Data Science with Java

Guía técnica enfocada en ingenieros de software, programadores de Java y científicos de datos que desean implementar flujos analíticos y algoritmos de ciencia de datos directamente en el ecosistema de la máquina virtual de Java (JVM). El libro trabaja con Java estándar (Java 8) y gestión de dependencias con Apache Maven. Está pensado para desarrolladores con un nivel intermedio en Java que dominan la orientación a objetos y las colecciones del lenguaje, pero que necesitan comprender la base matemática y algorítmica de la disciplina sin depender exclusivamente de entornos como Python o R.

El temario abarca las etapas cardinales del flujo analítico: ingestión y procesamiento de datos (E/S de archivos planos, CSV, JSON e imágenes, así como tratamiento de valores nulos y filtrado de anomalías), álgebra lineal fundamental (vectores, matrices, estructuras de almacenamiento y descomposiciones LU y QR), estadística descriptiva e inferencial (distribuciones, pruebas de hipótesis y correlación), operaciones de transformación y normalización de variables numéricas, y algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado (regresión lineal, clasificación y agrupamiento con k-means). Para el escalado a grandes volúmenes de datos, el autor enseña a empaquetar algoritmos analíticos en tareas de MapReduce sobre Apache Hadoop.

El lector construye una canalización de datos por etapas en Java que culmina en trabajos ejecutables en clústeres Hadoop. Su mayor valor reside en mostrar la fontanería matemática y las implementaciones manuales que ocurren detrás de escena en Java puro, lo que resulta sumamente útil en infraestructuras empresariales fuertemente ancladas en la JVM. Como contrapartida, no cubre bibliotecas modernas de aprendizaje profundo (como Deeplearning4j) ni motores distribuidos en memoria como Apache Spark, concentrándose en el paradigma MapReduce clásico. Conviene contar con bases sólidas de álgebra lineal y familiaridad con Maven antes de iniciar la lectura.