Управление данными продолжает стремительно развиваться, и централизованное хранение информации, например в хранилищах данных (data warehouse), больше не является идеальным решением для масштабирования. Современный мир требует быстрого преобразования данных в ценность. Это влечет за собой смену парадигмы о том, как мы работаем с данными. Вы познакомитесь с принципами, лучшими практиками и паттернами и научитесь проектировать архитектуру данных нового поколения, учитывающую масштабирование потребностей организаций. Книга станет идеальным руководством для тех, кто стремится построить гибкую, безопасную и ориентированную на бизнес-ценности инфраструктуру данных.

Руководство позволит разработчикам, интересующимся паттернами проектирования в Kotlin, применить свои знания на практике. В книге рассматриваются классические и современные паттерны проектирования, демонстрируются практические подходы к их реализации и соответствующие методологии. Третье издание содержит актуальные обновления Kotlin, начиная с версии 1.6, и предлагает углубленное обсуждение таких тем, как структурированная конкурентность и контекстные приемники. Книга начинается с описания базового синтаксиса Kotlin и важности паттернов проектирования, в том числе классических порождающих, структурных и поведенческих паттернов. Затем она переходит к представлению средств функционального программирования и паттернов реактивной и конкурентной обработки, включая корутины и структурированную конкурентность.

Цель этой книги – научить вас подготавливать и преобразовывать сырые данные, конструировать новые признаки и придавать исходным данным форму, пригодную для будущего интеллектуального анализа при помощи методов машинного и глубокого обучения. Предложенные в книге эффективные техники и приемы будут полезны для обработки любого объема данных. Примеры кода опираются на наиболее популярные библиотеки Python для работы с данными, такие как Pandas, NumPy и Scikit-learn. Издание предназначено как делающим первые шаги в освоении науки о данных, так и практикующим специалистам, желающим улучшить свои навыки.