💻 Магия столбцовых СУБД

Все привыкли работать с базами данных, в которой вся строка таблицы хранится в виде одной записи. Но что, если мы скажем тебе, что есть СУБД эффективнее? ⚡️

В колоночных СУБД данные хранятся по-другому: по столбцам. Это позволяет получить прирост скорости выполнения запросов в 5, 10 и иногда даже в 100 раз!!! Экономится не только время, но и память, ведь данные в столбцах часто однотипные, и их можно сжимать.

⛔️ Есть и обратная сторона: выполнение операций над строками становится более затратным. Так что колоночные СУБД подходят для систем, где большинство операций связано с чтением данных.

Типичный пример столбцовой СУБД - это ClickHouse. Всю подробную информацию и документацию можно найти на сайте: https://clickhouse.com/docs/ru/

🎄 Новогодняя подборка книг

Поздравляем всех с Новым 2023 годом! Чтобы не заскучать в праздники, составили подборку из 5 книг по ML, которые помогут вам создать прочную основу машинного обучения. Эти книги варьируются от начального до среднего, а затем продвинутого уровня.

📕Машинное обучение без лишних слов
✍️ Андрей Бурков
⏳ 2020

Это, вероятно, одна из лучших вводных книг по машинному обучению. Ее можно прочитать через пару дней или чуть больше, так как она составляет всего около 180 страниц. Она является идеальным выбором для начинающих или практиков машинного обучения, которые применяют машинное обучение с помощью встроенных инструментов и хотели бы понять, что за ними происходит.

📕Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных схем
✍️ Орельен Жерон
⏳ 2018

Орельен Жерон работал менеджером по продуктам на YouTube, где руководил разработкой машинного обучения для классификации видео. Его опыт очевиден в практическом машинном обучении, поскольку каждая глава наполнена практическими советами и реалистичными методами построения моделей машинного обучения в отрасли.

📕Введение в статистическое обучение с примерами на языке R
✍️ Джеймс, Уиттон, Тибширани
⏳ 2017

Эта книга предоставляет доступный обзор области статистического обучения, важный набор инструментов для понимания обширных и сложных наборов данных, которые появились в различных областях, начиная от биологии до финансов, маркетинга и астрофизики за последние двадцать лет.

📕Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование
✍️ Хасти, Тибришани, Фридман
⏳ 2020

Эта книга рассматривается многими как Библия машинного обучения. Чтобы стать серьезным экспертом в теории, лежащей в основе машинного обучения. Это очень концептуальная и теоретическая книга, в которой приводится много примеров, и она поставляется с очень иллюстративными и высококачественными картинками. Она охватывает темы, которые от обучения с учителем и без учителя до искусственных нейронных сетей.

📕Распознавание образов и машинное обучение
✍️ Кристофер Бишоп
⏳ 2020

Эта книга представляет собой сборник тем, которые слабо организованы, но обсуждение тем чрезвычайно ясно. Свободная организация тем имеет то преимущество, что можно начать книгу и читать различные разделы без необходимости читать предыдущие главы. Тем не менее, новичок в машинном обучении должен начать с чтения глав 1, 2, 3 и 4 очень внимательно, а затем прочитать начальные разделы оставшихся глав, чтобы получить представление о том, какие типы тем они охватывают.