PHP para data science: Aprendizaje automático, análisis de datos y visualización

Muchos desarrolladores web en PHP creen que Data Science es prerrogativa de Python. Este libro desmiente ese mito. «PHP para data science» es la primera guía práctica que muestra cómo usar PHP de manera efectiva para recopilar, procesar, analizar y visualizar datos, así como para construir modelos simples de aprendizaje automático.

El libro está dirigido a desarrolladores PHP de nivel intermedio y avanzado que desean ampliar sus competencias hacia el trabajo con datos. No necesita aprender un nuevo lenguaje de programación: todos los ejemplos están escritos en PHP puro utilizando bibliotecas populares (PHP-ML, Rubix ML, PHPlot y otras).

Qué aprenderá en el libro:

• Recopilación de datos: scraping de páginas web, trabajo con API (REST, GraphQL), lectura de archivos CSV, JSON, XML y Excel.
• Limpieza y preparación de datos: manejo de valores faltantes, normalización, codificación de características categóricas.
• Análisis estadístico: cálculo de medias, medianas, correlaciones, varianza y construcción de histogramas.
• Aprendizaje automático: regresión lineal y logística, árboles de decisión, clustering (K-means), máquinas de vectores de soporte.
• Visualización: creación de gráficos, diagramas de dispersión, mapas de calor y paneles en PHP.
• Integración con BD: trabajo con MySQL, PostgreSQL y MongoDB para almacenar y recuperar grandes volúmenes de datos.
• Optimización del rendimiento: uso de generadores, almacenamiento en caché y procesamiento paralelo para trabajar con grandes conjuntos de datos.

Para quién es este libro:

• Desarrolladores PHP que desean incorporar análisis en sus aplicaciones web.
• Especialistas en automatización que necesitan procesar registros y métricas.
• Cualquier persona que quiera probar Data Science sin salir del ecosistema PHP.

El libro está estructurado siguiendo el principio «de lo simple a lo complejo». Al principio, aprenderá a cargar y visualizar datos, y al final, construirá un pipeline de datos completo con entrenamiento de modelos y exportación de resultados. Todos los ejemplos incluyen código listo que puede ejecutar inmediatamente en un servidor local o en un contenedor Docker.

El autor es un arquitecto PHP en activo con 10 años de experiencia, que ha implementado análisis en PHP en proyectos reales (sistemas de recomendación, monitoreo del comportamiento del usuario, pruebas A/B). El libro recopila patrones probados y mejores prácticas que le ahorrarán meses de experimentación.

Este libro será su puente entre el desarrollo web y el mundo de Data Science. Se sorprenderá de lo potente que puede ser PHP en tareas de análisis de datos si conoce las herramientas y enfoques adecuados.