PHP für Data Science: Datenverarbeitung und -analyse mit PHP

Viele glauben, dass PHP für ernsthafte Datenarbeit nicht geeignet ist. Dieses Buch räumt mit diesem Mythos auf. «PHP für Data Science» ist der erste praktische Leitfaden seiner Art, der zeigt, wie Sie die Möglichkeiten von PHP für die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten sowie für die Erstellung einfacher Modelle des maschinellen Lernens nutzen können.

Das Buch richtet sich an PHP-Entwickler mit mittleren und fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten in Richtung Data Science erweitern möchten, aber nicht bereit sind, vollständig auf Python oder R umzusteigen. Sie können bereits in PHP schreiben und möchten Ihre Kenntnisse für die Arbeit mit Daten einsetzen? Dieses Buch ist für Sie.

Was Sie aus dem Buch lernen werden:

• Grundlagen von Data Science mit PHP: wie man statistisch denkt, welche Bibliotheken und PHP-Erweiterungen (PECL, php-ml, Rubix ML) für die Analyse verwendet werden.
• Datenerfassung und -bereinigung: Web Scraping, Arbeit mit APIs, Verarbeitung von CSV, JSON, XML, Bereinigung und Normalisierung von Daten.
• Statistische Analyse: Berechnung von Mittelwerten, Medianen, Korrelationen, Erstellung von Verteilungen und Hypothesentests mit PHP.
• Maschinelles Lernen: Implementierung von Algorithmen (lineare Regression, Entscheidungsbäume, K-Means-Clustering) mit Rubix ML und php-ml.
• Datenvisualisierung: Erstellung von Diagrammen und Grafiken mit Bibliotheken (Chart.js, pChart, SVG-Rendering) direkt in PHP.
• Integration mit Datenbanken: Arbeit mit großen Datenmengen über PDO, MySQL, PostgreSQL, Nutzung von Indizes und Abfrageoptimierung.
• Praktische Projekte: Erstellung eines Empfehlungssystems, Log-Analyse, Verkaufsprognose und Business-Dashboard.

Im Gegensatz zu Büchern über Python erfordert dieses Buch nicht, dass Sie eine neue Syntax oder ein neues Ökosystem erlernen. Sie bleiben in Ihrer vertrauten PHP-Umgebung, erhalten aber Werkzeuge, die normalerweise als Vorrecht anderer Sprachen gelten. Alle Codebeispiele sind real, funktionsfähig und mit Erklärungen versehen. Sie können sie sofort in Ihren eigenen Projekten anwenden.

Das Buch wurde von einem praktizierenden Entwickler und Analysten geschrieben. Es enthält ein Minimum an Theorie und ein Maximum an Praxis. Nach der Lektüre werden Sie in der Lage sein:

• die Erfassung und Verarbeitung von Daten mit PHP zu automatisieren;
• einfache Modelle des maschinellen Lernens für Klassifikation und Regression zu erstellen;
• interaktive Berichte und Dashboards zu erstellen;
• datenbasierte Entscheidungen zu treffen, ohne das PHP-Ökosystem zu verlassen.

Das Buch eignet sich sowohl für Freelancer als auch für Teams, die an Webanwendungen mit Analysefunktionen arbeiten. Wenn Sie möchten, dass Ihr PHP-Code Daten nicht nur ausgibt, sondern auch analysiert – dieses Buch wird Ihr unverzichtbarer Helfer sein.