La ciencia de datos es un estudio de datos; incluye registrar, almacenar y analizar datos para extraer información útil de ellos. La aplicación de la ciencia de datos es diversa ya que es un campo vasto y abarca muchos subcampos. Se utiliza en banca, comercio minorista, comercio electrónico, entretenimiento, búsqueda en Internet, reconocimiento de voz, etc.
Como científico de datos, debe recopilar datos, procesarlos, modelarlos y luego aplicar diferentes algoritmos para tomar decisiones útiles y establecer objetivos de mejora. Todos estos necesitan una máquina poderosa y si su máquina no es buena procesando números, entonces su cliente sufrirá y, en consecuencia, su carrera como científico de datos. Por lo tanto, una computadora portátil decente es extremadamente esencial para su viaje de ciencia de datos.
Este artículo se centra en brindarle una guía para comprar una computadora portátil para el análisis de datos. Pero antes de sumergirnos en la lista de nuestras selecciones, primero debemos comprender qué tipo de máquina necesita un científico de datos.
Especificación para una computadora portátil de ciencia de datos
Antes de tomar una computadora portátil para la ciencia de datos, hay algunas cosas que deben tenerse en cuenta, y primero viene la RAM:
1. Memoria (RAM)
La memoria es muy importante para la computadora portátil de un científico de datos. Cuanto más, mejor siempre. La memoria recomendada es de 16 GB. Pero si su trabajo está basado en la nube, entonces un módulo de memoria enorme es insignificante. Tener una computadora portátil con una opción de memoria expandible sería una ventaja.
2. Procesador (CPU)
Bueno, el análisis de datos necesita mucha potencia computacional, así que prefiera el último y un procesador de múltiples núcleos para aprovechar al máximo el procesamiento paralelo. Si está utilizando AWS u otros servicios basados en la nube, entonces tener un buen procesador será de menor importancia, pero aún así recomendaría tener un buen procesador, ya que ya no son costosos.
3. Tarjeta gráfica (GPU):
En la ciencia de datos, muchas operaciones dependen de las GPU, como el entrenamiento del modelo. La necesidad de una GPU también depende del tipo de tarea de ciencia de datos. Si está realizando un aprendizaje profundo o manejando una gran cantidad de datos, entonces debe necesitar una tarjeta gráfica para acelerar el procesamiento. Una GPU tiene muchos núcleos en comparación con una CPU normal, por lo que tener una GPU acelerará el proceso de análisis de datos en muchos aspectos.
4. Almacenamiento:
Los datos requieren mucho almacenamiento, por lo que es mejor tener un buen dispositivo de almacenamiento. Los SSD son una elección perfecta ya que son bastante rápidos. Pero son super caros al mismo tiempo. Por lo tanto, si tiene un presupuesto ajustado, tener un SSD pequeño de 512 GB es suficiente, junto con un disco duro normal para el almacenamiento. Asegúrese de que su computadora portátil tenga un puerto USB tipo C para una transferencia de datos más rápida.
5. Sistema operativo:
El sistema operativo es su elección personal. Es mejor ir con computadoras portátiles que sean compatibles con Linux. Recomendaría macOS o cualquier distribución de Linux. Windows también puede ser una buena opción, pero necesita muchos extras antes de configurar todo.
Es evidente que las máquinas ordinarias no son apropiadas para proyectos de ciencia de datos. Necesita una máquina potente con la memoria adecuada y un par de unidades de CPU y GPU robustas con suficiente espacio de almacenamiento para trabajar de manera eficiente. Echemos un vistazo a algunos de los portátiles que mejor se adaptan a los proyectos de ciencia de datos:
1. Dell G5:
La primera elección es Dell G5 que viene con CPU Intel Core i7 de décima generación con 6 núcleos y con la tecnología de la tarjeta gráfica NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti. Si usted es un científico de datos profesional y trabaja en modelado o aprendizaje profundo, esta computadora portátil manejará todo de manera bastante efectiva. Es una computadora portátil basada en Windows que viene con varias capacidades de almacenamiento. Recomendaría ir con 16 GB de memoria y 512 GB de SSD.
G5 viene con una batería de 3 celdas de 51 vatios-hora y una variedad de puertos que incluyen un lector de tarjetas SD y 1 puerto USB tipo C. Aunque la pantalla no tiene nada que ver con la ciencia de datos, tener una buena es una ventaja. G5 tiene una pantalla LED de 15,6 pulgadas, Full HD, con revestimiento antirreflejos.
Pros:
- Una máquina bien equilibrada
- Rendimiento sólido
- Miradas hermosas
Contras:
- Refrigeración ruidosa
- Un poco fuerte
2. HP Envy 17t:
HP Envy 17, no es la mejor, pero es una buena opción entre las últimas computadoras portátiles para proyectos de ciencia de datos. La unidad de procesamiento instalada es Intel Core i7 y una tarjeta gráfica dedicada NVIDIA GeForce MX330. El procesador tiene 4 núcleos, pero la presencia de una tarjeta gráfica mejora su rendimiento general. Envy 17 puede manejar de manera efectiva la mayoría de las tareas relacionadas con la ciencia de datos.
Viene con 16 GB de RAM y opción de almacenamiento dual, lo cual es notable. Envy 17t tiene un SSD de 256GB con un disco duro de 1TB. La pantalla 4k de 17,3 pulgadas es más que suficiente para un científico de datos. También obtienes 3 puertos USB tipo A, 1 USB tipo C, puerto HDMI y una ranura para tarjeta SD.
Pros:
- Diseño elegante
- Teclado cómodo
- Pantalla 4k
- Buena gestión térmica
Contras:
- Duración de la batería mediocre
- Un poco caro
3. Macbook Air:
Recomiendo encarecidamente tener un entorno macOS para la ciencia de datos. Hay varias razones pertinentes, como el entorno similar a UNIX y el último chip M1. M1 es un chip bastante eficiente, ya que tiene 8 núcleos y funciona mucho mejor que los últimos procesadores AMD o Intel. M1 está diseñado específicamente para impulsar el aprendizaje automático.
Los últimos modelos de MacBook air vienen con una configuración de RAM de 8GB / 16GB con capacidades de almacenamiento de 256GB / 5126GB. La memoria de 8GB es suficiente, pero recomendaría ir con 16GB. El almacenamiento depende de sus preferencias personales, y tener 256 GB de SSD es adecuado si está comprando un disco duro por separado.
Pros:
- Entorno similar a UNIX
- Chip M1
- Excelente duración de la batería
Contras:
- No es compatible con las aplicaciones principales de CUDA
No tener soporte central de CUDA podría ser una gran decepción, pero eso no significa que MacBook air no deba estar en su lista. Todavía puede manejar un gran porcentaje de proyectos de ciencia de datos. Pero si desea soporte de procesamiento paralelo, elija MacBook pro de 16 pulgadas.
4. Acer Swift 3:
Otro dispositivo económico con especificaciones sobresalientes. Esta es mi segunda elección muy recomendada. Swift 3 se instala con AMD Ryzen 7 4700U, unidad de procesamiento de 8 núcleos integrada con gráficos Radeon. Una amplia opción para cualquier científico de datos con rentabilidad.
Swift 3 es un diseño delgado y liviano inspirado en MacBook que viene con 8GB de RAM y un SSD de 512GB. La pantalla LED Full HD, la cámara web HD y el teclado retroiluminado complementan la máquina.
Pros:
- Accesible
- Diseño elegante
- Altamente portátil
- Buena duración de la batería
Contras:
- La memoria no se puede actualizar
- Pantalla promedio
5. Lenovo ThinkPad E15:
Lenovo ThinkPad E15 es otra elección para un científico de datos. La máquina tiene diferentes variantes. La especificación recomendada es Intel Core i5 de décima generación con gráficos integrados Intel UHD 620.
ThinkPad E15 viene con 16 GB de RAM, lo que es excepcional para tareas relacionadas con la ciencia de datos. Al igual que HP Envy ThinkPad, no viene con almacenamiento adicional, por lo que si necesita almacenamiento, debe comprarlo por separado. La pantalla de 15,6 pulgadas es decente con un revestimiento antirreflejos. Además, también puede conectar un monitor externo de resolución 4k a través de HDMI o USB Tipo C.
Pros:
- Almacenamiento actualizable
- Cuerpo robusto
Contras:
- Se calienta mucho bajo carga
- Duración de la batería corta
Conclusión:
La ciencia de datos es un campo amplio y diverso y, como científico de datos, su trabajo es administrar los datos de manera eficiente. A medida que los datos crecen, el hardware también necesita organizar una gran cantidad de datos, y también exige capacidad de actualización. En este artículo, nos enfocamos en brindar una breve guía sobre las computadoras portátiles que debe considerar para las tareas relacionadas con la ciencia de datos.
El análisis de datos exige procesadores de varios núcleos y GPU con una buena cantidad de memoria. Recomendaría ir con CPU de última generación, especialmente octa-core y GPU si se trata de aprendizaje profundo. Sin embargo, tener una buena GPU aumenta el rendimiento colectivo.