Parimad sülearvutid andmeteaduse jaoks aastal 2021

Best Laptops Data Science 2021

Kas olete üks neist, kes on kirglik andmeteadlane ja otsib masinat, mis tegeleb tõhusalt suure hulga andmetega? Noh, jätkake lugemist, kuna loetleme mõned sülearvutid, mis suurendaksid teie tootlikkust. Kuna on teada, et andmete analüüs vajab palju arvutusvõimsust, vajate statistilise analüüsi vajaduste tõhusaks täitmiseks tipptasemel ja kaasaegset sülearvutit.

Andmeteadus on andmete uurimine; see hõlmab andmete salvestamist, salvestamist ja analüüsimist, et sealt kasulikku teavet saada. Andmeteaduse rakendus on mitmekesine, kuna see on lai valdkond ja hõlmab paljusid alamvaldkondi. Seda kasutatakse panganduses, jaekaubanduses, e-kaubanduses, meelelahutuses, Interneti-otsingus, kõnetuvastuses jne.



Andmeteadlasena peate koguma andmeid, töötlema neid, modelleerima ja seejärel rakendama erinevaid algoritme, et teha kasulikke otsuseid ja seada täiustamise eesmärke. Kõik need vajavad võimsat masinat ja kui teie masin ei oska numbreid krõbistada, kannatab teie klient ja järelikult ka teie karjäär andmeteadlasena. Seega on korralik sülearvuti teie andmeteaduse reisi jaoks äärmiselt oluline.



See kirjutis keskendub sellele, et anda teile juhend sülearvuti ostmiseks andmete analüüsimiseks. Kuid enne, kui sukeldume oma valikute loendisse, peame mõistma, millist masinat andmeteadlane vajab.



Data Science sülearvuti spetsifikatsioon

Enne andmetöötluse jaoks sülearvuti hankimist tuleb arvesse võtta vähe asju ja kõigepealt tuleb RAM:

1. Mälu (RAM)

Mälu on andmeteadlase sülearvuti jaoks väga oluline. Mida rohkem, seda parem. Soovitatav mälu on 16 GB. Aga kui teie töö on pilvepõhine, on tohutu mälumoodul tühine. Plussiks oleks laiendatava mäluga sülearvuti olemasolu.

2. Protsessor (CPU)

Andmeanalüüs vajab palju arvutusvõimsust, nii et eelistage uusimat ja mitmetuumalist protsessorit, et paralleelset töötlemist täielikult ära kasutada. Kui kasutate AWS-i või muid pilvepõhiseid teenuseid, on hea protsessori omamine vähem oluline, kuid soovitan siiski omada head protsessorit, kuna need pole enam kallid.



3. Graafikakaart (GPU):

Andmeteaduses sõltuvad paljud toimingud GPU -dest, näiteks mudeli koolitamine. GPU vajadus sõltub ka andmeteadusliku ülesande tüübist. Kui tegelete süvaõppega või käitlete suurt hulka andmeid, peate töötlemise kiirendamiseks vajama graafikakaarti. GPU -l on tavalise protsessoriga võrreldes palju tuuma, nii et GPU omamine kiirendab andmete analüüsimise protsessi mitu korda.

4. Ladustamine:

Andmed võtavad palju ruumi, seega on parem omada head salvestusseadet. SSD -d on ideaalne valik, kuna need on üsna kiired. Kuid nad on samal ajal ülikallid. Niisiis, kui teil on eelarve piiratud, piisab väikesest 512 GB SSD -st ja tavalisest kõvakettast. Kiiremaks andmeedastuseks veenduge, et teie sülearvutil oleks C -tüüpi USB -port.

5. Operatsioonisüsteem:

Operatsioonisüsteem on teie isiklik valik. Parem on kasutada sülearvuteid, mis toetavad Linuxit. Soovitan macOS -i või mis tahes Linuxi distributsiooni. Ka Windows võib olla hea valik, kuid enne kõige seadistamist vajab see palju lisasid.

On ilmne, et tavalised masinad ei sobi andmeteaduse projektide jaoks. Efektiivseks töötamiseks vajate võimsat masinat, millel on piisav mälu ning paari tugevat protsessori- ja GPU -seadet, millel on piisavalt salvestusruumi. Vaatame mõnda sülearvutit, mis sobib kõige paremini andmeteaduse projektide jaoks:

1. Dell G5:

Esimene valik on Dell G5, millel on kümnenda põlvkonna kuue südamikuga Intel Core i7 protsessor ja mida toetab NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti graafikakaart. Kui olete professionaalne andmeteadlane ja tegelete modelleerimise või süvaõppega, siis see sülearvuti saab kõigega üsna tõhusalt hakkama. See on Windowsi-põhine sülearvuti, millel on erinevad mälumahud. Soovitan kasutada 16 GB mälu ja 512 GB SSD -d.

G5 on varustatud 51 vatt-tunni 3-elemendilise akuga ja paljude portidega, sealhulgas SD-kaardilugeja ja 1 C-tüüpi USB-port. Kuigi ekraanil pole andmeteadusega midagi pistmist, on hea näitaja pluss. G5-l on 15,6 tolli täis-HD, pimestamisvastase kattega LED-ekraan.

Plussid:

  • Hästi tasakaalustatud masin
  • Kindel jõudlus
  • Ilus välimus

Miinused:

  • Mürakas jahutus
  • Natuke kopsakas

Seda kohe saama!

2. HP Envy 17t:

HP Envy 17, mitte parim, kuid hea valik viimaste sülearvutite seas andmeteaduse projektide jaoks. Paigaldatud protsessor on Intel Core i7 ja spetsiaalne NVIDIA GeForce MX330 graafikakaart. Protsessoril on 4 südamikku, kuid graafikakaardi olemasolu suurendab selle üldist jõudlust. Envy 17 saab tõhusalt hakkama enamiku andmeteadusega seotud ülesannetega.

Kaasas 16 GB muutmälu ja kahekordne salvestusvõimalus, mis on tähelepanuväärne. Envy 17t SSD on 256 GB ja kõvaketas 1 TB. 17,3 tolli 4k ekraan on andmeteadlase jaoks enam kui piisav. Samuti saate 3 A-tüüpi USB-porti, 1 USB-tüüpi C, HDMI-porti ja SD-kaardi pesa.

Plussid:

  • Stiilse välimusega disain
  • Mugav klaviatuur
  • 4k ekraan
  • Hea soojusjuhtimine

Miinused:

  • Keskpärane aku kasutusaeg
  • Natuke kallis

Seda kohe saama!

3. Macbook Air:

Soovitan tungivalt omada MacOS -i keskkonda andmeteaduse jaoks. On mitmeid asjakohaseid põhjuseid, nagu UNIX-sarnane keskkond ja uusim M1 kiip. M1 on üsna tõhus kiip, kuna sellel on 8 südamikku ja see toimib palju paremini kui uusimad AMD või Inteli protsessorid. M1 on spetsiaalselt loodud masinõppe edendamiseks.

MacBook Airi uusimatel mudelitel on 8 GB/16 GB muutmälu ja 256 GB/5126 GB mälumahtu. 8 GB mälu on piisav, kuid ma soovitaksin kasutada 16 GB. Salvestusruum sõltub teie isiklikest eelistustest ja eraldi kõvaketta ostmisel piisab 256 GB SSD -st.

Plussid:

  • UNIX -i sarnane keskkond
  • M1 kiip
  • Suurepärane aku kasutusaeg

Miinused:

  • Ei toeta CUDA põhirakendusi

CUDA põhitoe puudumine võib olla suur pettumus, kuid see ei tähenda, et MacBook Air ei peaks teie loendis olema. See suudab endiselt toime tulla suure protsendiga andmeteaduse projektidest. Aga kui soovite paralleelset töötlemist, siis valige 16 -tolline MacBook Pro.

Seda kohe saama!

4. Acer Swift 3:

Veel üks eelarvesõbralik seade, millel on silmapaistvad spetsifikatsioonid. See on minu teine ​​väga soovitatav valik. Swift 3 on installitud AMD Ryzen 7 4700U, 8 -tuumalise protsessoriga, mis on integreeritud Radeoni graafikaga. Lai valik kulutõhususega igale teadlasele.

Swift 3 on õhuke ja kerge MacBookist inspireeritud disain, millel on 8 GB muutmälu ja 512 GB SSD. Masinat täiendavad täis -HD LED -ekraan, HD -veebikaamera ja taustvalgustusega klaviatuur.

Plussid:

  • Taskukohane
  • Stiilne disain
  • Väga kaasaskantav
  • Hea aku kasutusaeg

Miinused:

  • Mälu ei saa uuendada
  • Keskmine ekraan

Seda kohe saama!

5. Lenovo ThinkPad E15:

Lenovo ThinkPad E15 on andmeteadlase jaoks veel üks valik. Masinal on erinevaid variante. Soovitatav spetsifikatsioon on kümnenda põlvkonna Intel Core i5, mis on integreeritud Inteli UHD 620 graafikaga.

ThinkPad E15 on varustatud 16 GB muutmäluga, mis on erakordne andmeteadusega seotud ülesannete jaoks. Nagu HP Envy ThinkPad, ei ole sellel lisaruumi, seega kui vajate salvestusruumi, peate selle eraldi ostma. 15,6-tolline ekraan on korralik, pimestamisvastase kattega. Lisaks saate HDMI või USB Type C kaudu ühendada ka välise 4k eraldusvõimega monitori.

Plussid:

  • Täiendatav salvestusruum
  • Tugev korpus

Miinused:

  • Koormuse all läheb tõesti kuumaks
  • Lühike aku kasutusaeg

Seda kohe saama!

Järeldus:

Andmeteadus on lai ja mitmekesine valdkond ning andmeteadlasena on teie ülesanne andmeid tõhusalt hallata. Kuna andmed kasvavad, peab riistvara korraldama ka tohutu hulga andmeid, samuti nõuab see uuendamist. Selles kirjutises keskendusime lühikese juhendi andmisele sülearvutite kohta, mida peaksite andmeteadusega seotud ülesannete puhul kaaluma.

Andmete analüüs nõuab mitmetuumalisi protsessoreid ja hea mäluga GPU-sid. Kui tegelete sügava õppimisega, soovitaksin kasutada uusima põlvkonna protsessoreid, eriti kaheksatuumalisi ja GPU-sid. Sellegipoolest suurendab hea GPU olemasolu kollektiivset jõudlust.