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关于数据库是否可以讲一讲。站在机器学习、AI从业者，数据库应该重点掌握哪些技能？做哪些研究应该选择哪一类的数据库（检索效率，最大数据量……，适合存储那些数据啊？学习成本）。实际工作中机器学习、AI从业者于数据库管理员的工作边界一般如何划分？比如一些比较复杂的查询（关联多张表）的查询语句一般是从业者自己设计？还是可以把需求告诉数据库管理员，然后由管理员给出查询语句？诸如此类，暂时想到这么多。也欢迎荐书。
AI/ML Engineer 有什麼數據上的需求，可以請 Data Engineer 協助處理，包含比較複雜的數據查詢，這些都是 Data Engineer 的專業範圍。因為 Data Engineer 的主要職責是建立、維護 data pipeline（含管理 database），並提供可用於分析和建模的數據。若數據量不大，可使用一般的 relational database 如：MySQL，若要處理大數據，可使用 non-relational database 如：MongoDB，或使用雲端資料服務如：Google BigQuery。使用不同數據庫所需技能、如何學習等等，您可以先就以上舉的例子查詢相關資源，之後有機會我們會再介紹。
學長不好意思，想請問您有沒有推薦給新手pytorch的書呢？ 最近碩論要做深度學習，程式幾乎都用pytorch來實踐，雖然本身python已經有一定的基礎了，但還是很多程式看不懂，謝謝！
我們目前比較推薦的是 PyTorch 官方的開放書籍《Deep Learning with PyTorch》（pytorch.org/assets/deep-learning/Deep-Learning-with-PyTorch.pdf ）和教程（pytorch.org/tutorials/ ），這些教材都是從入門開始，而且相當完整深入。之後如果有其他不錯的中文或英文 PyTorch 學習資源，會再跟大家推薦。
@@burgeoningcourse 感激不盡！！
有聯邦式學習的教學嗎?
您好，我們目前沒有提供
![LAVROV's interview with Tucker CARLSON 😁 [Parody]](http://i.ytimg.com/vi/mbMemqc-QEk/mqdefault.jpg)
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若數據量不大，可使用一般的 relational database 如：MySQL，若要處理大數據，可使用 non-relational database 如：MongoDB，或使用雲端資料服務如：Google BigQuery。
使用不同數據庫所需技能、如何學習等等，您可以先就以上舉的例子查詢相關資源，之後有機會我們會再介紹。
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之後如果有其他不錯的中文或英文 PyTorch 學習資源，會再跟大家推薦。
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