Дата Сциенце је проучавање података; укључује снимање, складиштење и анализу података како би се из њих извукле корисне информације. Примена науке о подацима је разноврсна јер се ради о великом пољу и обухвата многа потпоља. Користи се у банкарству, малопродаји, е-трговини, забави, претраживању интернета, препознавању говора итд.
Као научник података, морате прикупити податке, обрадити их, моделирати, а затим применити различите алгоритме за доношење корисних одлука и постављање циљева за побољшања. За све ово потребна је моћна машина, а ако ваша машина није добра у сабирању бројева, ваш клијент ће патити, а тиме и ваша каријера научника. Стога је пристојан лаптоп изузетно битан за ваше путовање науком о подацима.
Ово писање се фокусира на пружање водича за куповину лаптопа за анализу података. Али пре него што зађемо у листу наших избора, морамо да схватимо каква је машина научнику за податке прво потребна.
Спецификације за преносни рачунар са подацима
Пре него што узмете лаптоп за науку о подацима, потребно је узети у обзир неколико ствари, а прво долази РАМ:
1. Меморија (РАМ)
Меморија је веома важна за лаптоп рачунара научника. Више је увек боље. Препоручена меморија је 16 ГБ. Али ако је ваш рад заснован на облаку, велики меморијски модул је безначајан. Имати лаптоп са опцијом прошириве меморије био би плус.
2. Процесор (ЦПУ)
Па, анализи података је потребно много рачунарске снаге, па радије најновији и вишејезгрени процесор у потпуности искористите предности паралелне обраде. Ако користите АВС или друге услуге засноване на облаку, добар процесор ће имати мањи значај, али ипак бих препоручио да имате добар процесор јер више нису скупи.
3. Графичка картица (ГПУ):
У науци о подацима многе операције зависе од графичких процесора, попут обуке модела. Потреба за ГПУ -ом такође зависи од врсте задатка науке о подацима. Ако дубоко учите или рукујете великом количином података, онда вам је потребна графичка картица да бисте убрзали обраду. ГПУ има много језгара у поређењу са нормалним ЦПУ -ом, па ће ГПУ убрзати процес анализе података у више наврата.
4. Складиштење:
Подаци заузимају много простора за складиштење, па је боље имати добар уређај за складиштење. ССД дискови су савршен избор јер су прилично брзи. Али истовремено су супер скупи. Дакле, ако имате мали буџет, онда је довољно имати мали ССД од 512 ГБ, заједно са обичним чврстим диском за складиштење. Уверите се да ваш лаптоп има УСБ порт типа Ц за бржи пренос података.
5. Оперативни систем:
Оперативни систем је ваш лични избор. Боље је да користите лаптоп рачунаре који подржавају Линук. Препоручио бих мацОС или било коју Линук дистрибуцију. И Виндовс може бити добар избор, али потребно му је много додатака пре него што све подесите.
Очигледно је да обичне машине нису прикладне за пројекте науке о подацима. Потребна вам је моћна машина са одговарајућом меморијом и пар робусних ЦПУ и ГПУ јединица са довољно простора за складиштење за ефикасан рад. Хајде да погледамо неки лаптоп који најбоље одговара пројектима науке о подацима:
1. Делл Г5:
Први избор је Делл Г5 који долази са десетом генерацијом Интел Цоре и7 процесора са 6 језгара и покреће га НВИДИА ГеФорце ГТКС 1650 Ти графичка картица. Ако сте професионални научник података и радите на моделирању или дубоком учењу, онда ће овај лаптоп све ефикасно носити. То је лаптоп са оперативним системом Виндовс који долази са различитим капацитетима за складиштење. Препоручио бих 16ГБ меморије и 512ГБ ССД -а.
Г5 долази са 3 ћелијском батеријом од 51 ват-сати и низом портова, укључујући читач СД картица и 1 УСБ тип Ц порт. Иако екран нема никакве везе са науком о подацима, имати добар је плус. Г5 има 15,6 инча, фулл ХД, ЛЕД екран са премазом против одсјаја.
Предности:
- Добро избалансирана машина
- Солид перформансе
- Беаутифул Лоокс
Против:
- Бучно хлађење
- Помало крупно
2. ХП Енви 17т:
ХП Енви 17, није најбољи, али је добар избор међу најновијим преносним рачунарима за пројекте науке о подацима. Инсталирана процесорска јединица је Интел Цоре и7 и наменска НВИДИА ГеФорце МКС330 графичка картица. Процесор има 4 језгре, али присуство графичке картице побољшава његове укупне перформансе. Енви 17 може ефикасно да реши већину задатака везаних за науку о подацима.
Долази са 16 ГБ РАМ -а и опцијом двоструког складиштења, што је изванредно. Енви 17т има ССД од 256 ГБ са чврстим диском од 1 ТБ. Екран од 17,3 инча, 4к је више него довољан за научника. Такође добијате 3 УСБ прикључка типа А, 1 УСБ тип Ц, ХДМИ порт и утор за СД картицу.
Предности:
- Елегантан дизајн
- Удобна тастатура
- 4к екран
- Добро управљање топлотом
Против:
- Просечно трајање батерије
- Мало скупо
3. Мацбоок Аир:
Топло бих препоручио да имате мацОС окружење за науку о подацима. Постоји више релевантних разлога, попут окружења налик УНИКС-у и најновијег М1 чипа. М1 је прилично ефикасан чип јер има 8 језгара и ради много боље од најновијих АМД или Интел процесора. М1 је посебно дизајниран за повећање машинског учења.
Најновији модели МацБоок Аир -а долазе са 8ГБ/16ГБ РАМ конфигурације са 256ГБ/5126ГБ складишним капацитетима. Меморија од 8 ГБ је довољна, али препоручујем 16ГБ. Складиштење зависи од ваших личних преференција, а 256 ГБ ССД -а је довољно ако купујете посебан чврсти диск.
Предности:
- УНИКС окружење
- М1 чип
- Одлично трајање батерије
Против:
- Не подржава основне апликације ЦУДА
То што немате подршку за ЦУДА језгру могло би бити велико разочарење, али то не значи да МацБоок аир не би требао бити на вашој листи. И даље може да обрађује велики проценат пројеката науке о подацима. Али ако желите подршку за паралелну обраду, идите на 16 -инчни МацБоок про.
4. Ацер Свифт 3:
Још један буџетски уређај са изванредним спецификацијама. Ово је мој други препоручени одабир. Свифт 3 је инсталиран са АМД Ризен 7 4700У, 8 језгром процесорске јединице интегрисане са Радеон графиком. Велики избор за сваког научника са подацима са исплативошћу.
Свифт 3 је танак, лаган дизајн инспирисан МацБоок-ом који долази са 8 ГБ РАМ-а и ССД-ом од 512 ГБ. Фулл ХД ЛЕД екран, ХД веб камера и тастатура са позадинским осветљењем надопуњују машину.
Предности:
- Повољно
- Елегантан дизајн
- Високо преносив
- Добро трајање батерије
Против:
- Меморија се не може надоградити
- Просечан приказ
5. Леново ТхинкПад Е15:
Леново ТхинкПад Е15 је још један избор за научника. Машина има различите варијанте. Препоручена спецификација је Интел Цоре и5 десете генерације са интегрисаном Интеловом УХД 620 графиком.
ТхинкПад Е15 долази са 16 ГБ РАМ-а, што је изузетно за задатке везане за науку о подацима. Као и ХП Енви ТхинкПад, не долази са додатном меморијом, па ако вам је потребна меморија, морате је купити засебно. Екран од 15,6 инча је пристојан са премазом против одсјаја. Осим тога, можете повезати и спољни монитор резолуције 4к преко ХДМИ или УСБ типа Ц.
Предности:
- Надоградиво складиште
- Робусно тело
Против:
- Постаје јако вруће под оптерећењем
- Кратко трајање батерије
Закључак:
Наука о подацима је огромно и разнолико поље и као научник података ваш посао је да ефикасно управљате подацима. Како подаци расту, хардвер такође мора да организује огромну количину података, такође захтева надоградњу. У овом писању смо се фокусирали на давање кратког водича о преносним рачунарима које бисте требали узети у обзир за задатке везане за науку о подацима.
Анализа података захтева вишејезгрене процесоре и графичке процесоре са добром количином меморије. Препоручио бих да идете са ЦПУ-има најновије генерације, посебно са осмојезгарним и графичким процесорима ако се бавите дубоким учењем. Ипак, добар ГПУ повећава колективне перформансе.