Najbolji prijenosni računari za znanost o podacima 2021

Best Laptops Data Science 2021

Jeste li jedan od onih koji strastveno žele biti podatkovni znanstvenik i traže stroj za učinkovito rukovanje velikom količinom podataka? Pa nastavite čitati jer ćemo navesti neke od prijenosnih računala koja bi povećala vašu produktivnost. Kao što je poznato da analizi podataka treba mnogo računalne snage, stoga vam je potrebno vrhunsko i moderno prijenosno računalo za učinkovito ispunjavanje potreba statističke analize.

Data Science je proučavanje podataka; uključuje bilježenje, pohranjivanje i analizu podataka kako bi se iz njih izvukle korisne informacije. Primjena znanosti o podacima raznovrsna je jer se radi o velikom području i obuhvaća mnoga potpolja. Koristi se u bankarstvu, maloprodaji, e-trgovini, zabavi, pretraživanju interneta, prepoznavanju govora itd.



Kao podatkovni znanstvenik morate prikupljati podatke, obrađivati ​​ih, modelirati, a zatim primjenjivati ​​različite algoritme za donošenje korisnih odluka i postavljanje ciljeva za poboljšanja. Za sve to potreban je snažan stroj, a ako vaš stroj nije dobar u hvatanju brojeva, tada će patiti vaš klijent, a posljedično i vaša karijera znanstvenika za podatke. Stoga je pristojno prijenosno računalo iznimno važno za vaše putovanje znanošću o podacima.



Ovaj se tekst usredotočuje na pružanje vodiča za kupnju prijenosnog računala za analizu podataka. No, prije nego što zaronimo u popis svojih odabira, moramo shvatiti kakav stroj znanstveniku za podatke prije svega treba.



Specifikacije za prijenosno računalo s podacima

Prije nego što uzmete prijenosno računalo za podatkovne znanosti, potrebno je uzeti u obzir nekoliko stvari, a prvo dolazi RAM:

1. Memorija (RAM)

Memorija je vrlo važna za prijenosno računalo podatkovnih znanstvenika. Više je uvijek bolje. Preporučena memorija je 16 GB. No, ako je vaš rad temeljen na oblaku, tada je ogroman memorijski modul beznačajan. Imati prijenosno računalo s mogućnošću proširive memorije bio bi plus.

2. Procesor (CPU)

Pa, analizi podataka treba mnogo računalne snage, pa radije najnoviji i višejezgreni procesor u potpunosti iskoristite prednosti paralelne obrade. Ako koristite AWS ili druge usluge temeljene na oblaku, dobar procesor bit će manje važan, ali ipak bih preporučio da imate dobar procesor jer više nisu skupi.



3. Grafička kartica (GPU):

U znanosti o podacima mnoge operacije ovise o grafičkim procesorima, poput obuke modela. Potreba za GPU -om također ovisi o vrsti zadatka znanosti o podacima. Ako duboko učite ili rukujete velikom količinom podataka, tada vam je potrebna grafička kartica da biste ubrzali obradu. GPU ima mnogo jezgri u usporedbi s normalnim CPU -om, pa će posjedovanje GPU -a ubrzati proces analize podataka u mnogo navrata.

4. Skladištenje:

Podaci zauzimaju puno prostora za pohranu pa je bolje imati dobar uređaj za pohranu. SSD -ovi su savršen izbor jer su prilično brzi. Ali istovremeno su super skupi. Dakle, ako nemate dovoljno novca, tada je dovoljno imati mali SSD od 512 GB, zajedno s običnim tvrdim diskom za pohranu. Provjerite ima li vaše prijenosno računalo USB priključak tipa C za brži prijenos podataka.

5. Operacijski sustav:

Operativni sustav je vaš osobni izbor. Bolje je ići s prijenosnim računalima koja podržavaju Linux. Preporučio bih macOS ili bilo koju Linux distribuciju. I Windows može biti dobar izbor, no potrebno mu je puno dodataka prije nego što sve postavite.

Očigledno je da obični strojevi nisu prikladni za projekte znanosti o podacima. Za učinkovit rad potreban vam je snažan stroj s odgovarajućom memorijom i par robusnih CPU i GPU jedinica s dovoljno prostora za pohranu. Pogledajmo neko prijenosno računalo koje najbolje odgovara projektima znanosti o podacima:

1. Dell G5:

Prvi izbor je Dell G5 koji dolazi s desetom generacijom Intel Core i7 procesora sa 6 jezgara i pokreće ga NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti grafička kartica. Ako ste profesionalni znanstvenik podataka i radite na modeliranju ili dubokom učenju, onda će ovaj prijenosnik sve riješiti prilično učinkovito. To je prijenosno računalo sa sustavom Windows koje dolazi s različitim kapacitetima za pohranu. Preporučio bih 16GB memorije i 512GB SSD -a.

G5 dolazi s 3 ćelijskom baterijom od 51 vat-sati i nizom priključaka, uključujući čitač SD kartica i 1 USB priključak tipa C. Iako zaslon nema nikakve veze s znanošću o podacima, imati dobar je plus. G5 ima 15,6 inča, full HD, LED zaslon s premazom protiv odsjaja.

Prednosti:

  • Dobro uravnotežen stroj
  • Solidne performanse
  • Beautiful Looks

Protiv:

  • Bučno hlađenje
  • Pomalo krupno

Nabavite odmah!

2. HP Envy 17t:

HP Envy 17, nije najbolji, ali je dobar izbor među najnovijim prijenosnim računalima za projekte znanosti o podacima. Instalirana procesorska jedinica je Intel Core i7 i namjenska NVIDIA GeForce MX330 grafička kartica. Procesor ima 4 jezgre, ali prisutnost grafičke kartice poboljšava njegove ukupne performanse. Zavist 17 može učinkovito riješiti većinu zadataka vezanih uz znanost o podacima.

Dolazi s 16 GB RAM -a i opcijom dvostruke pohrane, što je izvanredno. Envy 17t ima SSD od 256 GB s tvrdim diskom od 1 TB. 17,3 inčni, 4k zaslon više je nego dovoljan za podatkovnog znanstvenika. Također dobivate 3 USB Type-A priključka, 1 USB Type C, HDMI priključak i utor za SD karticu.

Prednosti:

  • Elegantan dizajn
  • Udobna tipkovnica
  • 4k zaslon
  • Dobro upravljanje toplinom

Protiv:

  • Prosječno trajanje baterije
  • Pomalo skupo

Nabavite odmah!

3. Macbook Air:

Toplo bih preporučio da imate macOS okruženje za znanost o podacima. Postoji više relevantnih razloga, poput okruženja nalik UNIX-u i najnovijeg M1 čipa. M1 je prilično učinkovit čip jer ima 8 jezgri i radi puno bolje od najnovijih AMD ili Intelovih procesora. M1 je posebno dizajniran za poticanje strojnog učenja.

Najnoviji modeli MacBook Air računara dolaze s 8 GB/16 GB RAM -a s 256 GB/5126 GB prostora za pohranu. Memorija od 8 GB je dovoljna, ali preporučio bih 16GB. Pohrana ovisi o vašim osobnim željama, a 256 GB SSD -a prikladno je ako kupujete zasebni tvrdi disk.

Prednosti:

  • UNIX okruženje
  • M1 čip
  • Izvrsno trajanje baterije

Protiv:

  • Ne podržava osnovne aplikacije CUDA

Odsustvo jezgrene podrške CUDA -e moglo bi biti veliko razočaranje, ali to ne znači da MacBook air ne bi trebao biti na vašem popisu. I dalje može obraditi veliki postotak projekata znanosti o podacima. No, ako želite podršku za paralelnu obradu, idite na 16 -inčni MacBook pro.

Nabavite odmah!

4. Acer Swift 3:

Još jedan proračunski uređaj s izvanrednim specifikacijama. Ovo je moj drugi preporučeni odabir. Swift 3 je instaliran s AMD Ryzen 7 4700U, 8 jezgrom procesorske jedinice integrirane s Radeon grafikom. Veliki izbor za svakog znanstvenika s podacima s isplativošću.

Swift 3 je tanak, lagan dizajn inspiriran MacBook-om koji dolazi s 8 GB RAM-a i SSD-om od 512 GB. Full HD LED zaslon, HD web kamera i tipkovnica s pozadinskim osvjetljenjem nadopunjuju uređaj.

Prednosti:

  • Povoljno
  • Elegantan dizajn
  • Vrlo prenosiv
  • Dobro trajanje baterije

Protiv:

  • Memorija se ne može nadograditi
  • Prosječni prikaz

Nabavite odmah!

5. Lenovo ThinkPad E15:

Lenovo ThinkPad E15 još je jedan izbor za podatkovnog znanstvenika. Stroj ima različite varijante. Preporučena specifikacija je Intel Core i5 desete generacije s integriranom Intelovom grafikom UHD 620.

ThinkPad E15 dolazi sa 16 GB RAM-a, što je iznimno za zadatke vezane uz podatkovnu znanost. Kao i HP Envy ThinkPad, ne dolazi s dodatnom memorijom, pa ako vam je potrebna pohrana, morate je kupiti zasebno. Zaslon od 15,6 inča pristojan je s premazom protiv odsjaja. Osim toga, možete spojiti i vanjski monitor rezolucije 4k putem HDMI -a ili USB -a tipa C.

Prednosti:

  • Nadogradivo skladište
  • Robusno tijelo

Protiv:

  • Jako se zagrijava pod opterećenjem
  • Kratko trajanje baterije

Nabavite odmah!

Zaključak:

Znanost o podacima veliko je i raznoliko područje, a kao znanstvenik podataka vaš je posao učinkovito upravljanje podacima. Kako podaci rastu, hardver također mora organizirati ogromnu količinu podataka, a zahtijeva i nadogradnju. U ovom smo se tekstu fokusirali na davanje kratkog vodiča o prijenosnim računalima koja biste trebali uzeti u obzir za zadatke vezane uz podatkovnu znanost.

Analiza podataka zahtijeva višejezgrene procesore i grafičke procesore s dobrom količinom memorije. Preporučio bih korištenje CPU-a najnovije generacije, posebno osmojezgrenih i grafičkih procesora ako se bavite dubokim učenjem. Ipak, dobar GPU povećava kolektivne performanse.