Parhaat kannettavat tietokoneet tiedeelle vuonna 2021

Best Laptops Data Science 2021

Oletko yksi niistä, jotka ovat intohimoisia datatieteilijänä ja etsivät konetta, joka käsittelee tehokkaasti suuria määriä dataa? Jatka lukemista, kun luetellaan joitain kannettavia tietokoneita, jotka lisäisivät tuottavuuttasi. Tiedetään, että tietojen analysointi vaatii paljon laskentatehoa, joten tarvitset huippuluokan ja modernin kannettavan tietokoneen, jotta voit täyttää tehokkaasti tilastollisen analyysin tarpeet.

Data Science on tietojen tutkimus; se sisältää tietojen tallentamisen, tallentamisen ja analysoinnin hyödyllisen tiedon poimimiseksi. Datatieteen soveltaminen on monipuolista, koska se on laaja ala ja kattaa monia osa -aloja. Sitä käytetään pankkitoiminnassa, vähittäiskaupassa, verkkokaupassa, viihteessä, Internet-haussa, puheentunnistuksessa jne.



Datatieteilijänä sinun on kerättävä tietoja, käsiteltävä niitä, mallinnettava ja sovellettava sitten erilaisia ​​algoritmeja tehdäksesi hyödyllisiä päätöksiä ja asettaaksesi parannustavoitteita. Kaikki nämä tarvitsevat tehokkaan koneen, ja jos koneesi ei ole hyvä murskaamaan numeroita, asiakkaasi kärsii ja näin ollen urasi datatieteilijänä. Siksi kunnollinen kannettava tietokone on erittäin tärkeä tietotieliikenteellesi.



Tämä kirjoitus keskittyy antamaan sinulle oppaan kannettavan tietokoneen ostamiseen tietojen analysointia varten. Mutta ennen kuin sukellamme valikoimaamme, meidän on ymmärrettävä, millaista konetta datatieteilijä tarvitsee ensin.



Data Science -kannettavan tekniset tiedot

Ennen kuin otat kannettavan tietokoneen tietotekniikkaan, on otettava huomioon muutama asia, ja ensin tulee RAM:

1. Muisti (RAM)

Muisti on erittäin tärkeä datatieteilijän kannettavalle tietokoneelle. Mitä enemmän, se on aina parempi. Suositeltu muisti on 16 Gt. Mutta jos työsi on pilvipohjaista, valtava muistimoduuli on merkityksetön. Kannettava tietokone, jossa on laajennettava muistivaihtoehto, olisi plussaa.

2. Suoritin (CPU)

Tietojen analysointi vaatii paljon laskentatehoa, joten mieluummin uusin ja moniydinprosessori hyödyntääksesi rinnakkaiskäsittelyä täysimääräisesti. Jos käytät AWS: ää tai muita pilvipohjaisia ​​palveluita, hyvällä prosessorilla on vähemmän merkitystä, mutta suosittelen silti hyvää prosessoria, koska ne eivät ole enää kalliita.



3. Näytönohjain (GPU):

Datatieteessä monet toiminnot ovat riippuvaisia ​​grafiikkasuorittimista, kuten mallin kouluttaminen. GPU: n tarve riippuu myös datatieteen tehtävän tyypistä. Jos opit syvällisesti tai käsittelet suurta tietomäärää, tarvitset näytönohjaimen käsittelyn nopeuttamiseksi. GPU: ssa on monia ytimiä verrattuna normaaliin suorittimeen, joten GPU: n saaminen nopeuttaa tietojen analysointiprosessia moninkertaisesti.

4. Varastointi:

Tiedot vievät paljon tallennustilaa, joten on parempi olla hyvä tallennuslaite. SSD -asemat ovat täydellinen valinta, koska ne ovat melko nopeita. Mutta ne ovat erittäin kalliita samaan aikaan. Joten jos budjetti on tiukka, riittää pieni 512 Gt: n SSD ja tavallinen kiintolevy tallennusta varten. Varmista, että kannettavassa tietokoneessa on C -tyypin USB -portti tiedonsiirron nopeuttamiseksi.

5. Käyttöjärjestelmä:

Käyttöjärjestelmä on henkilökohtainen valinta. On parempi käyttää kannettavia tietokoneita, jotka tukevat Linuxia. Suosittelen macOS: ää tai mitä tahansa Linux -jakelua. Windows voi olla myös hyvä valinta, mutta se tarvitsee paljon lisätoimintoja ennen kuin asennat kaiken.

On selvää, että tavalliset koneet eivät sovellu datatieteellisiin projekteihin. Tarvitset tehokkaan koneen, jossa on riittävästi muistia ja pari vankkaa CPU- ja GPU -yksikköä, joissa on riittävästi tallennustilaa toimiaksesi tehokkaasti. Katsotaanpa joitakin kannettavia tietokoneita, jotka sopivat parhaiten datatieteellisiin projekteihin:

1. Dell G5:

Ensimmäinen valinta on Dell G5, jossa on kymmenennen sukupolven Intel Core i7 -suoritin, jossa on 6 ydintä ja virtalähteenä NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti -näytönohjain. Jos olet ammattitieteilijä ja työskentelet mallinnuksen tai syvän oppimisen parissa, tämä kannettava tietokone käsittelee kaiken varsin tehokkaasti. Se on Windows-pohjainen kannettava tietokone, jossa on erilaisia ​​tallennuskapasiteetteja. Suosittelen käyttämään 16 Gt muistia ja 512 Gt SSD -levyä.

G5: ssä on 51 wattituntia 3-kennoinen akku ja useita portteja, mukaan lukien SD-kortinlukija ja 1 USB Type-C -portti. Vaikka näytöllä ei ole mitään tekemistä datatieteen kanssa, hyvä näyttö on plussaa. G5: ssä on 15,6 tuumaa, Full HD, LED-näyttö, jossa on häikäisemätön pinnoite.

Plussat:

  • Hyvin tasapainoinen kone
  • Vankka suoritus
  • Kaunis ulkonäkö

Haittoja:

  • Meluisa jäähdytys
  • Vähän kova

Hae se nyt!

2. HP Envy 17t:

HP Envy 17, ei paras mutta hyvä valinta uusimpien kannettavien tietokoneiden joukossa tietotekniikkaprojekteihin. Asennettu prosessori on Intel Core i7 ja erillinen NVIDIA GeForce MX330 -näytönohjain. Prosessorissa on 4 ydintä, mutta näytönohjaimen läsnäolo parantaa sen yleistä suorituskykyä. Envy 17 pystyy hoitamaan tehokkaasti suurimman osan datatieteeseen liittyvistä tehtävistä.

Siinä on 16 Gt RAM -muistia ja kaksi tallennustilaa, mikä on huomattavaa. Envy 17t: n SSD on 256 Gt ja kiintolevy on 1 Tt. 17,3 tuuman 4k -näyttö on enemmän kuin riittävä tietotieteilijälle. Saat myös 3 A-tyypin USB-porttia, 1 USB-tyypin C, HDMI-portin ja SD-korttipaikan.

Plussat:

  • Tyylikkään näköinen muotoilu
  • Mukava näppäimistö
  • 4k näyttö
  • Hyvä lämmönhallinta

Haittoja:

  • Keskinkertainen akunkesto
  • Vähän kallis

Hae se nyt!

3. Macbook Air:

Suosittelen lämpimästi macOS -ympäristön luomista datatieteelle. On useita asiaankuuluvia syitä, kuten UNIX-kaltainen ympäristö ja uusin M1-siru. M1 on varsin tehokas siru, koska siinä on 8 ydintä ja se toimii paljon paremmin kuin uusimmat AMD- tai Intel -prosessorit. M1 on suunniteltu erityisesti parantamaan koneoppimista.

Uusimmissa MacBook Air -malleissa on 8 Gt/16 Gt RAM -muistia ja 256 Gt/5126 Gt tallennustilaa. 8 Gt muistia riittää, mutta suosittelen käyttämään 16 Gt. Tallennustila riippuu henkilökohtaisista mieltymyksistäsi, ja 256 Gt: n SSD -asema riittää, jos ostat erillisen kiintolevyn.

Plussat:

  • UNIXin kaltainen ympäristö
  • M1 -siru
  • Erinomainen akunkesto

Haittoja:

  • Ei tue CUDA -ydinsovelluksia

CUDA -ydintuen puuttuminen voi olla valtava pettymys, mutta se ei tarkoita, että MacBook Airia ei pitäisi olla luettelossasi. Se pystyy edelleen käsittelemään suuren osan datatieteellisistä projekteista. Mutta jos haluat rinnakkaiskäsittelyn tuen, valitse 16 tuuman MacBook Pro.

Hae se nyt!

4. Acer Swift 3:

Toinen budjettiystävällinen laite, jolla on erinomaiset tekniset tiedot. Tämä on toinen erittäin suositeltava valintani. Swift 3 on asennettu AMD Ryzen 7 4700U, 8 -ytiminen prosessoriyksikkö integroituna Radeon -grafiikkaan. Runsaasti vaihtoehtoa kaikille tiedetieteilijöille, joilla on kustannustehokkuutta.

Swift 3 on ohut, kevyt MacBookin inspiroima muotoilu, jossa on 8 Gt RAM-muistia ja 512 Gt: n SSD-levy. Full HD LED -näyttö, HD -verkkokamera ja taustavalaistu näppäimistö täydentävät laitetta.

Plussat:

  • Edullinen
  • Tyylikäs muotoilu
  • Erittäin kannettava
  • Hyvä akunkesto

Haittoja:

  • Muistia ei voi päivittää
  • Keskimääräinen näyttö

Hae se nyt!

5. Lenovo ThinkPad E15:

Lenovo ThinkPad E15 on toinen valinta tietotieteilijälle. Koneella on erilaisia ​​versioita. Suositeltu erittely on kymmenennen sukupolven Intel Core i5, jossa on integroitu Intelin UHD 620 -grafiikka.

ThinkPad E15 sisältää 16 Gt RAM-muistia, joka on poikkeuksellinen tietotieteellisiin tehtäviin. Kuten HP Envy ThinkPad, siinä ei ole ylimääräistä tallennustilaa, joten jos tarvitset tallennustilaa, sinun on ostettava se erikseen. 15,6 tuuman näyttö on kunnollinen ja heijastamaton pinnoite. Lisäksi voit liittää ulkoisen 4k -resoluution näytön HDMI- tai USB Type C -liitännän kautta.

Plussat:

  • Päivitettävä tallennustila
  • Vankka runko

Haittoja:

  • Kuumenee todella kuumaksi
  • Lyhyt akunkesto

Hae se nyt!

Johtopäätös:

Datatiede on laaja ja monipuolinen ala, ja datatieteilijänä sinun tehtäväsi on hallita tietoja tehokkaasti. Tietojen kasvaessa laitteiston on myös järjestettävä valtava määrä dataa, ja se vaatii myös päivitettävyyttä. Tässä kirjoituksessa keskityimme antamaan lyhyen oppaan kannettavista tietokoneista, joita sinun tulisi harkita tietotekniikkaan liittyvissä tehtävissä.

Tietojen analysointi vaatii moniydinprosessoreita ja grafiikkasuorittimia, joilla on hyvä määrä muistia. Suosittelen käyttämään uusimman sukupolven suorittimia, erityisesti kahdeksanytimisiä ja grafiikkasuorittimia, jos olet tekemisissä syvän oppimisen kanssa. Siitä huolimatta hyvä GPU parantaa kollektiivista suorituskykyä.