¿Cual es el mejor portátil para Ciencia de Datos? Como científico de datos, debes manejar una gran cantidad de datos, recopilarlos, analizarlos e interpretarlos de la manera que sea más beneficiosa para una empresa.
Contar con el equipo adecuado es fundamental para manejar grandes volúmenes de data, realizar análisis complejos y ejecutar algoritmos de machine learning. Un buen portátil no solo facilita el trabajo diario, sino que también mejora la eficiencia y productividad, permitiendo a los científicos de datos centrarse en lo que realmente importa: extraer la valiosa información de los datos.
Ciencia de Datos y Machine Learning
La Ciencia de Datos y el Machine Learning están creciendo a un ritmo astronómico y las empresas ahora buscan profesionales que puedan examinar esa mina de oro que se encuentra en los datos y ayudarles a tomar decisiones comerciales rápidas de manera eficiente.
¿Qué es la Ciencia de Datos?
La Ciencia de Datos es una disciplina que combina técnicas de estadística, matemáticas y programación para analizar grandes cantidades de datos y obtener información útil para la toma de decisiones. Se utiliza en diversas áreas, como la economía, la medicina, la ingeniería y la informática.
La gente ha intentado definir la ciencia de datos durante más de una década, Hugh Conway en 2010 ofreció una respuesta con un este diagrama de Venn que consta de tres círculos: matemáticas y estadísticas, experiencia en la materia (conocimiento sobre el dominio para abstraer y calcular) y habilidades de programación. Básicamente, si puedes hacer los tres, ya tiene un gran conocimiento en el campo de la ciencia de datos:
La ciencia de datos es un concepto que se utiliza para abordar los macrodatos e incluye la limpieza, preparación y análisis de datos. Un científico de datos recopila datos de múltiples fuentes y aplica el aprendizaje automático, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos para extraer información crítica de los conjuntos de datos recopilados. Entienden los datos desde un punto de vista empresarial y pueden proporcionar predicciones y conocimientos precisos que se pueden utilizar para impulsar decisiones empresariales críticas.
Big data, Ciencia de Datos… el análisis de datos necesita potencia de cálculo
Como científico de datos, debes lidiar con una gran cantidad de datos, recopilarlos, analizarlos e interpretarlos, de la manera que sea más beneficiosa para una empresa. Cuando manejas cantidades tan grandes, también necesitas un ordenador portátil que funcione eficientemente, haciendo que el trabajo sea más fácil. El análisis estadístico necesita mucha potencia de cálculo, ya sea una laptop o una PC.
El software de análisis de datos, como el software de estadísticas de IBM SPSS o el Statistix, requiere un mínimo de memoria RAM para un funcionamiento sin problemas en una cantidad moderada de datos. Cuanto mayor sea el tamaño de los datos que manejes, mejor hardware necesitarás. Una buena laptop con el hardware adecuado de alta gama te ayudará a lidiar con mayores datos, sin colgarse ni dar tiempos de espera.
Qué debe tener una buena laptop para Ciencia de Datos
El lema general para el análisis de datos es:
«Con mayores conjuntos de datos, se obtienen mayores conocimientos».
Desafortunadamente, eso también se traduce en una mayor demanda de recursos de hardware. Entonces, ¿cuál es una buena configuración para comenzar para alguien que esté trabajando con la ciencia de datos?
Procesador (CPU)
El procesador es el corazón de cualquier ordenador y juega un papel crucial en la ciencia de datos. Para manejar tareas intensivas, se recomienda optar por procesadores de alto rendimiento como Intel Core i7 o i9, o sus equivalentes en AMD Ryzen 7 o 9.
Memoria RAM
La memoria RAM es esencial para manejar múltiples tareas simultáneamente. Para la ciencia de datos, se recomienda un mínimo de 16GB de RAM, aunque 32GB es ideal para manejar grandes conjuntos de datos y realizar múltiples tareas.
Almacenamiento (SSD vs. HDD)
El almacenamiento rápido es vital para la ciencia de datos. Los SSD (Solid State Drives) ofrecen velocidades de lectura y escritura mucho más rápidas en comparación con los «antiguos» HDD (Hard Disk Drives), lo que se traduce en tiempos de carga más rápidos y un mejor rendimiento general del sistema.
Los nobles HDD son útiles como almacenamiento y biblioteca de recursos por su relación precio valor, almacenan grandes cantidades de datos y cuestan menos que los SSD; pero al momento de operaciones y trabajo nada supera a los SSD por su velocidad de acceso.
Tarjeta gráfica (GPU)
Una buena GPU es crucial para el procesamiento paralelo en tareas de machine learning y deep learning. Las GPUs de NVIDIA, como la serie RTX, son altamente recomendadas debido a su compatibilidad con librerías populares como TensorFlow y PyTorch.
Duración de la batería
Para quienes trabajan en movimiento, la duración de la batería es un factor importante. Un portátil para ciencia de datos debe ofrecer al menos 6 horas de uso continuo para asegurar que puedas trabajar sin interrupciones.
Portabilidad y diseño
La portabilidad y el diseño también son importantes, especialmente para profesionales que viajan frecuentemente. Un portátil ligero y delgado con una construcción robusta facilita el transporte y ofrece durabilidad.
Teclado cómodo
No siempre es posible conseguir un teclado excelente con todas las ventajas informáticas mencionadas. Entonces, si vas a escribir mucho, obtén un teclado externo y un mouse/trackball.
Mi recomendación es asegurarte de que sean ergonómicos: la RSI y la tendinitis son desagradables.
Monitor
Si bien las laptops vienen en diferentes tamaños, siempre es bueno considerar las que tienen pantallas grandes y excelente resolución. La pantalla amplia y nítida permite un mejor visualización de los datos, análisis, edición, comparaciones y multitarea efectivos:
- La mejor laptop para el análisis de datos debe tener una pantalla de al menos 15,6 pulgadas. De esta manera, trabajar con gráficos y otras herramientas de análisis de datos puede resultar sencillo.
- Podrás visualizar los datos con mayor precisión y claridad en una pantalla de alta calidad con una resolución de al menos 1080p para que no se pierda ningún pequeño detalle o patrón en ellos.
Conectividad
Una buena cantidad de puertos es importante, y si tiene puertos Thunderbolt pues mejor. La ventaja de que tu laptop tenga un puerto Thunderbolt es que podrás transferir datos hacia/desde unidades externas a velocidades ultrarrápidas. La mayoría de las laptops actuales cuentan con uno.
¿Qué sistema operativo es mejor para Ciencia de Datos?
Veamos, eres un Científico de Datos nuevo y estás incursionando en bibliotecas de aprendizaje automático como Tensor Flow o PyTorch. Estás lleno de entusiasmo, a punto de configurar tu primer entorno, luego te detienes y te preguntas: ¿Qué sistema operativo usar? ¿Windows o Linux? Preguntas a tus colegas, y las opiniones están divididas y acaloradas.
Elegir el sistema operativo adecuado para tu proyecto puede ser difícil. Desde la juventud, todos estamos programados para pensar que eres una persona de Windows o Mac. Cuando comienzas con software avanzado, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o Machine Learning, descubres que la mayoría de los profesionales trabajan con una de dos opciones: Windows o Linux.
La mejor laptop es la que mejor se adapte a tus requerimientos:
- Qué software usarás en tus proyectos y para qué SO están disponibles
- Que SO usa la mayoría de colegas con quienes trabajas y con quienés compartirás información y/o archivos.
Los mejores portátiles para Ciencia de Datos
¿Cuál es el mejor portátil para trabajar con Ciencia de Datos? Aquí hay una lista de laptops con excelentes configuraciones a las que puedes referirte para una mejor elección:
1. LG Gram 17
LG Gram 17Z90P Laptop IPS | Pantalla 17″ 2560 x 1600 | Procesador Intel Evo Core i7 de 11ª gen | 16 GB de RAM | Almacenamiento SSD de 2 TB | Windows 10 Home actualizable | Alexa integrado | 2 USB C | HDMI | USB-A | Teclado en inglés americano
El LG Gram 17 es un ejemplo de la electrónica de alto calibre por la que LG es conocida. Con un potente procesador Intel Core i7-1165G7, 16 GB de RAM y un enorme espacio de almacenamiento de 2 TB, esta laptop es ideal para la ciencia de datos.
La pantalla Full HD de 17 pulgadas con excelentes ángulos de visión, también es realmente buena. El procesador Intel Core i7 incluido en el LG Gram 17 ofrece suficiente potencia para el trabajo de ciencia de datos multitarea al mismo tiempo que consume menos energía, lo que prolonga la vida útil de la batería cuando se trabaja en proyectos de datos sobre la marcha.
La LG Gram 17 es una laptop fantástica que es ideal para trabajar en proyectos de datos porque tiene una pantalla brillante, un procesador potente, mucho espacio de almacenamiento y buena cantidad de memoria RAM, además de muchas otras características increíbles.
2. Lenovo Ideapad 3 (gen 7)
Pantalla 15.6 120Hz | AMD Ryzen 7 7735HS hasta 4.75 Ghz | NVIDIA GeForce RTX 4050 | RAM 32GB DDR5 | Almacenamiento 1TB SSD | Teclado retroiluminado | WiFi 6 | USB-C | RJ-45 | HDMI | Webcam | Windows 11
Lenovo no puede faltar en esta selección de los mejores portátiles para Ciencia de Datos. El portátil Lenovo IdeaPad Gaming 3 Gen 7 es un portátil para juegos potente y asequible que es una buena opción para la ciencia de datos. Está equipado con un procesador Intel Core i7-12700H de 12 núcleos, una tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 3060, 16 GB de RAM y un SSD de 512 GB. Estas especificaciones le permiten manejar fácilmente tareas de ciencia de datos intensivas, como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural.
IdeaPad Gaming 3 Gen 7 también tiene una pantalla de 15.6 pulgadas con una resolución de 1920 x 1080 y una frecuencia de actualización de 165 Hz. Esto la hace ideal para visualización de datos y juegos.
La IdeaPad Gaming 3 Gen 7 es una laptop asequible, y vale la pena su precio por su rendimiento, características y portabilidad.
3. HP Victus Gaming 3
Pantalla 15.6″ 144Hz 1080p | Procesador AMD Ryzen 7 5800H | Tarjeta gráfica GeForce RTX 3050 Ti | Windows 11 | 32GB RAM | Almacenamiento 2TB PCIe SSD | Teclado en inglés americano
La HP Victus es una laptop para juegos que también es una buena opción para la ciencia de datos. Sus especificaciones son suficientes para ejecutar la mayoría de las aplicaciones de ciencia de datos, incluso las más exigentes. El procesador Ryzen 7 5800H es un procesador de ocho núcleos y 16 hilos que ofrece un buen rendimiento para tareas multitarea. Los gráficos RTX 3050 Ti son suficientes para ejecutar tareas de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. La RAM de 16 GB es suficiente para ejecutar varias aplicaciones al mismo tiempo. El almacenamiento SSD de 512 GB es lo suficientemente rápido para cargar las aplicaciones y los datos rápidamente.
La pantalla de 15,6 pulgadas es lo suficientemente grande para trabajar con datos de forma cómoda. La resolución de 1080p es suficiente para la mayoría de las tareas.
El teclado y el trackpad son cómodos de usar. La cámara web HD es útil para las videoconferencias.
En general, la HP Victus es una buena opción para la ciencia de datos. Ofrece un buen rendimiento, una pantalla cómoda y un teclado y trackpad cómodos.
4. ASUS ROG Strix G17 (2023)
Pantalla 17.3” QHD 240Hz | Tarjeta gráfica GeForce RTX 4070 | Procesador AMD Ryzen 9 7945HX | RAM 16GB DDR5 | Almacenamiento 1TB PCIe SSD | Wi-Fi 6E | Windows 11
La ASUS ROG Strix G17 es una excelente opción para la ciencia de datos. Ofrece un rendimiento superior, una pantalla de alta resolución y una gran cantidad de almacenamiento.
El procesador Ryzen 9 ofrece un rendimiento excepcional para tareas multitarea y exigentes, como el aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes. Los gráficos RTX 4070 son una de las GPU más potentes del mercado y pueden manejar fácilmente las tareas de ciencia de datos más exigentes.
La RAM de 16 GB DDR5 es suficiente para ejecutar varias aplicaciones al mismo tiempo y manejar grandes conjuntos de datos. El almacenamiento SSD de 1 TB es lo suficientemente rápido para cargar las aplicaciones y los datos rápidamente.
ASUS ROG Strix G17 (2021) Gaming Laptop | 17.3” 144Hz IPS Type FHD | NVIDIA GeForce RTX 3060 | AMD Ryzen 9 5900HX | 16GB DDR4 RAM | Almacenamiento 512GB PCIe NVMe SSD | RGB Keyboard | Windows 10
La pantalla de 17,3 pulgadas es ideal para trabajar con datos de forma cómoda. La alta resolución ofrece una gran cantidad de espacio en pantalla para mostrar varios conjuntos de datos al mismo tiempo. La frecuencia de actualización hace que las animaciones sean fluidas y las imágenes nítidas.
En general, ofrece un rendimiento superior, una pantalla de alta resolución y una gran cantidad de almacenamiento. Es una laptop poderosa y versátil que puede manejar cualquier tarea de ciencia de datos que le lances.
5. Dell XPS 17
Pantalla 17″ FHD+ | Intel Core i7-11800H | 16GB DDR4 RAM | Almacenamiento 1TB SSD | Tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 3050 4GB GDDR6 | Windows 11 Home | Color Platinum Silver
Esta es una laptop potente y versátil que es perfecta para científicos de datos. Tiene una pantalla de 17 pulgadas con una resolución de 1920 x 1080, un procesador Intel Core i7-11800H, 16 GB de RAM, un SSD de 1 TB y una tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 3050. Estas especificaciones la convierten en una gran opción para tareas de ciencia de datos que requieren mucha potencia, como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural.
Si buscas una laptop potente y versátil que sea perfecta para ciencia de datos, la Dell XPS 17 es una gran opción. Es una laptop bien construida con una variedad de características que la hacen ideal para este propósito.
Ordenador Portátil Dell XPS 17 9730 | Pantalla 17″ UHD+ táctil | Intel Core i7-13700H | 16 GB RAM | Almacenamiento 1TB SSD | Tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 4050 | Windows 11 Home | Platinum Silver | Teclado retroiluminado QWERTY español
A pesar del detalle que los ventiladores pueden ser ruidosos, en general la Dell XPS 17 es una gran laptop para ciencia de datos. Es poderosa, versátil y tiene una variedad de características que la hacen ideal para este propósito. Si estás buscando una laptop que pueda manejar tareas de ciencia de datos exigentes, la Dell XPS 17 es una gran opción.
6. Alienware m15 R6
Pantalla 15.6″ Full HD 165 Hz | Intel Core i7- 11800H | 16GB RAM | Almacenamiento 512GB SSD | NVIDIA GeForce RTX 3060 | Windows 11 Home | Negro | Teclado RGB QWERTY Español
El Alienware m15 R6 es un portátil para juegos potente y versátil que es una buena opción para la ciencia de datos. Está equipado con un procesador Intel Core i7-11800H de 8 núcleos, una tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 3060, 16 GB de RAM y un SSD de 512 GB. Estas especificaciones le permiten manejar fácilmente tareas de ciencia de datos intensivas, como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural.
También tiene una pantalla de 15.6 pulgadas con una resolución de 1920 x 1080 y una frecuencia de actualización de 165 Hz. Esto la hace ideal para visualización de datos y juegos.
Alienware M15 R6 | Pantalla FHD de 15.6 pulgadas (1920 x 1080) 1 ms 360Hz | Intel Core i7-11800H | RAM DDR4 de 32 GB | SSD de 1 TB | Gráficos NVIDIA RTX 3070 de 8 GB | Windows 11
El m15 R6 es costoso, pero vale la pena su precio por su rendimiento, características y portabilidad.
7. Acer Nitro 5
Acer Nitro 5 AN515-58-525P | Core i5-12500H | GPU NVIDIA GeForce RTX 3050 | Pantalla IPS FHD de 15.6″ 144 Hz | RAM DDR4 de 8 GB | Almacenamiento SSD PCIe Gen 4 de 512 GB | Killer Wi-Fi 6 | Teclado retroiluminado
El Nitro 5 también es una laptop versátil que puede usarse para tareas de productividad. El procesador Intel Core i5-12500H es rápido y eficiente, y la RAM DDR4 proporciona suficiente potencia para ejecutar varias aplicaciones a la vez. El SSD NVMe de 512 GB proporciona un almacenamiento rápido para aplicaciones y archivos.
Ordenador Portátil Gaming Acer Nitro 5 AN515-58 | Pantalla 15.6″ Full HD IPS 144Hz | Intel Core i7-12650H | 16 GB RAM | 512 GB SSD | NVIDIA RTX 4060 | Sin Sistema operativo | Teclado QWERTY Español
El Nitro 5 es una laptop sólida que es una buena opción para los usuarios que necesitan una laptop versátil con el poder necesario para tareas de analisis y productividad. Tiene un diseño atractivo, un rendimiento potente y una variedad de características que lo convierten en una buena opción para una variedad de tareas.
8. Razer Blade 17
Razer Blade 17 | NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti | CPU Intel 14-Core i7 de 12ª generación | Pantalla 17.3″ QHD 240Hz | 16 GB DDR5 RAM | Almacenamiento 1 TB PCIe SSD | Windows 11 | Chroma RGB | Thunderbolt 4 | Lector de tarjetas SD
El Razer Blade 17 con NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti y CPU Intel Core i7 de 12ª generación es una poderosa opción para científicos de datos que buscan un portátil con alto rendimiento y portabilidad:
- GPU NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti: Ofrece un rendimiento excepcional para tareas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
CPU Intel Core i7 de 12ª generación: Brinda la potencia necesaria para manejar grandes conjuntos de datos y ejecutar modelos complejos. - Pantalla QHD de 17,3″ a 240Hz: Ofrece una visualización clara y fluida, ideal para trabajar con visualizaciones de datos.
- 16 GB de RAM DDR5: Garantiza una multitarea fluida y un manejo eficiente de datos.
- Almacenamiento SSD PCIe de 1 TB: Ofrece velocidades de lectura y escritura rápidas para acceder a datos rápidamente.
- Windows 11: Incluye herramientas y características optimizadas para la ciencia de datos.
- Chroma RGB: Permite personalizar la iluminación del teclado para una experiencia más personal.
Portátil Razer Blade 17 | Pantalla 17» QHD 240 Hz 3ms | Intel i7 12800H | RTX 3070Ti 8GB 150W | 16 Gb RAM DDR5 4800 MHz | Almacenamiento 1 TB PCIE 4.0 SSD | Teclado QWERTY español | Windows 11
- + Alto rendimiento: Potente GPU y CPU para manejar tareas exigentes.
- + Pantalla de alta calidad: Ideal para visualizar datos y realizar análisis.
- + Portabilidad: Ligero y delgado para facilitar su transporte.
- + Conectividad versátil: Amplia gama de puertos para conectar varios dispositivos.
- + Diseño elegante: Acabado premium y construcción duradera.
- – Precio elevado: Puede ser una inversión considerable para algunos usuarios.
- – Batería de corta duración: La duración de la batería puede verse afectada por el uso intensivo.
- – Ruido del ventilador: Puede ser audible bajo carga de trabajo intensa.
En general, el Razer Blade 17 es una excelente opción para científicos de datos que buscan un portátil potente, portátil y con una pantalla de alta calidad.
9. Lenovo Legion 5 Pro Gen 6
Lenovo Legion 5 Pro Gen 6 | Pantalla 15.6″ WQHD 165Hz | AMD Ryzen 7 5800H | 16GB RAM | Alm 1TB SSD | NVIDIA GeForce RTX 3070-8GB | Sin Sistema Operativo | Azul/Negro | Teclado QWERTY Español
El Lenovo Legion 5 Pro Gen 6 es una opción versátil para ciencia de datos y juegos. Atractiva para usuarios que buscan un portátil potente y versátil.
Ventajas:
- Pantalla de alta calidad: Ofrece imágenes nítidas y precisas con una tasa de refresco fluida de 165Hz, ideal para juegos y análisis de datos.
- Rendimiento potente: El procesador Ryzen 7 5800H y la tarjeta gráfica RTX 3070 proporcionan la potencia necesaria para manejar tareas exigentes.
- Memoria y almacenamiento amplios: 16GB de RAM y 1TB de almacenamiento SSD garantizan una multitarea fluida y un acceso rápido a los datos.
- Conectividad completa: Incluye una amplia gama de puertos para conectar varios dispositivos y periféricos.
- Diseño elegante y resistente: Carcasa de aluminio con un acabado premium.
- Precio competitivo: Ofrece una excelente relación calidad-precio en comparación con otros portátiles con especificaciones similares.
Sin embargo, también hay algunas desventajas a tener en cuenta:
- Batería de corta duración: La duración de la batería puede verse afectada por el uso intensivo.
- Ruido del ventilador: Puede ser audible bajo carga de trabajo intensa.
- Sin sistema operativo: Tendrás que comprar e instalar un sistema operativo por separado.
Lenovo Legion 5 Pro Gen 6 es una excelente opción para usuarios que buscan un portátil potente, versátil y con una pantalla de alta calidad. Es ideal para ciencia de datos, juegos, edición de video y otras tareas exigentes.
Aquí hay algunos puntos adicionales a considerar:
- ¿Para qué usarás principalmente el portátil? Si lo vas a usar para jugar, la tasa de refresco de 165Hz será una gran ventaja. Si lo vas a usar para tareas de productividad, la alta resolución te permitirá trabajar con mayor comodidad.
- ¿El precio es un factor importante para ti? El Lenovo Legion 5 Pro Gen 6 tiene un precio competitivo en comparación con otros portátiles con especificaciones similares.
- ¿Qué sistema operativo prefieres? Este modelo no incluye sistema operativo, por lo que tendrás que comprarlo e instalarlo por separado.
Mejores laptops para ciencia de datos, preguntas frecuentes
¿Es necesario que la laptop tenga tarjeta grafica para la ciencia de datos?
No, no es estrictamente necesario que una laptop tenga una tarjeta gráfica dedicada para trabajar en ciencia de datos. La mayoría de las tareas de análisis y modelado de datos en ciencia de datos se centran en el procesamiento de datos y cálculos estadísticos, los cuales son realizados principalmente por la unidad central de procesamiento (CPU).
Sin embargo, en ciertos casos específicos, como el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático o la visualización interactiva de conjuntos de datos masivos, una tarjeta gráfica potente puede acelerar los cálculos y mejorar el rendimiento. Esto se debe a que las tarjetas gráficas modernas están diseñadas para realizar cálculos paralelos y son altamente eficientes en tareas que requieren procesamiento en paralelo, como la ejecución de algoritmos de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos.
- Si planeas trabajar con conjuntos de datos muy grandes o realizar tareas intensivas en términos de cálculos paralelos, una tarjeta gráfica puede ser beneficiosa para acelerar tus procesos.
- Sin embargo, para la mayoría de las tareas de ciencia de datos, una laptop con una CPU de buen rendimiento será suficiente.
Eso si, es importante asegurarse de tener una buena cantidad de memoria RAM y un almacenamiento adecuado para manejar los datos y modelos requeridos en tus proyectos de ciencia de datos.
¿Cuáles son lo beneficios de invertir en un buen portátil para ciencia de datos?
Invertir en un buen portátil para ciencia de datos puede marcar una gran diferencia en tu productividad y eficiencia. Un equipo de alto rendimiento permite manejar grandes volúmenes de datos sin problemas, ejecutar algoritmos complejos rápidamente y realizar análisis detallados sin interrupciones. Además, un buen portátil garantiza una mayor durabilidad y una mejor experiencia de usuario, lo que se traduce en un mejor rendimiento a largo plazo.