A Data Science az adatok tanulmányozása; magában foglalja az adatok rögzítését, tárolását és elemzését, hogy hasznos információkat nyerjenek ki belőlük. Az adattudomány alkalmazása sokrétű, mivel hatalmas terület és számos részterületet foglal magában. Banki, kiskereskedelmi, e-kereskedelem, szórakoztatás, internetes keresés, beszédfelismerés stb.
Adattudósként adatokat kell gyűjtenie, feldolgoznia, modelleznie, majd különböző algoritmusokat alkalmaznia, hogy hasznos döntéseket hozzon, és kitűzze a fejlesztési célokat. Mindehhez erőteljes gépre van szükség, és ha a gépe nem jó a számok ropogtatására, akkor az ügyfele szenvedni fog, és következésképpen az adatkutatói karrierje. Ezért egy tisztességes laptop rendkívül fontos az adattudományi utazáshoz.
Ez az írás arra összpontosít, hogy útmutatót adjon egy laptop vásárlásához az adatok elemzéséhez. Mielőtt azonban belemerülnénk a választottjaink listájába, meg kell értenünk, hogy milyen gépre van szüksége először egy adattudósnak.
A Data Science Laptop specifikációja
Mielőtt laptopot vennénk az adattudomány számára, néhány dolgot figyelembe kell venni, és először a RAM:
1. Memória (RAM)
A memória nagyon fontos egy adattudós laptop számára. A több mindig jobb. Az ajánlott memória 16 GB. De ha a munkája felhőalapú, akkor egy hatalmas memóriamodul jelentéktelen. Bővíthető memória opcióval rendelkező laptop előnyt jelent.
2. Processzor (CPU)
Nos, az adatelemzéshez nagy számítási teljesítményre van szükség, ezért inkább a legújabb és többmagos processzort részesítse előnyben a párhuzamos feldolgozás előnyeinek kihasználásához. Ha AWS-t vagy más felhőalapú szolgáltatásokat használ, akkor a jó processzornak kevésbé lesz jelentősége, de mégis azt javaslom, hogy legyen jó processzora, mivel ezek már nem drágák.
3. Grafikus kártya (GPU):
Az adattudományban sok művelet függ a GPU -tól, például a modell betanítása. A GPU szükségessége az adattudományi feladat típusától is függ. Ha mély tanulást végez vagy nagy mennyiségű adatot kezel, akkor a feldolgozás felgyorsításához szüksége van egy grafikus kártyára. A GPU -nak sok magja van a normál CPU -hoz képest, így a GPU -k sokadszorra gyorsítják az adatok elemzését.
4. Tárolás:
Az adatok sok tárhelyet igényelnek, ezért jobb, ha van egy jó tárolóeszköz. Az SSD -k tökéletes választás, mivel meglehetősen gyorsak. De ugyanakkor nagyon drágák. Tehát, ha szűkös a költségvetése, akkor elegendő egy kis, 512 GB -os SSD, valamint egy normál merevlemez a tároláshoz. Győződjön meg arról, hogy laptopja rendelkezik C típusú USB -porttal a gyorsabb adatátvitel érdekében.
5. Operációs rendszer:
Az operációs rendszer az Ön személyes döntése. Jobb olyan laptopokkal menni, amelyek támogatják a Linuxot. Ajánlom a macOS -t vagy bármely Linux disztribúciót. A Windows is jó választás lehet, de sok mindent meg kell tennie, mielőtt mindent beállít.
Nyilvánvaló, hogy a szokásos gépek nem alkalmasak az adattudományi projektekhez. A hatékony munkavégzéshez nagy teljesítményű, megfelelő memóriával rendelkező gépre, valamint egy pár erős CPU- és GPU -egységre van szükség, elegendő tárhellyel. Nézzünk meg néhány laptopot, amely a legalkalmasabb az adattudományi projektekhez:
1. Dell G5:
Az első választás a Dell G5, amely tizedik generációs, 6 magos Intel Core i7 CPU -val érkezik, és NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti grafikus kártyával működik. Ha Ön professzionális adattudós, és modellezésen vagy mélytanuláson dolgozik, akkor ez a laptop mindent hatékonyan kezel. Ez egy Windows-alapú laptop, amely különböző tárolókapacitásokkal rendelkezik. Azt javaslom, hogy 16 GB memóriával és 512 GB SSD -vel menjen.
A G5 51 wattórás 3 cellás akkumulátorral és számos porttal rendelkezik, beleértve az SD-kártyaolvasót és 1 C típusú USB-portot. Bár a kijelzőnek semmi köze az adattudományhoz, a jó megjelenítése előny. A G5 15,6 hüvelykes, full HD, LED kijelzője tükröződésmentes bevonattal rendelkezik.
Előnyök:
- Jól kiegyensúlyozott gép
- Szilárd teljesítmény
- Gyönyörű megjelenés
Hátrányok:
- Zajos hűtés
- Kicsit vaskos
2. HP Envy 17t:
A HP Envy 17 nem a legjobb, de jó választás a legújabb laptopok között az adattudományi projektekhez. A telepített processzor Intel Core i7 és egy dedikált NVIDIA GeForce MX330 grafikus kártya. A processzor 4 magos, de a grafikus kártya jelenléte növeli az általános teljesítményt. Az Envy 17 hatékonyan tudja kezelni a legtöbb adattudományi feladatot.
16 GB RAM -mal és kettős tárolási lehetőséggel rendelkezik, ami figyelemre méltó. Az Envy 17t 256 GB -os SSD -vel és 1 TB -os merevlemezzel rendelkezik. A 17,3 hüvelykes, 4k kijelző több mint elegendő egy adattudós számára. Emellett 3 A típusú USB-portot, 1 C típusú USB-csatlakozót, HDMI-portot és SD-kártyahelyet is kap.
Előnyök:
- Letisztult megjelenés
- Kényelmes billentyűzet
- 4k kijelző
- Jó hőkezelés
Hátrányok:
- Közepes akkumulátor élettartam
- Kicsit drága
3. Macbook Air:
Nagyon ajánlom, hogy rendelkezzen egy macOS környezettel az adattudomány számára. Ennek számos oka van, például a UNIX-szerű környezet és a legújabb M1 chip. Az M1 egy nagyon hatékony chip, mivel 8 maggal rendelkezik, és sokkal jobban teljesít, mint a legújabb AMD vagy Intel processzorok. Az M1 kifejezetten a gépi tanulás fellendítését szolgálja.
A MacBook Air legújabb modelljei 8 GB/16 GB RAM konfigurációval és 256 GB/5126 GB tárolókapacitással rendelkeznek. 8 GB memória elég, de én azt javaslom, hogy 16 GB -tal menjen. A tárolás az Ön személyes preferenciáitól függ, és 256 GB SSD elegendő, ha külön merevlemezt vásárol.
Előnyök:
- UNIX -szerű környezet
- M1 chip
- Kiváló akkumulátor élettartam
Hátrányok:
- Nem támogatja a CUDA alapalkalmazásokat
A CUDA alapvető támogatásának hiánya hatalmas csalódást okozhat, de ez nem jelenti azt, hogy a MacBook Air ne szerepeljen a listáján. Még mindig képes kezelni az adattudományi projektek nagy százalékát. De ha párhuzamos feldolgozási támogatást szeretne, akkor válassza a 16 hüvelykes MacBook Pro -t.
4. Acer Swift 3:
Egy másik költségkímélő eszköz, kiváló műszaki jellemzőkkel. Ez a második erősen ajánlott választásom. A Swift 3 AMD Ryzen 7 4700U, 8 magos processzorral van felszerelve, Radeon grafikával integrálva. Bőséges választás minden adatkutató számára költséghatékonyan.
A Swift 3 egy vékony, könnyű MacBook-ihlette dizájn, 8 GB RAM-mal és 512 GB SSD-vel. A Full HD LED kijelző, a HD webkamera és a háttérvilágítású billentyűzet kiegészíti a gépet.
Előnyök:
- Megfizethető
- Elegáns kialakítás
- Rendkívül hordozható
- Jó akkumulátor élettartam
Hátrányok:
- A memória nem bővíthető
- Átlagos kijelző
5. Lenovo ThinkPad E15:
A Lenovo ThinkPad E15 egy másik választás az adattudósok számára. A gép különböző változatokkal rendelkezik. Az ajánlott specifikáció a tizedik generációs Intel Core i5, integrálva az Intel UHD 620 grafikájával.
A ThinkPad E15 16 GB RAM-mal rendelkezik, amely kivételes az adattudományhoz kapcsolódó feladatokhoz. A HP Envy ThinkPad -hez hasonlóan ez sem jár extra tárhellyel, ezért ha tárhelyre van szüksége, akkor azt külön kell megvásárolnia. A 15,6 hüvelykes kijelző tükröződésmentes bevonattal rendelkezik. Ezenkívül csatlakoztathat egy 4k felbontású külső monitort HDMI vagy C típusú USB -n keresztül.
Előnyök:
- Bővíthető tárhely
- Robusztus test
Hátrányok:
- Terhelés alatt nagyon meleg lesz
- Rövid akkumulátor -élettartam
Következtetés:
Az adattudomány hatalmas és változatos terület, és mint adattudós az Ön feladata az adatok hatékony kezelése. Az adatok növekedésével a hardvernek hatalmas mennyiségű adatot is rendszereznie kell, emellett frissítést igényel. Ebben az írásban arra összpontosítottunk, hogy rövid útmutatót adjunk azokról a laptopokról, amelyeket figyelembe kell venni az adattudományhoz kapcsolódó feladatoknál.
Az adatelemzés többmagos processzorokat és jó memóriával rendelkező GPU-kat igényel. Azt javaslom, hogy a legújabb generációs CPU-kat használja, különösen a nyolcmagos és a GPU-kat, ha mély tanulással van dolgában. Ennek ellenére a jó GPU növeli a kollektív teljesítményt.