PHP для data science: Обработка и анализ данных на PHP

Многие считают, что PHP не подходит для серьёзной работы с данными. Эта книга разрушает этот миф. «PHP для data science» — первое в своём роде практическое руководство, которое покажет, как использовать возможности 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 навыки в сторону Data Science, но не готовы полностью переходить на Python или R. Вы уже умеете писать на PHP и хотите применять свои знания для работы с данными? Эта книга для вас.

Что вы узнаете из книги:

• Основы Data Science на PHP: как мыслить статистически, какие библиотеки и расширения PHP (PECL, php-ml, Rubix ML) использовать для анализа.
• Сбор и очистка данных: парсинг веб-страниц, работа с API, обработка CSV, JSON, XML, очистка и нормализация данных.
• Статистический анализ: расчёт средних, медиан, корреляций, построение распределений и проверка гипотез с помощью PHP.
• Машинное обучение: реализация алгоритмов (линейная регрессия, дерево решений, кластеризация K-means) с использованием Rubix ML и php-ml.
• Визуализация данных: создание графиков и диаграмм с помощью библиотек (Chart.js, pChart, SVG-рендеринг) прямо в PHP.
• Интеграция с базами данных: работа с большими объёмами данных через PDO, MySQL, PostgreSQL, использование индексов и оптимизация запросов.
• Практические проекты: создание системы рекомендаций, анализа логов, прогнозирования продаж и дашборда для бизнеса.

В отличие от книг на Python, эта книга не требует от вас изучения нового синтаксиса или экосистемы. Вы остаётесь в привычной среде PHP, но получаете инструменты, которые обычно считаются прерогативой других языков. Все примеры кода — реальные, рабочие, с пояснениями. Вы сможете сразу применять их в своих проектах.

Книга написана практикующим разработчиком и аналитиком. Она содержит минимум теории и максимум практики. После её прочтения вы сможете:

• автоматизировать сбор и обработку данных на PHP;
• строить простые модели машинного обучения для классификации и регрессии;
• создавать интерактивные отчёты и дашборды;
• принимать решения на основе данных, не покидая экосистему PHP.

Книга подойдёт как для фрилансеров, так и для команд, работающих над веб-приложениями с элементами аналитики. Если вы хотите, чтобы ваш PHP-код не просто выводил данные, а анализировал их — эта книга станет вашим незаменимым помощником.