PHP pour la data science : Apprentissage automatique, analyse de données et visualisation

De nombreux développeurs web PHP pensent que la Data Science est l'apanage de Python. Ce livre démystifie cette idée reçue. « PHP pour la data science » est le premier guide pratique qui montre comment utiliser efficacement PHP pour la collecte, le traitement, l'analyse et la visualisation de données, ainsi que pour la construction de modèles simples d'apprentissage automatique.

Ce livre est destiné aux développeurs PHP de niveau intermédiaire et avancé qui souhaitent étendre leurs compétences vers le travail avec les données. Vous n'avez pas besoin d'apprendre un nouveau langage de programmation — tous les exemples sont écrits en PHP pur avec l'utilisation de bibliothèques populaires (PHP-ML, Rubix ML, PHPlot et autres).

Ce que vous apprendrez dans ce livre :

• Collecte de données : scraping de pages web, travail avec les API (REST, GraphQL), lecture de fichiers CSV, JSON, XML et Excel.
• Nettoyage et préparation des données : gestion des valeurs manquantes, normalisation, encodage des variables catégorielles.
• Analyse statistique : calcul des moyennes, médianes, corrélations, variance et construction d'histogrammes.
• Apprentissage automatique : régression linéaire et logistique, arbres de décision, clustering (K-means), machines à vecteurs de support.
• Visualisation : création de graphiques, diagrammes de dispersion, cartes de chaleur et tableaux de bord en PHP.
• Intégration avec les bases de données : travail avec MySQL, PostgreSQL et MongoDB pour stocker et extraire de grands volumes de données.
• Optimisation des performances : utilisation de générateurs, de mise en cache et de traitement parallèle pour travailler avec de grands ensembles de données.

À qui s'adresse ce livre :

• Les développeurs PHP qui souhaitent intégrer l'analyse dans leurs applications web.
• Les spécialistes de l'automatisation qui ont besoin de traiter des logs et des métriques.
• Tous ceux qui veulent essayer la Data Science sans quitter l'écosystème PHP.

Le livre est structuré selon le principe « du simple au complexe ». Au début, vous apprendrez à charger et visualiser des données, et à la fin, vous construirez un pipeline de données complet avec entraînement de modèle et exportation des résultats. Tous les exemples sont accompagnés de code prêt à l'emploi que vous pouvez exécuter immédiatement sur un serveur local ou dans un conteneur Docker.

L'auteur est un architecte PHP praticien avec 10 ans d'expérience, qui a mis en œuvre l'analyse de données en PHP sur des projets réels (systèmes de recommandation, suivi du comportement des utilisateurs, tests A/B). Le livre rassemble des modèles éprouvés et des best practices qui vous feront gagner des mois d'expérimentation.

Ce livre sera votre pont entre le développement web et le monde de la Data Science. Vous serez surpris de voir à quel point PHP peut être puissant dans les tâches d'analyse de données, si l'on connaît les bons outils et les bonnes approches.