Komputer riba Terbaik untuk Sains Data pada tahun 2021

Best Laptops Data Science 2021



Adakah anda salah seorang yang bersemangat untuk menjadi saintis data dan mencari mesin yang berkesan menangani sejumlah besar data? Baiklah, teruskan membaca kerana kami akan menyenaraikan beberapa komputer riba yang akan meningkatkan produktiviti anda. Seperti yang diketahui bahawa analisis data memerlukan banyak kekuatan komputasi, oleh itu anda memerlukan komputer riba kelas atas dan moden untuk memenuhi keperluan analisis statistik dengan cekap.

Sains Data adalah kajian data; ini termasuk merakam, menyimpan, dan menganalisis data untuk mengekstrak maklumat berguna daripadanya. Penerapan sains data adalah pelbagai kerana bidangnya luas dan merangkumi banyak bidang. Ia digunakan dalam perbankan, peruncitan, e-dagang, hiburan, carian internet, pengecaman pertuturan, dll.







Sebagai saintis data, anda harus mengumpulkan data, memprosesnya, memodelkannya, dan kemudian menerapkan algoritma yang berbeza untuk mengambil keputusan yang berguna dan menetapkan objektif untuk penambahbaikan. Semua ini memerlukan mesin yang kuat dan jika mesin anda tidak pandai membuat angka, pelanggan anda akan menderita, dan seterusnya kerjaya anda sebagai saintis data. Oleh itu komputer riba yang baik sangat penting untuk pelayaran sains data anda.



Penulisan ini difokuskan untuk memberi anda panduan membeli komputer riba untuk analisis data. Tetapi sebelum kita menyelidiki senarai pilihan kita, kita mesti memahami jenis mesin yang diperlukan oleh saintis data terlebih dahulu.



Spesifikasi untuk Laptop Sains Data

Sebelum mengambil komputer riba untuk sains data, ada beberapa perkara yang perlu diambil kira, dan RAM pertama:





1. Memori (RAM)

Memori sangat penting untuk komputer riba saintis data. Lebih banyak selalu lebih baik. Memori yang disyorkan ialah 16GB. Tetapi jika karya anda berasaskan cloud, maka modul memori yang besar tidak penting. Memiliki komputer riba dengan pilihan memori yang boleh diperluas akan menjadi kelebihan.

2. Pemproses (CPU)

Oleh itu, analisis data memerlukan banyak kekuatan komputasi, jadi lebih suka pemproses terbaru dan multi-teras untuk memanfaatkan sepenuhnya pemprosesan selari. Sekiranya anda menggunakan AWS atau perkhidmatan berasaskan cloud yang lain, maka pemproses yang baik akan menjadi kurang penting, tetapi saya tetap mengesyorkan mempunyai pemproses yang baik kerana mereka tidak lagi mahal.



3. Kad Grafik (GPU):

Dalam sains data, banyak operasi bergantung pada GPU, seperti melatih model. Keperluan untuk GPU juga bergantung pada jenis tugas sains data. Sekiranya anda melakukan pembelajaran mendalam atau mengendalikan sejumlah besar data, maka anda mesti memerlukan kad grafik untuk mempercepat prosesnya. GPU memiliki banyak inti dibandingkan dengan CPU biasa, jadi memiliki GPU akan mempercepat proses penganalisisan data dengan banyak lipatan.

4. Penyimpanan:

Data memerlukan banyak simpanan sehingga lebih baik memiliki peranti penyimpanan yang baik. SSD adalah pilihan yang tepat kerana ia cukup pantas. Tetapi mereka sangat mahal pada masa yang sama. Oleh itu, jika anda kekurangan anggaran, maka mempunyai SSD kecil 512GB sudah mencukupi, bersama dengan cakera keras biasa untuk penyimpanan. Pastikan komputer riba anda mempunyai port USB Type C untuk pemindahan data yang lebih pantas.

5. Sistem Operasi:

Sistem operasi adalah pilihan peribadi anda. Lebih baik menggunakan komputer riba yang menyokong Linux. Saya akan mengesyorkan macOS atau sebarang pengedaran Linux. Windows juga boleh menjadi pilihan yang baik, tetapi ia memerlukan banyak tambahan sebelum anda menyiapkan semuanya.

Jelas bahawa mesin biasa tidak sesuai untuk projek sains data. Anda memerlukan mesin yang kuat dengan memori yang mencukupi dan sepasang unit CPU dan GPU yang kuat dengan ruang simpanan yang mencukupi untuk berfungsi dengan cekap. Mari lihat beberapa komputer riba yang paling sesuai untuk projek sains data:

1. Dell G5:

Pilihan pertama adalah Dell G5 yang hadir dengan CPU Intel Core i7 generasi kesepuluh dengan 6 teras dan dikuasakan oleh kad grafik NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti. Sekiranya anda seorang saintis data profesional dan mengusahakan pemodelan atau pembelajaran mendalam, komputer riba ini akan menangani semuanya dengan berkesan. Ia adalah komputer riba berasaskan Windows yang dilengkapi dengan pelbagai kapasiti penyimpanan. Saya akan mengesyorkan menggunakan memori 16GB dan SSD 512GB.

G5 dilengkapi dengan bateri sel 3 51 watt-jam dan pelbagai port termasuk pembaca kad SD dan 1 port USB Type C. Walaupun paparannya tidak ada hubungannya dengan sains data, yang bagus adalah nilai tambah. G5 mempunyai paparan 15,6 inci, HD penuh, LED dengan lapisan anti silau.

Kelebihan:

  • Mesin yang seimbang
  • Persembahan yang mantap
  • Kelihatan Cantik

Keburukan:

  • Penyejukan Bising
  • Sedikit besar dan kuat

Dapatkannya sekarang!

2. HP Envy 17t:

HP Envy 17, bukan pilihan terbaik tetapi bagus di antara komputer riba terkini untuk projek sains data. Unit pemprosesan yang dipasang adalah Intel Core i7 dan kad grafik NVIDIA GeForce MX330 khusus. Pemproses mempunyai 4 teras tetapi kehadiran kad grafik meningkatkan keseluruhan prestasi. Envy 17 dapat menangani sebahagian besar tugas yang berkaitan dengan sains data dengan berkesan.

Ia dilengkapi dengan RAM 16GB dan pilihan penyimpanan ganda, yang luar biasa. Envy 17t mempunyai SSD 256GB dengan cakera keras 1TB. Paparan 17.3 inci, 4k lebih daripada cukup untuk saintis data. Anda juga mendapat 3 port USB Type-A, 1 USB Type C, port HDMI, dan slot kad SD.

Kelebihan:

  • Reka bentuk yang kelihatan kemas
  • Papan kekunci yang selesa
  • Paparan 4k
  • Pengurusan haba yang baik

Keburukan:

  • Hayat bateri biasa-biasa saja
  • Sedikit mahal

Dapatkannya sekarang!

3. Macbook Air:

Saya sangat mengesyorkan mempunyai persekitaran macOS untuk sains data. Terdapat banyak sebab yang berkaitan seperti persekitaran seperti UNIX dan cip M1 terkini. M1 adalah cip yang cukup cekap kerana mempunyai 8 teras dan berkinerja jauh lebih baik daripada pemproses AMD atau Intel terkini. M1 direka khas untuk meningkatkan pembelajaran mesin.

Model terbaru MacBook air hadir dengan konfigurasi RAM 8GB / 16GB dengan kapasiti penyimpanan 256GB / 5126GB. Memori 8GB sudah cukup, tetapi saya akan mengesyorkan menggunakan 16GB. Penyimpanan bergantung pada pilihan peribadi anda, dan mempunyai 256 GB SSD adalah mencukupi jika anda membeli cakera keras yang berasingan.

Kelebihan:

  • UNIX seperti persekitaran
  • Cip M1
  • Hayat bateri yang sangat baik

Keburukan:

  • Tidak menyokong aplikasi teras CUDA

Tidak mempunyai sokongan teras CUDA boleh menjadi kekecewaan besar, tetapi itu tidak bermaksud MacBook air tidak boleh berada dalam senarai anda. Ia masih dapat menangani sebilangan besar projek sains data. Tetapi jika anda mahukan sokongan pemprosesan selari, maka dapatkan MacBook pro 16 inci.

Dapatkannya sekarang!

4. Acer Swift 3:

Peranti lain yang mesra bajet dengan spesifikasi yang luar biasa. Ini adalah pilihan kedua saya yang sangat disyorkan. Swift 3 dipasang dengan AMD Ryzen 7 4700U, 8 unit pemprosesan teras yang disatukan dengan grafik Radeon. Pilihan yang cukup untuk setiap saintis data dengan keberkesanan kos.

Swift 3 adalah reka bentuk tipis yang diilhamkan oleh MacBook yang dilengkapi dengan 8GB RAM dan SSD 512GB. Paparan LED Full HD, kamera web HD, dan papan kekunci lampu latar melengkapkan mesin.

Kelebihan:

  • Berpatutan
  • Reka bentuk yang kemas
  • Sangat mudah alih
  • Hayat bateri yang baik

Keburukan:

  • Memori tidak dapat ditingkatkan
  • Paparan Purata

Dapatkannya sekarang!

5. Lenovo ThinkPad E15:

Lenovo ThinkPad E15 adalah pilihan lain bagi saintis data. Mesin ini mempunyai varian yang berbeza. Spesifikasi yang disyorkan adalah Intel Core i5 generasi kesepuluh dengan disatukan dengan grafik UHD 620 Intel.

ThinkPad E15 dilengkapi dengan RAM 16GB, yang luar biasa untuk tugas berkaitan sains data. Seperti HP Envy ThinkPad, ia tidak dilengkapi dengan storan tambahan, jadi jika anda memerlukan storan, anda perlu membelinya secara berasingan. Paparan 15.6 inci sesuai dengan lapisan anti silau. Selain itu, anda juga boleh menyambungkan monitor luaran dengan resolusi 4k melalui HDMI atau USB Type C.

Kelebihan:

  • Storan yang boleh ditingkatkan
  • Badan yang kuat

Keburukan:

  • Menjadi panas di bawah beban
  • Hayat bateri yang pendek

Dapatkannya sekarang!

Kesimpulan:

Sains data adalah bidang yang luas dan pelbagai, dan sebagai saintis data, tugas anda adalah mengurus data dengan cekap. Oleh kerana data semakin bertambah, perkakasan juga perlu mengatur sejumlah besar data, ia juga menuntut peningkatan. Dalam penulisan ini, kami memberi tumpuan untuk memberikan panduan ringkas mengenai komputer riba yang harus anda pertimbangkan untuk tugas-tugas yang berkaitan dengan sains data.

Analisis data menuntut pemproses pelbagai teras dan GPU dengan jumlah memori yang baik. Saya akan mengesyorkan menggunakan CPU generasi terkini, terutamanya octa-core dan GPU jika anda berurusan dengan pembelajaran mendalam. Walaupun begitu, mempunyai GPU yang baik meningkatkan prestasi kolektif.