Data Science е изследване на данните; тя включва записване, съхраняване и анализ на данни за извличане на полезна информация от тях. Приложението на науката за данните е разнообразно, тъй като е обширно поле и обхваща много подполета. Използва се в банкирането, търговията на дребно, електронната търговия, забавленията, търсенето в интернет, разпознаването на реч и др.
Като учен по данни трябва да събирате данни, да ги обработвате, да ги моделирате и след това да прилагате различни алгоритми, за да вземате полезни решения и да поставяте цели за подобрения. Всичко това се нуждае от мощна машина и ако машината ви не е добра в разбиването на числа, тогава вашият клиент ще страда, а следователно и кариерата ви като учен по данни. Следователно приличният лаптоп е изключително важен за вашето пътуване в областта на науката за данни.
Това писане се фокусира върху това да ви даде ръководство за закупуване на лаптоп за анализ на данни. Но преди да се потопим в списъка с нашите избори, трябва да разберем от каква машина се нуждае първо един учен по данни.
Спецификация за лаптоп за научни данни
Преди да вземете лаптоп за наука за данни, трябва да вземете предвид няколко неща и първо идва RAM:
1. Памет (RAM)
Паметта е много важна за лаптопа на специалист по данни. Колкото повече винаги е по -добре. Препоръчителната памет е 16GB. Но ако работата ви е базирана на облак, тогава огромен модул памет е незначителен. Наличието на лаптоп с опция за разширяема памет би било плюс.
2. Процесор (CPU)
Е, анализът на данните се нуждае от много изчислителна мощ, така че предпочитайте най-новия и многоядрен процесор, за да се възползвате напълно от паралелната обработка. Ако използвате AWS или други облачни услуги, тогава наличието на добър процесор ще бъде от по-малко значение, но все пак бих препоръчал да имате добър процесор, тъй като те вече не са скъпи.
3. Графична карта (GPU):
В науката за данните много операции зависят от графичните процесори, като например обучението на модела. Необходимостта от графичен процесор също зависи от типа задача за наука за данни. Ако се занимавате задълбочено или боравите с голямо количество данни, тогава трябва да имате нужда от графична карта, за да ускорите обработката. Графичният процесор има много ядра в сравнение с нормалния процесор, така че наличието на графичен процесор ще ускори процеса на анализ на данните в много гънки.
4. Съхранение:
Данните отнемат много място за съхранение, така че е по -добре да имате добро устройство за съхранение. SSD дисковете са перфектен избор, тъй като са доста бързи. Но те са супер скъпи в същото време. Така че, ако имате ограничен бюджет, тогава наличието на малък SSD от 512 GB е достатъчно, заедно с обикновен твърд диск за съхранение. Уверете се, че вашият лаптоп има USB Type C порт за по -бърз трансфер на данни.
5. Операционна система:
Операционната система е ваш личен избор. По -добре е да използвате лаптопи, които поддържат Linux. Бих препоръчал macOS или всяка дистрибуция на Linux. Windows също може да бъде добър избор, но се нуждае от много екстри, преди да настроите всичко.
Очевидно е, че обикновените машини не са подходящи за проекти за наука за данни. Имате нужда от мощна машина с адекватна памет и чифт здрави процесорни и графични процесори с достатъчно място за съхранение, за да работите ефективно. Нека да разгледаме някой лаптоп, който е най -подходящ за проекти за наука за данни:
1. Dell G5:
Първият избор е Dell G5, който идва с десето поколение Intel Core i7 процесор с 6 ядра и се захранва от графична карта NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti. Ако сте професионален учен по данни и работите по моделиране или задълбочено обучение, тогава този лаптоп ще се справи с всичко доста ефективно. Това е лаптоп, базиран на Windows, който се предлага с различни капацитети за съхранение. Бих препоръчал да отидете с 16GB памет и 512GB SSD.
G5 се предлага с 3 клетъчна батерия с мощност 51 вата часа и редица портове, включително четец на SD карти и 1 USB Type C порт. Въпреки че дисплеят няма нищо общо с науката за данните, наличието на добър е плюс. G5 има 15,6 инчови, Full HD, LED дисплей с покритие против отблясъци.
Професионалисти:
- Добре балансирана машина
- Солидна производителност
- Прекрасен външен вид
Минуси:
- Шумно охлаждане
- Малко солидно
2. HP Envy 17t:
HP Envy 17, не най -добрият, но добър избор сред най -новите лаптопи за проекти за наука за данни. Инсталираният процесор е Intel Core i7 и специална графична карта NVIDIA GeForce MX330. Процесорът има 4 ядра, но наличието на графична карта подобрява цялостната му производителност. Envy 17 може ефективно да се справи с повечето задачи, свързани с науката за данни.
Той идва с 16 GB оперативна памет и опция за двойно съхранение, което е забележително. Envy 17t има SSD от 256GB с твърд диск от 1TB. 17,3 -инчовият 4k дисплей е повече от достатъчен за учен по данни. Получавате също 3 порта USB Type-A, 1 USB Type C, HDMI порт и слот за SD карта.
Професионалисти:
- Елегантно изглеждащ дизайн
- Удобна клавиатура
- 4k дисплей
- Добро управление на топлината
Минуси:
- Среден живот на батерията
- Малко скъпо
3. Macbook Air:
Горещо бих препоръчал да имате macOS среда за наука за данни. Има няколко уместни причини, като UNIX-подобна среда и най-новият чип M1. M1 е доста ефективен чип, тъй като има 8 ядра и се представя много по -добре от най -новите AMD или Intel процесори. M1 е специално проектиран да стимулира машинното обучение.
Най -новите модели MacBook Air се предлагат с 8GB/16GB RAM конфигурация с 256GB/5126GB капацитет за съхранение. 8GB памет е достатъчно, но бих препоръчал да отидете с 16GB. Съхранението зависи от вашите лични предпочитания и наличието на 256 GB SSD е подходящо, ако купувате отделен твърд диск.
Професионалисти:
- UNIX среда
- Чип M1
- Отличен живот на батерията
Минуси:
- Не поддържа основните приложения на CUDA
Липсата на основна поддръжка на CUDA може да бъде огромно разочарование, но това не означава, че MacBook air не трябва да бъде във вашия списък. Той все още може да обработва голям процент проекти за наука за данни. Но ако искате поддръжка за паралелна обработка, тогава отидете на 16 -инчов MacBook pro.
4. Acer Swift 3:
Друго бюджетно устройство с изключителни спецификации. Това е вторият ми силно препоръчителен избор. Swift 3 е инсталиран с AMD Ryzen 7 4700U, 8 ядрен процесор, интегриран с Radeon графика. Богат избор за всеки учен по данни с рентабилност.
Swift 3 е тънък, лек дизайн, вдъхновен от MacBook, който идва с 8GB RAM и SSD от 512GB. Full HD LED дисплей, HD уеб камера и клавиатура с подсветка допълват машината.
Професионалисти:
- Достъпни
- Елегантен дизайн
- Високо преносим
- Добър живот на батерията
Минуси:
- Паметта не може да бъде надградена
- Среден дисплей
5. Lenovo ThinkPad E15:
Lenovo ThinkPad E15 е друг избор за учен по данни. Машината има различни варианти. Препоръчителната спецификация е десето поколение Intel Core i5 с интегрирана с Intel UHD 620 графика.
ThinkPad E15 се предлага с 16 GB RAM, което е изключително за задачи, свързани с науката за данни. Подобно на HP Envy ThinkPad, той не идва с допълнително място за съхранение, така че ако имате нужда от място за съхранение, трябва да го закупите отделно. 15,6-инчовият дисплей е приличен с покритие против отблясъци. Освен това можете да свържете и външен монитор с 4k резолюция чрез HDMI или USB тип C.
Професионалисти:
- Надграждащо се хранилище
- Здрав корпус
Минуси:
- Става много горещо при натоварване
- Кратък живот на батерията
Заключение:
Науката за данните е огромна и разнообразна област и като учен за данни вашата работа е да управлявате ефективно данните. Тъй като данните се увеличават, хардуерът трябва да организира и огромно количество данни, също така изисква надграждане. В тази статия се съсредоточихме, за да дадем кратко ръководство за лаптопите, които трябва да имате предвид за задачи, свързани с науката за данни.
Анализът на данни изисква многоядрени процесори и графични процесори с добро количество памет. Бих препоръчал да използвате най-новото поколение процесори, особено осемядрени и графични процесори, ако имате работа с дълбоко обучение. Въпреки това, наличието на добър графичен процесор повишава колективната производителност.