KotlinConf 2019에서 Roman Belov는 데이터 과학에 대한 Kotlin 접근 방식의 개요를 발표했습니다. 이 발표 내용은 모든 사람이 볼 수 있도록 공개되어 있으며, 여기에서는 이를 요약하고 데이터 과학에서 이용할 수 있는 현재 Kotlin 도구 및 라이브러리 상태에 대해 조금 더 이야기해보려고 합니다. Kotlin은 데이터 과학에 어떤 방식으로 부합할까요? 대량의 데이터 분석에 대한 수요가 늘어남에 따라 지난 몇년간 데이터 과학 분야는 진정한 르네상스를 맞이했습니다. 이러한 데이터 과학의 르네상스는 적절한 도구 없이 불가능했습니다. 이전에는 데이터 과학을 위해 특별히 설계된 프로그래밍 언어가 필요했지만 요즘은 범용 언어로 이를 수행할 수 있습니다. 물론 여기에는 커뮤니티의 도움은 물론이고 올바른 설계 결정을 내리기 위한 범용 언어가 필요합니다. 이러한 배경에 따라 데이터 과학에서는 다른 어떠한 언어보다 Python과 같은 특정 언어가 널리 사용되기도 했습니다. Kotlin은 Kotlin Multiplatform이라는 개념을 통해 자체 개발자 환경을 복제하여 상호 운용성을 다른 플랫폼으로 확장하는 것을 목표로 삼습니다. Kotlin은

Kotlin 1.1.3 출시 소식을 전해 드리게 되어 기쁘게 생각하며, Kotlin 1.1 에서의 버그 수정 및 툴링이 업데이트 되었습니다. 수많은 새로운 IDE 기능이 추가 되었으며, 컴파일러와 IDE의 성능 향상, 생성되는 바이트 코드에 대한 효율성 개선, 그리고 많은 양의 버그 픽스가 있습니다. 이 업데이트는 Android Studio 2.3 에서 3.0 Canary 뿐만 아니라 IntelliJ IDEA 2016.2 부터 2017.2 까지 호환됩니다. 노트 : Android Studio 3.0 Canary 4 에서 Kotlin 플러그인 업데이트가 로딩되지 않는 이슈가 있어 Kotlin 1.1.3 을 설치할 수 없을 것입니다.  Kotlin 1.1.3 은 Android Studio 3.0 Canary 5 에서 번들로 제공될 예정입니다. 이번 릴리즈에서 업데이트된 전체 목록은 카달로그에서 확인할 수 있습니다. 이번 릴리즈가 나올 수 있도록 도움을 주신 분들께 감사 드립니다 : AJ Alt, Chris Horner, Gaetan Zoritchak, Jonathan Leitschuh, Kirill Rakhman, Marek Langiewicz,