Duomenų mokslas yra duomenų tyrimas; tai apima duomenų įrašymą, saugojimą ir analizę, kad iš jų būtų išgauta naudinga informacija. Duomenų mokslo taikymas yra įvairus, nes tai yra didžiulė sritis ir apima daugybę pogrupių. Jis naudojamas bankininkystės, mažmeninės prekybos, elektroninės komercijos, pramogų, paieškos internete, kalbos atpažinimo ir kt.
Kaip duomenų mokslininkas, jūs turite rinkti duomenis, juos apdoroti, modeliuoti ir tada taikyti skirtingus algoritmus, kad galėtumėte priimti naudingus sprendimus ir nustatyti tobulinimo tikslus. Visa tai reikalauja galingos mašinos ir, jei jūsų mašina nesugeba sutramdyti skaičių, jūsų klientas kentės, taigi ir jūsų, kaip duomenų mokslininko, karjera. Taigi tinkamas nešiojamas kompiuteris yra labai svarbus jūsų duomenų mokslo kelionei.
Šiame rašte daugiausia dėmesio skiriama vadovui, kaip nusipirkti nešiojamąjį kompiuterį duomenų analizei. Tačiau prieš pasinerdami į savo pasirinkimų sąrašą, turime suprasti, kokios mašinos pirmiausia reikia duomenų mokslininkui.
„Data Science“ nešiojamojo kompiuterio specifikacija
Prieš įsigydami nešiojamąjį kompiuterį duomenų mokslui, reikia atsižvelgti į keletą dalykų, pirmiausia RAM:
1. Atmintis (RAM)
Atmintis yra labai svarbi duomenų mokslininko nešiojamam kompiuteriui. Kuo daugiau, tuo visada geriau. Rekomenduojama atmintis yra 16 GB. Bet jei jūsų darbas yra pagrįstas debesimi, tada didžiulis atminties modulis yra nereikšmingas. Turėti nešiojamąjį kompiuterį su išplėstine atminties galimybe būtų privalumas.
2. Procesorius (CPU)
Na, duomenų analizei reikia daug skaičiavimo galios, todėl rinkitės naujausią ir kelių branduolių procesorių, kad galėtumėte visapusiškai pasinaudoti lygiagrečiu apdorojimu. Jei naudojate AWS ar kitas debesies pagrindu sukurtas paslaugas, tada turėti gerą procesorių bus mažiau svarbu, tačiau vis tiek rekomenduočiau turėti gerą procesorių, nes jie nebėra brangūs.
3. Vaizdo plokštė (GPU):
Duomenų moksle daugelis operacijų priklauso nuo GPU, pavyzdžiui, modelio mokymas. GPU poreikis taip pat priklauso nuo duomenų mokslo užduoties tipo. Jei mokotės giliai arba tvarkote didelį duomenų kiekį, jums reikia grafikos plokštės, kad paspartintumėte apdorojimą. GPU turi daug branduolių, palyginti su įprastu procesoriumi, todėl turint GPU daug kartų paspartės duomenų analizės procesas.
4. Sandėliavimas:
Duomenys užima daug vietos, todėl geriau turėti gerą saugojimo įrenginį. SSD yra puikus pasirinkimas, nes jie yra gana greiti. Bet tuo pačiu metu jie yra labai brangūs. Taigi, jei biudžetas yra ribotas, pakanka turėti nedidelį 512 GB SSD diską ir įprastą standųjį diską saugojimui. Įsitikinkite, kad nešiojamasis kompiuteris turi C tipo USB prievadą, kad būtų galima greičiau perduoti duomenis.
5. Operacinė sistema:
Operacinė sistema yra jūsų asmeninis pasirinkimas. Geriau rinktis nešiojamuosius kompiuterius, palaikančius „Linux“. Aš rekomenduočiau „MacOS“ ar bet kurį „Linux“ platinimą. „Windows“ taip pat gali būti geras pasirinkimas, tačiau prieš viską nustatant reikia atlikti daug papildomų funkcijų.
Akivaizdu, kad įprastos mašinos netinka duomenų mokslo projektams. Norint efektyviai dirbti, jums reikia galingos mašinos, turinčios pakankamai atminties, ir poros tvirtų procesoriaus bei GPU įrenginių, turinčių pakankamai atminties. Pažvelkime į nešiojamąjį kompiuterį, kuris geriausiai tinka duomenų mokslo projektams:
1. „Dell G5“:
Pirmasis pasirinkimas yra „Dell G5“ su dešimtos kartos „Intel Core i7“ procesoriumi su 6 branduoliais ir maitinamas „NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti“ vaizdo plokšte. Jei esate profesionalus duomenų mokslininkas ir dirbate modeliuodamas ar giliai mokydamasis, šis nešiojamas kompiuteris viską veiks efektyviai. Tai nešiojamasis kompiuteris, kuriame veikia „Windows“, su įvairiomis talpomis. Aš rekomenduočiau naudoti 16 GB atminties ir 512 GB SSD.
„G5“ komplektuojamas su 51 vatvalandžių 3 elementų baterija ir daugybe prievadų, įskaitant SD kortelių skaitytuvą ir 1 C tipo USB prievadą. Nors ekranas neturi nieko bendra su duomenų mokslu, geras jo turėjimas yra pliusas. „G5“ turi 15,6 colių įstrižainės „Full HD“, LED ekraną su neakinančia danga.
Argumentai 'už':
- Gerai subalansuota mašina
- Solidus našumas
- Gražios išvaizdos
Minusai:
- Triukšmingas aušinimas
- Šiek tiek sunkus
2. „HP Envy 17t“:
„HP Envy 17“ - ne geriausias, bet geras pasirinkimas tarp naujausių nešiojamųjų kompiuterių duomenų mokslo projektams. Įdiegtas procesorius yra „Intel Core i7“ ir tam skirta „NVIDIA GeForce MX330“ vaizdo plokštė. Procesorius turi 4 branduolius, tačiau vaizdo plokštė pagerina jo bendrą našumą. „Envy 17“ gali efektyviai atlikti daugumą su duomenų mokslu susijusių užduočių.
Jame yra 16 GB RAM ir dvigubos atminties galimybė, kuri yra nuostabi. „Envy 17t“ turi 256 GB SSD ir 1 TB standųjį diską. Duomenų mokslininkui daugiau nei pakanka 17,3 colių 4k ekrano. Taip pat gausite 3 A tipo USB prievadus, 1 C tipo USB, HDMI prievadą ir SD kortelės lizdą.
Argumentai 'už':
- Dailiai atrodantis dizainas
- Patogi klaviatūra
- 4k ekranas
- Geras šilumos valdymas
Minusai:
- Vidutinė baterijos veikimo trukmė
- Šiek tiek brangu
3. „Macbook Air“:
Aš labai rekomenduočiau turėti „MacOS“ aplinką duomenų mokslui. Yra daug svarbių priežasčių, tokių kaip UNIX tipo aplinka ir naujausias M1 lustas. M1 yra gana efektyvus lustas, nes turi 8 branduolius ir veikia daug geriau nei naujausi AMD ar „Intel“ procesoriai. M1 yra specialiai sukurtas mašinų mokymuisi skatinti.
Naujausi „MacBook Air“ modeliai aprūpinti 8 GB/16 GB RAM ir 256 GB/5126 GB atminties. Pakanka 8 GB atminties, tačiau rekomenduočiau naudoti 16 GB. Saugykla priklauso nuo jūsų asmeninių pageidavimų, o perkant atskirą standųjį diską pakanka turėti 256 GB SSD.
Argumentai 'už':
- Į UNIX panaši aplinka
- M1 lustas
- Puikus baterijos veikimo laikas
Minusai:
- Nepalaiko pagrindinių CUDA programų
Jei neturite pagrindinės CUDA palaikymo, tai gali būti didžiulis nusivylimas, tačiau tai nereiškia, kad „MacBook Air“ neturėtų būti jūsų sąraše. Jis vis dar gali tvarkyti didelę duomenų mokslo projektų dalį. Bet jei norite palaikyti lygiagretų apdorojimą, rinkitės 16 colių „MacBook Pro“.
4. „Acer Swift 3“:
Kitas nebrangus įrenginys su išskirtinėmis specifikacijomis. Tai mano antrasis labai rekomenduojamas pasirinkimas. „Swift 3“ yra įdiegtas su „AMD Ryzen 7 4700U“, 8 branduolių procesorius, integruotas su „Radeon“ grafika. Platus pasirinkimas bet kuriam duomenų mokslininkui, pasižyminčiam ekonomiškumu.
„Swift 3“ yra plonas, lengvas „MacBook“ įkvėptas dizainas su 8 GB RAM ir 512 GB SSD. Prietaisą papildo „Full HD“ LED ekranas, HD internetinė kamera ir apšviesta klaviatūra.
Argumentai 'už':
- Įperkamos
- Aptakus dizainas
- Labai nešiojamas
- Geras baterijos veikimo laikas
Minusai:
- Atminties atnaujinti negalima
- Vidutinis ekranas
5. „Lenovo ThinkPad E15“:
„Lenovo ThinkPad E15“ yra dar vienas duomenų mokslininko pasirinkimas. Mašina turi įvairių variantų. Rekomenduojama specifikacija yra dešimtos kartos „Intel Core i5“ su integruota „Intel“ UHD 620 grafika.
„ThinkPad E15“ yra su 16 GB RAM, kuri yra išskirtinė atliekant su duomenų mokslu susijusias užduotis. Kaip ir „HP Envy ThinkPad“, jame nėra papildomos saugyklos, todėl, jei jums reikia saugyklos vietos, turite ją nusipirkti atskirai. 15,6 colių įstrižainės ekranas yra padengtas nuo akinimo. Be to, galite prijungti išorinį 4k raiškos monitorių per HDMI arba C tipo USB.
Argumentai 'už':
- Atnaujinama saugykla
- Tvirtas korpusas
Minusai:
- Esant apkrovai tikrai įkaista
- Trumpas baterijos veikimo laikas
Išvada:
Duomenų mokslas yra plati ir įvairi sritis, o kaip duomenų mokslininkas jūsų darbas yra efektyviai valdyti duomenis. Augant duomenims, aparatinė įranga taip pat turi sutvarkyti didžiulį duomenų kiekį, ji taip pat reikalauja atnaujinimo. Šiame rašinyje sutelkėme dėmesį į trumpą vadovą apie nešiojamuosius kompiuterius, į kuriuos turėtumėte atsižvelgti atliekant su duomenų mokslu susijusias užduotis.
Duomenų analizei reikalingi kelių branduolių procesoriai ir GPU, turintys daug atminties. Jei susiduriate su giliu mokymusi, rekomenduočiau naudoti naujausios kartos procesorius, ypač aštuonių branduolių ir GPU. Nepaisant to, geras GPU pagerina kolektyvinį našumą.