Nejlepší notebooky pro datovou vědu v roce 2021

Best Laptops Data Science 2021



Jste jedním z těch, kteří jsou vášniví být datovým vědcem a hledají stroj, který efektivně zpracovává velké množství dat? Pokračujte ve čtení, protože uvedeme seznam některých notebooků, které by zvýšily vaši produktivitu. Je známo, že analýza dat potřebuje hodně výpočetního výkonu, a proto k efektivnímu plnění potřeb statistických analýz potřebujete špičkový a moderní notebook.

Data Science je studie dat; zahrnuje záznam, ukládání a analýzu dat a získávání užitečných informací. Aplikace datové vědy je různorodá, protože je to rozsáhlé pole a zahrnuje mnoho podoborů. Používá se v bankovnictví, maloobchodu, elektronickém obchodování, zábavě, vyhledávání na internetu, rozpoznávání řeči atd.







Jako datový vědec musíte shromažďovat data, zpracovávat je, modelovat a poté používat různé algoritmy, abyste mohli přijímat užitečná rozhodnutí a stanovovat cíle pro vylepšení. To vše vyžaduje výkonný stroj, a pokud váš stroj není dobrý v drcení čísel, pak bude trpět váš klient a následně i vaše kariéra datového vědce. Slušný notebook je proto pro vaši cestu datové vědy nesmírně důležitý.



Tento zápis se zaměřuje na to, aby vám poskytl průvodce nákupem notebooku pro analýzu dat. Než se ale ponoříme do seznamu našich tipů, musíme nejprve pochopit, jaký stroj datový vědec potřebuje.



Specifikace pro notebook Data Science

Než si vezmete notebook pro datovou vědu, je třeba vzít v úvahu několik věcí a nejprve přichází RAM:





1. Paměť (RAM)

Paměť je pro notebook datových vědců velmi důležitá. Čím více, tím lépe. Doporučená paměť je 16 GB. Pokud je ale vaše práce založená na cloudu, pak je obrovský paměťový modul bezvýznamný. Výhodou je mít notebook s možností rozšíření paměti.

2. Procesor (CPU)

Analýza dat potřebuje hodně výpočetního výkonu, takže dávejte přednost nejnovějšímu a vícejádrovému procesoru, abyste plně využili výhody paralelního zpracování. Pokud používáte AWS nebo jiné cloudové služby, bude mít dobrý procesor menší význam, ale přesto bych doporučil mít dobrý procesor, protože již nejsou drahé.



3. Grafická karta (GPU):

Ve vědě o datech mnoho operací závisí na GPU, jako je trénink modelu. Potřeba GPU závisí také na typu úlohy datové vědy. Pokud provádíte hloubkové učení nebo zpracováváte velké množství dat, musíte k urychlení zpracování potřebovat grafickou kartu. GPU má ve srovnání s běžným CPU mnoho jader, takže mít GPU urychlí proces analýzy dat o mnoho záhybů.

4. Skladování:

Data zabírají spoustu úložiště, takže je lepší mít dobré úložné zařízení. SSD jsou perfektní volbou, protože jsou poměrně rychlé. Ale jsou super drahé zároveň. Pokud tedy máte omezený rozpočet, stačí malý SSD 512 GB spolu s běžným pevným diskem pro ukládání. Ujistěte se, že váš notebook má port USB typu C pro rychlejší přenos dat.

5. Operační systém:

Operační systém je vaší osobní volbou. Je lepší jít s notebooky, které podporují Linux. Doporučil bych macOS nebo jakoukoli distribuci Linuxu. Windows může být také dobrou volbou, ale než nastavíte vše, musíte udělat spoustu doplňků.

Je zřejmé, že běžné stroje nejsou vhodné pro projekty datové vědy. K efektivní práci potřebujete výkonný stroj s odpovídající pamětí a dvojicí robustních jednotek CPU a GPU s dostatečným úložným prostorem. Podívejme se na nějaký notebook, který se nejlépe hodí pro projekty datové vědy:

1. Dell G5:

První volbou je Dell G5, který je dodáván s desátou generací procesoru Intel Core i7 se 6 jádry a poháněn grafickou kartou NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti. Pokud jste profesionální datový vědec a pracujete na modelování nebo hlubokém učení, pak tento notebook zvládne vše celkem efektivně. Jedná se o notebook se systémem Windows, který je dodáván s různými úložnými kapacitami. Doporučil bych jít s 16 GB paměti a 512 GB SSD.

G5 je dodáván s 3článkovou baterií 51 watt-hodin a řadou portů včetně čtečky karet SD a 1 portu USB typu C. Přestože displej nemá nic společného s datovou vědou, mít dobrý je výhodou. G5 má 15,6 palce, Full HD, LED displej s antireflexní vrstvou.

Profesionálové:

  • Vyvážený stroj
  • Solidní výkon
  • Krásný vzhled

Nevýhody:

  • Hlučné chlazení
  • Trochu tučné

Získejte to hned!

2. HP Envy 17t:

HP Envy 17, není nejlepší, ale je dobrou volbou mezi nejnovějšími notebooky pro projekty datové vědy. Instalovanou procesorovou jednotkou je Intel Core i7 a dedikovaná grafická karta NVIDIA GeForce MX330. Procesor má 4 jádra, ale celkový výkon zvyšuje přítomnost grafické karty. Envy 17 dokáže efektivně zvládnout většinu úkolů souvisejících s datovou vědou.

Dodává se s 16 GB RAM a možností duálního úložiště, což je pozoruhodné. Envy 17t má SSD 256 GB s pevným diskem 1 TB. 17,3 palcový, 4k displej je pro datového vědce více než dost. Získáte také 3 porty USB typu A, 1 port USB typu C, port HDMI a slot pro kartu SD.

Profesionálové:

  • Elegantně vypadající design
  • Pohodlná klávesnice
  • 4k displej
  • Dobrý tepelný management

Nevýhody:

  • Průměrná výdrž baterie
  • Trochu drahé

Získejte to hned!

3. Macbook Air:

Vřele doporučuji mít pro datovou vědu prostředí macOS. Existuje několik relevantních důvodů, jako je prostředí podobné UNIXu a nejnovější čip M1. M1 je poměrně účinný čip, protože má 8 jader a funguje mnohem lépe než nejnovější procesory AMD nebo Intel. M1 je speciálně navržen tak, aby posílil strojové učení.

Nejnovější modely MacBook air přicházejí s konfigurací RAM 8 GB/16 GB s úložnými kapacitami 256 GB/5126 GB. 8 GB paměti je dost, ale doporučil bych jít s 16 GB. Úložiště závisí na vašich osobních preferencích a mít 256 GB SSD je dostačující, pokud kupujete samostatný pevný disk.

Profesionálové:

  • Prostředí podobné UNIXu
  • Čip M1
  • Vynikající výdrž baterie

Nevýhody:

  • Nepodporuje základní aplikace CUDA

Nemít základní podporu CUDA by mohlo být velkým zklamáním, ale to neznamená, že by MacBook air neměl být na vašem seznamu. Stále dokáže zvládnout velké procento projektů datové vědy. Pokud však chcete podporu paralelního zpracování, přejděte na 16palcový MacBook pro.

Získejte to hned!

4. Acer Swift 3:

Další levné zařízení s vynikajícími specifikacemi. Toto je můj druhý vysoce doporučený výběr. Swift 3 je vybaven 8jádrovou procesorovou jednotkou AMD Ryzen 7 4700U integrovanou s grafikou Radeon. Cenově výhodná volba pro každého datového vědce.

Swift 3 je tenký, lehký design inspirovaný MacBookem, který je dodáván s 8 GB RAM a 512 GB SSD. Stroj doplňuje LED displej s rozlišením Full HD, webová kamera s vysokým rozlišením a podsvícená klávesnice.

Profesionálové:

  • Cenově dostupné
  • Elegantní design
  • Vysoce přenosný
  • Dobrá výdrž baterie

Nevýhody:

  • Paměť nelze upgradovat
  • Průměrné zobrazení

Získejte to hned!

5. Lenovo ThinkPad E15:

Lenovo ThinkPad E15 je další volbou pro datového vědce. Stroj má různé varianty. Doporučená specifikace je desátá generace Intel Core i5 s integrovanou grafikou Intel UHD 620.

ThinkPad E15 je dodáván s 16 GB RAM, což je výjimečné pro úkoly související s datovou vědou. Stejně jako HP Envy ThinkPad není dodáván s dalším úložištěm, takže pokud potřebujete úložiště, musíte si jej zakoupit samostatně. 15,6palcový displej je decentní s antireflexní vrstvou. Kromě toho můžete také připojit externí monitor s rozlišením 4 k přes HDMI nebo USB typu C.

Profesionálové:

  • Upgradovatelné úložiště
  • Robustní tělo

Nevýhody:

  • Při zátěži se opravdu zahřeje
  • Krátká výdrž baterie

Získejte to hned!

Závěr:

Věda o datech je rozsáhlá a různorodá oblast a jako datový vědec je vaší úlohou efektivně spravovat data. Vzhledem k tomu, že data rostou, hardware potřebuje zorganizovat také obrovské množství dat a také vyžaduje aktualizaci. V tomto zápisu jsme se zaměřili na poskytnutí stručného průvodce notebooky, které byste měli zvážit pro úkoly související s vědou o datech.

Analýza dat vyžaduje vícejádrové procesory a GPU s velkým množstvím paměti. Doporučuji použít nejnovější generaci procesorů, zejména osmijádrových a GPU, pokud máte co do činění s hlubokým učením. Nicméně dobrý GPU zvyšuje kolektivní výkon.