Data Science is een studie van data; het omvat het opnemen, opslaan en analyseren van gegevens om er nuttige informatie uit te halen. De toepassing van datawetenschap is divers omdat het een enorm gebied is en vele deelgebieden omvat. Het wordt gebruikt in het bankwezen, de detailhandel, e-commerce, entertainment, zoeken op internet, spraakherkenning, enz.
Als datawetenschapper moet je gegevens verzamelen, verwerken, modelleren en vervolgens verschillende algoritmen toepassen om bruikbare beslissingen te nemen en doelstellingen voor verbeteringen vast te stellen. Al deze hebben een krachtige machine nodig en als uw machine niet goed is in het kraken van cijfers, dan zal uw klant eronder lijden, en bijgevolg uw carrière als datawetenschapper. Daarom is een degelijke laptop uiterst essentieel voor uw datawetenschapsreis.
Dit artikel is erop gericht u een gids te geven voor het kopen van een laptop voor gegevensanalyse. Maar voordat we in de lijst met onze keuzes duiken, moeten we eerst begrijpen wat voor soort machine een datawetenschapper nodig heeft.
Specificatie voor een Data Science-laptop
Voordat je een laptop voor datawetenschap grijpt, zijn er een paar dingen waarmee je rekening moet houden, en eerst komt RAM:
1. Geheugen (RAM)
Geheugen is erg cruciaal voor een laptop voor datawetenschappers. Hoe meer is altijd beter. Het aanbevolen geheugen is 16 GB. Maar als uw werk cloudgebaseerd is, is een enorme geheugenmodule onbeduidend. Het hebben van een laptop met een uitbreidbaar geheugen zou een pluspunt zijn.
2. Verwerker (CPU)
Nou, data-analyse heeft veel rekenkracht nodig, dus geef de voorkeur aan de nieuwste en een multi-coreprocessor om volledig te profiteren van parallelle verwerking. Als je AWS of andere cloud-gebaseerde diensten gebruikt, dan is een goede processor minder belangrijk, maar ik zou toch een goede processor aanraden aangezien deze niet meer duur zijn.
3. Grafische kaart (GPU):
In datawetenschap zijn veel bewerkingen afhankelijk van GPU's, zoals het trainen van het model. De behoefte aan een GPU hangt ook af van het type datawetenschapstaak. Als u deep learning doet of een grote hoeveelheid gegevens verwerkt, heeft u een grafische kaart nodig om de verwerking te versnellen. Een GPU heeft veel kernen in vergelijking met een normale CPU, dus het hebben van een GPU zal het gegevensanalyseproces met veel vouwen versnellen.
4. Opslag:
Gegevens nemen veel opslagruimte in beslag, dus het is beter om een goed opslagapparaat te hebben. SSD's zijn een perfecte keuze omdat ze vrij snel zijn. Maar ze zijn tegelijkertijd super duur. Dus als je weinig budget hebt, dan is een kleine SSD van 512 GB voldoende, samen met een gewone harde schijf voor opslag. Zorg ervoor dat uw laptop een USB Type C-poort heeft voor snellere gegevensoverdracht.
5. Besturingssysteem:
Het besturingssysteem is uw persoonlijke keuze. Het is beter om te gaan met laptops die Linux ondersteunen. Ik zou macOS of een andere Linux-distributie aanbevelen. Windows kan ook een goede keuze zijn, maar er zijn veel extra's nodig voordat je alles instelt.
Het is duidelijk dat gewone machines niet geschikt zijn voor datawetenschapsprojecten. U hebt een krachtige machine nodig met voldoende geheugen en een paar robuuste CPU- en GPU-eenheden met voldoende opslagruimte om efficiënt te werken. Laten we eens kijken naar een laptop die het beste geschikt is voor datawetenschapsprojecten:
1. Dell G5:
De eerste keuze is Dell G5 die wordt geleverd met de tiende generatie Intel Core i7 CPU met 6 cores en aangedreven door NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti grafische kaart. Als je een professionele datawetenschapper bent en werkt aan modellering of deep learning, dan kan deze laptop alles behoorlijk effectief aan. Het is een op Windows gebaseerde laptop die wordt geleverd met verschillende opslagcapaciteiten. Ik zou aanraden om te gaan met 16 GB geheugen en 512 GB SSD.
De G5 wordt geleverd met een 3-cels batterij van 51 wattuur en een reeks poorten, waaronder een SD-kaartlezer en 1 USB Type C-poort. Hoewel het scherm niets met datawetenschap te maken heeft, is het hebben van een goede een pluspunt. G5 heeft een 15,6 inch, full HD, LED-scherm met antireflectiecoating.
Voordelen:
- Een goed uitgebalanceerde machine
- Goede prestatie
- Mooie looks
nadelen:
- Luidruchtige koeling
- Een beetje fors
2. HP Envy 17t:
HP Envy 17, niet de beste maar een goede keuze tussen de nieuwste laptops voor datawetenschapsprojecten. De geïnstalleerde verwerkingseenheid is Intel Core i7 en een speciale NVIDIA GeForce MX330 grafische kaart. De processor heeft 4 cores, maar de aanwezigheid van een grafische kaart verbetert de algehele prestaties. Envy 17 kan de meeste taken op het gebied van datawetenschap effectief aan.
Het wordt geleverd met 16 GB RAM en een dubbele opslagoptie, wat opmerkelijk is. Envy 17t heeft een SSD van 256GB met een harde schijf van 1TB. Het 17,3-inch, 4k-scherm is meer dan genoeg voor een datawetenschapper. Je krijgt ook 3 USB Type-A-poorten, 1 USB Type C, HDMI-poort en een SD-kaartsleuf.
Voordelen:
- Strak ogend ontwerp
- Comfortabel toetsenbord
- 4k-weergave
- Goed thermisch beheer
nadelen:
- Matige batterijduur
- Een beetje duur
3. MacBook Air:
Ik zou het ten zeerste aanbevelen om een macOS-omgeving voor datawetenschap te hebben. Er zijn meerdere relevante redenen, zoals de UNIX-achtige omgeving en de nieuwste M1-chip. M1 is een vrij efficiënte chip omdat hij 8 cores heeft en veel beter presteert dan de nieuwste AMD- of Intel-processors. M1 is speciaal ontworpen om machine learning te stimuleren.
De nieuwste MacBook Air-modellen worden geleverd met een RAM-configuratie van 8 GB/16 GB met een opslagcapaciteit van 256 GB/5126 GB. 8 GB geheugen is voldoende, maar ik zou aanraden om met 16 GB te gaan. Opslag hangt af van uw persoonlijke voorkeur en een SSD van 256 GB is voldoende als u een afzonderlijke harde schijf koopt.
Voordelen:
- UNIX-achtige omgeving
- M1-chip
- Uitstekende batterijduur
nadelen:
- Ondersteunt geen CUDA-kerntoepassingen
Het ontbreken van CUDA-kernondersteuning kan een enorme teleurstelling zijn, maar dat betekent niet dat MacBook Air niet op je lijst zou moeten staan. Het kan nog steeds een groot percentage van de data science-projecten aan. Maar wil je ondersteuning voor parallelle verwerking, ga dan voor een 16 inch MacBook pro.
4. Acer Swift 3:
Weer een budgetvriendelijk toestel met uitstekende specificaties. Dit is mijn tweede sterk aanbevolen keuze. Swift 3 is geïnstalleerd met AMD Ryzen 7 4700U, 8 core-verwerkingseenheid geïntegreerd met Radeon-graphics. Een ruime keuze voor elke datawetenschapper met kosteneffectiviteit.
Swift 3 is een dun, lichtgewicht MacBook-geïnspireerd ontwerp dat wordt geleverd met 8 GB RAM en een SSD van 512 GB. Full HD LED-display, HD-webcam en toetsenbord met achtergrondverlichting vullen de machine aan.
Voordelen:
- Betaalbaar
- Strak ontwerp
- Zeer draagbaar
- Goede batterijduur
nadelen:
- Geheugen kan niet worden geüpgraded
- Gemiddelde weergave
5. Lenovo ThinkPad E15:
Lenovo ThinkPad E15 is een andere keuze voor een datawetenschapper. De machine heeft verschillende varianten. De aanbevolen specificatie is de tiende generatie Intel Core i5 met geïntegreerd met Intel's UHD 620 graphics.
ThinkPad E15 wordt geleverd met 16 GB RAM, wat uitzonderlijk is voor taken op het gebied van datawetenschap. Net als de HP Envy ThinkPad heeft hij geen extra opslagruimte, dus als je opslagruimte nodig hebt, moet je deze apart kopen. Het 15,6-inch scherm is degelijk met een antireflectiecoating. Daarnaast kun je ook een externe monitor met 4k resolutie aansluiten via HDMI of USB Type C.
Voordelen:
- Opwaardeerbare opslag
- Robuuste carrosserie
nadelen:
- Wordt erg heet onder belasting
- Korte batterijduur
Conclusie:
Datawetenschap is een enorm en divers vakgebied en als datawetenschapper is het jouw taak om de gegevens efficiënt te beheren. Naarmate gegevens groeien, moet de hardware ook een enorme hoeveelheid gegevens organiseren en vraagt het ook om upgrademogelijkheden. In dit artikel hebben we ons gericht op het geven van een korte handleiding over laptops die u in overweging zou moeten nemen voor taken op het gebied van datawetenschap.
Data-analyse vereist multi-core processors en GPU's met een goede hoeveelheid geheugen. Ik zou aanraden om met de nieuwste generatie CPU's te gaan, vooral octa-core en GPU's als je te maken hebt met diep leren. Niettemin verhoogt het hebben van een goede GPU de collectieve prestaties.