PHP для data science: Машинное обучение, анализ данных и визуализация

Многие веб-разработчики на PHP считают, что Data Science — это прерогатива Python. Эта книга разрушает данный миф. «PHP для data science» — первое практическое руководство, которое показывает, как эффективно использовать PHP для сбора, обработки, анализа и визуализации данных, а также для построения простых моделей машинного обучения.

Книга предназначена для PHP-разработчиков среднего и продвинутого уровня, которые хотят расширить свои компетенции в сторону работы с данными. Вам не нужно изучать новый язык программирования — все примеры написаны на чистом PHP с использованием популярных библиотек (PHP-ML, Rubix ML, PHPlot и других).

Что вы узнаете из книги:

• Сбор данных: парсинг веб-страниц, работа с API (REST, GraphQL), чтение CSV, JSON, XML и Excel-файлов.
• Очистка и подготовка данных: обработка пропусков, нормализация, кодирование категориальных признаков.
• Статистический анализ: вычисление средних, медиан, корреляций, дисперсии и построение гистограмм.
• Машинное обучение: линейная и логистическая регрессия, деревья решений, кластеризация (K-means), метод опорных векторов.
• Визуализация: построение графиков, диаграмм рассеяния, тепловых карт и дашбордов на PHP.
• Интеграция с БД: работа с MySQL, PostgreSQL и MongoDB для хранения и извлечения больших объёмов данных.
• Оптимизация производительности: использование генераторов, кэширования и параллельной обработки для работы с большими датасетами.

Для кого эта книга:

• PHP-разработчики, которые хотят внедрить аналитику в свои веб-приложения.
• Специалисты по автоматизации, которым нужно обрабатывать логи и метрики.
• Все, кто хочет попробовать Data Science, не покидая экосистему PHP.

Книга построена по принципу «от простого к сложному». В начале вы научитесь загружать и визуализировать данные, а к концу — построите полноценный конвейер данных с обучением модели и экспортом результатов. Все примеры сопровождаются готовым кодом, который можно сразу запустить на локальном сервере или в Docker-контейнере.

Автор — практикующий PHP-архитектор с 10-летним опытом, который на реальных проектах внедрял аналитику на PHP (системы рекомендаций, мониторинг пользовательского поведения, A/B тестирование). В книге собраны проверенные паттерны и best practices, которые сэкономят вам месяцы экспериментов.

Эта книга станет вашим мостом между веб-разработкой и миром Data Science. Вы удивитесь, насколько мощным может быть PHP в задачах анализа данных, если знать правильные инструменты и подходы.