Hay tantas computadoras portátiles en el mercado que es difícil elegir una. En lugar de enumerar marcas y tipos, esto es lo que debe estar buscando:
1.Mac o Windows? – Ambos tienen sus ventajas y desventajas. Muchos científicos de datos optan por un Macbook para hacer ciencia de datos debido a su velocidad y rendimiento. La mayoría del software se puede usar tanto en Mac como en Windows hoy en día, depende más de las preferencias personales. Si opta por Windows, asegúrese de usar Windows 10 o Windows 7, ¡SALTE Windows 8 a toda costa!
2.RAM: esta es la clave para la selección de su computadora portátil. La mayoría de los científicos de datos que usan R o Python localmente le dirán cuán importante es la RAM, especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos más grandes. Cargue tanta RAM como sea posible. Necesita al menos 8 GB de RAM, pero opte por más. Mi computadora portátil tiene 16 GB de RAM y puede manejar una gran cantidad de datos y ahorro horas de tiempo de procesamiento. Solía hacer algoritmos de aprendizaje automático en una computadora portátil con 4 GB de RAM y cuando actualicé, recuperé horas de tiempo de procesamiento. Los algoritmos que solían tardar 4 horas en ejecutarse ahora demoran 20 minutos. ¡Habla sobre ahorros! También tenga en cuenta que hay muchas soluciones en la nube y procesadores paralelos que se pueden alquilar que permiten que una gran cantidad de datos se procesen de manera eficiente. No todo tiene que ser local.
3.Procesador: para Windows, dispare para un procesador Intel i7 al menos. ¡La velocidad de procesamiento que proporciona el i7 evitará que te vuelvas loco! Puede manejar bastante. Intel también es el estándar para procesadores. Creo que AMD simplemente no funciona tan bien. Al mirar los procesadores, desea ver la cantidad de núcleos y los ghz de rendimiento. Desea un procesador que funcione a alrededor de 3.0 ghz. Muchos procesadores i7 alcanzan un máximo de 3.5 ghz. Con núcleos, tiene una opción de dos o cuatro. Los núcleos a menudo se pasan por alto y muchas computadoras portátiles hoy en día son solo dos núcleos. Sin embargo, cuando realiza un trabajo que realiza un científico de datos, desea la potencia de procesamiento en paralelo. Dos núcleos se ejecutarán más rápido en el uso diario, pero los cuatro núcleos se amortizan al ejecutar algoritmos. Tengo cuatro núcleos y no volveré a dos núcleos. Nuevamente, dos núcleos le ahorrarán dinero, pero se deben preferir cuatro núcleos. CUIDADO: es posible que tenga que profundizar en las especificaciones técnicas del procesador para ver cuántos núcleos ofrece.
4. Unidad de disco duro – HDD o SSD. Una decisión que no es tan importante con el advenimiento del almacenamiento en la nube y el almacenamiento físico, pero prefiero que mis computadoras portátiles tengan algo de espacio en el disco duro. La unidad de disco duro es la versión anterior de un disco duro y a menudo se la conoce por su rotación constante. Cuando calcule algoritmos grandes, espere que se escuche este ruido giratorio. No me molesta, pero sí molesta a algunos usuarios de computadoras portátiles. Un SSD no tiene partes móviles y, por lo tanto, es mucho más silencioso. Los SSD suelen ser más caros y a menudo almacenan menos. Al elegir una computadora portátil, no está fuera de la cuestión hoy en día tener al menos 1 TB de almacenamiento. Esto sería suficiente para el científico de datos promedio.
5.Extras: obtenga el tamaño de pantalla más cómodo. Puede obtener una pantalla de hasta 17 “y proporciona una gran visibilidad, pero una pantalla de 15” es más portátil. Si la computadora portátil tiene una buena tarjeta gráfica o GPU, esta es una ventaja. La GPU se puede usar para ayudar a acelerar los algoritmos y, a menudo, las computadoras portátiles usarán la GPU para procesar aplicaciones de software. La potencia de la GPU es asombrosa si se puede aprovechar adecuadamente. Es necesario un teclado retroiluminado si planea viajar. Esto es útil en entornos oscuros como un avión. Mi computadora portátil también tiene pantalla táctil, no la uso mucho, ¡pero me gusta saber que está ahí! Además, si le gusta trabajar en un escritorio, busque algo que tenga la opción de una estación de acoplamiento.
Entonces, dependiendo de lo que esté buscando gastar, si se enfoca en algunos de estos principios básicos, ¡hará una selección que lo beneficiará para la ciencia de datos! Si está interesado en los principios de la ciencia de datos, no dude en consultar nuestros procesos y publicaciones de ciencia de datos en http://www.bizscisolutions.com . ¡Suscríbase también a nuestro boletín informativo!
