PHP für Data Science: Maschinelles Lernen, Datenanalyse und Visualisierung

Viele PHP-Webentwickler glauben, dass Data Science eine Domäne von Python ist. Dieses Buch räumt mit diesem Mythos auf. „PHP für Data Science“ ist der erste praktische Leitfaden, der zeigt, wie man PHP effektiv für die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten sowie für die Erstellung einfacher Modelle des maschinellen Lernens einsetzt.

Das Buch richtet sich an PHP-Entwickler mit mittleren und fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihre Kompetenzen im Bereich der Datenarbeit erweitern möchten. Sie müssen keine neue Programmiersprache lernen – alle Beispiele sind in reinem PHP unter Verwendung gängiger Bibliotheken (PHP-ML, Rubix ML, PHPlot und andere) geschrieben.

Was Sie aus dem Buch lernen werden:

• Datenerfassung: Web Scraping, Arbeit mit APIs (REST, GraphQL), Lesen von CSV-, JSON-, XML- und Excel-Dateien.
• Datenbereinigung und -aufbereitung: Behandlung von fehlenden Werten, Normalisierung, Kodierung kategorialer Merkmale.
• Statistische Analyse: Berechnung von Mittelwerten, Medianen, Korrelationen, Varianzen und Erstellung von Histogrammen.
• Maschinelles Lernen: Lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume, Clustering (K-Means), Support Vector Machines.
• Visualisierung: Erstellung von Diagrammen, Streudiagrammen, Heatmaps und Dashboards in PHP.
• Integration mit Datenbanken: Arbeit mit MySQL, PostgreSQL und MongoDB zur Speicherung und zum Abruf großer Datenmengen.
• Leistungsoptimierung: Einsatz von Generatoren, Caching und paralleler Verarbeitung für die Arbeit mit großen Datensätzen.

Für wen ist dieses Buch geeignet:

• PHP-Entwickler, die Analysen in ihre Webanwendungen integrieren möchten.
• Automatisierungsspezialisten, die Logs und Metriken verarbeiten müssen.
• Alle, die Data Science ausprobieren möchten, ohne das PHP-Ökosystem zu verlassen.

Das Buch ist nach dem Prinzip „vom Einfachen zum Komplexen“ aufgebaut. Zu Beginn lernen Sie, Daten zu laden und zu visualisieren, und am Ende erstellen Sie eine vollständige Datenpipeline mit Modelltraining und Ergebnisexport. Alle Beispiele werden von fertigem Code begleitet, der sofort auf einem lokalen Server oder in einem Docker-Container ausgeführt werden kann.

Der Autor ist ein praktizierender PHP-Architekt mit 10 Jahren Erfahrung, der in realen Projekten Analytik mit PHP implementiert hat (Empfehlungssysteme, Überwachung des Nutzerverhaltens, A/B-Testing). Das Buch enthält bewährte Muster und Best Practices, die Ihnen Monate des Experimentierens ersparen.

Dieses Buch wird Ihre Brücke zwischen Webentwicklung und der Welt der Data Science sein. Sie werden überrascht sein, wie leistungsfähig PHP bei Datenanalyseaufgaben sein kann, wenn man die richtigen Werkzeuge und Ansätze kennt.