Mejores laptops para Ciencia de Datos 2020

¿Eres un Científico de Datos y necesitas una buena laptop para tu trabajo? Si la respuesta es Sí, entonces has aterrizado en el lugar correcto. Veamos las mejores laptops para Ciencia de Datos, para los profesionales o estudiantes de las Ciencias de la Información, que harán el trabajo mucho más cómodo y productivo.

La Ciencia de Datos

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurados,​ lo cual es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva.

También se define la ciencia de datos como “Un concepto para unificar estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático y sus métodos relacionados para comprender y analizar los fenómenos reales”, ​ empleando técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro del contexto de las matemáticas, la estadística, la ciencia de la información y la informática.

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 4 GB de 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.

Especificaciones recomendadas para el análisis 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?

Memoria RAM requerida

La RAM es lo más importante para la ciencia de datos porque es el cuello de botella principal con grandes conjuntos de datos. Las cosas se aceleran en un orden de magnitud cuando todo su procesamiento está en memoria o en RAM. Una RAM de 16 GB es ideal, pero esto no siempre está disponible en laptops menores a 600 dólares, pero siempre puedes actualizar una laptop barata de 350 $ con 16 GB.

Un consejo: ¡No bajes de los 8GB!

Disco o unidades SSD

El segundo factor es el disco duro. Un SSD marcará una enorme diferencia, un SSD económico será 2-3 veces más rápido que un disco duro normal. Un buen SSD será de 4 a 5 veces más rápido.

CPU

La potencia de procesamiento siempre es buena, pero lo más probable es que la velocidad de almacenamiento o la RAM te atasquen.

No tiene sentido poder hacer un millón de cálculos por segundo si tu disco duro solo puede proporcionar hasta 1000 datos por segundo.

Después de maximizar estos, invierte el resto de tu presupuesto en una CPU “moderna”, no necesariamente una “CPU” rápida, porque todas son rápidas hoy. Ten en cuenta que, a diferencia de la RAM y el almacenamiento, estos no se pueden actualizar, así que intenta obtener el más rápido que puedas pagar.

Tarjeta gráfica (GPU)

Si trabajas con una red neuronal profunda o simplemente NN (computación paralela), obtén la tarjeta gráfica con tantos núcleos/Shaders CUDA como puedas. NVIDIA o AMD, no tarjetas Intel HD.

Teclado

No siempre es posible conseguir un teclado excelente con todas las ventajas informáticas mencionadas. Entonces, si va a escribir mucho, obten un teclado externo y un mouse/trackball.

Mi recomendación es asegurarse de que sean ergonómicos: la RSI y la tendinitis son desagradables.

Monitor

Mínimo 15 pulgadas. Probablemente terminarás ingresando a máquinas más potentes en algún momento, por lo que la interfaz / pantalla de estado real también se vuelve muy importante.

Puertos

Otra ventaja es asegurarse de que tu laptop tenga un puerto Thunderbolt (USB tipo C) para que puedas transferir datos hacia/desde unidades externas a velocidades ultrarrápidas. La mayoría de las laptops actuales cuentan con uno.

OSX

Mac frente a Windows frente a Linux: depende de la industria/empresa para la que trabajes o de tus preferencias personales. Pero recomendaría optar por una laptop que pueda admitir un sistema operativo con sabor a Linux aparentemente como una Lenovo/MacBook.

Un sistema operativo con sabor a Linux (Windows no se conecta bien y requiere muchos extras para adaptarse a un flujo de trabajo típico que terminará en la nube) puede convertirse en algún momento en tu sistema operativo predeterminado.



Resumen: La mejor regla general al elegir una laptop es obtener tantos núcleos de un procesador como sea posible y asegurarte de que tu laptop admita hasta 16 GB de RAM.

Nota: Las tarjetas gráficas no se pueden actualizar, así que obtén una con tantos núcleos CUDA como puedas pagar. Si sabes que los necesitarás, por supuesto.

Cuál es la mejor laptop para análisis de datos

No existe la mejor laptop para análisis de datos como tal. De hecho, cualquier laptop sería buena para fines de análisis si realiza toda la informática en la nube.

Por lo tanto, esta sección se centrará principalmente en aquellos que intentan hacer la mayor cantidad de computación posible en sus nuevos equipos y esto, a su vez, depende del tipo de software que utilicen y también del tipo de análisis de datos.

Comenzaré con lo básico para aquellos que recién se están iniciando en el campo, tal vez usando Lynda.com o aprendiendo las herramientas por sí mismos. Si no eres un principiante y planeas hacer todos tus análisis de datos en casa, simplemente pasa a la sección de hardware.

Haciendo análisis de datos

Hay dos formas de realizar análisis de datos: utilizando la nube o con tu propia plataforma.

A) La nube: recomendada para el análisis de datos de aprendizaje

Usar la nube significa alquilar servicios informáticos de grandes empresas como Amazon. Básicamente, estás dejando toda la informática/procesamiento a sus enormes grupos de computadoras.

Si optas por un buen entorno de nube con una suscripción a AWS, obtendrás acceso a clústeres de múltiples máquinas de EMR a pedido a tarifas por hora. También tendrás acceso a sus otros almacenes de datos como ElasticSearch y Redshift, etc.

Todo lo que necesitas en casa es una laptop o PC de escritorio básica con 4-8 GB de RAM y una conexión a Internet decente (1 Mbps). Esto no solo te ahorrará mucho dinero, sino también tiempo.

Otras especificaciones a tener en cuenta al seguir esta ruta es una batería de larga duración (para que también puedas hacer esto fuera de casa), una CPU de múltiples núcleos (para que puedas realizar múltiples tareas sin problemas) y tal vez un teclado retroiluminado para trabajar de noche.

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B) Construyendo una plataforma en casa

Construir una plataforma en casa para el “análisis de big data” es bastante desafiante. Las laptops están fuera de discusión. Necesitarás varias máquinas con:

  • Procesadores de varios núcleos (los AMD de 8 núcleos son más baratos)
  • Mínimo de 16 GB de RAM por máquina
  • Unidades de almacenamiento en configuraciones RAID

Por otro lado, si tienes un presupuesto reducido y aún así te gustaría construir un clúster en casa, siempre puedes optar por una configuración de servidor usado:

  • Revisa los listados en Amazon, Ebay o cualquier otro sitio de comercio electrónico
  • Publica en las redes sociales y pregunta si alguien vende su antiguo servidor

Software y especificaciones

El simple hecho de decir análisis estadístico no te dice exactamente qué vas a necesitar en una laptop. Entonces, en esta sección, voy a repasar brevemente el software más utilizado en Análisis de datos y hablar sobre las especificaciones en las que deberías enfocarte.

Estudiantes

Si eres un estudiante, probablemente termines usando una combinación de los siguientes programas / idiomas:

  • R
  • Python
  • SAS
  • SPSS
  • Stata
  • Tableu
  • RStudio
  • Rapid Miner
  • MatLab

Para eso, solo necesitarás una laptop con un espacio de trabajo decente (teclado + pantalla), ya que las laptops modernas de hoy tienen suficiente CPU y RAM para todos estos lenguajes y software básicos. Cualquier laptop con + 2.5 GHz y 2 núcleos + 8GB RAM debería hacer que trabajar con todo eso sea muy fácil.

Además, lo que no será necesario es un procesamiento de big data. Las universidades tienen muchos servidores y cosas para eso.

Instalación de módulos/extensiones

Lo que será una verdadera molestia es tener el ecosistema completamente instalado y funcionando en tu máquina. Tanto R como Python tienen docenas de módulos que puedes instalar para Data Science, ninguno de ellos es fácil de instalar.

Hay guías en todas partes, pero también es cuestión de suerte, a veces puede ser fácil dependiendo de tu sistema operativo y de cómo instales exactamente cada uno de ellos.

Si no puedes soportar un sistema Linux, te recomendaría una MacBook, cualquiera estaría bien, incluso los modelos antiguos, ya que todavía tienen su software actualizado.

Profesionales

El software es prácticamente el mismo, tal vez con la adición de RStudio, Rapid Miner, Spotfire y, lo más importante, Hadoop. Esto último implica, por supuesto, el uso de conjuntos de datos en el rango de GB.

Yo diría que hay tres tipos de científicos de datos según el problema que deseen resolver: volumen, velocidad o variedad.

Si eres un científico de datos del tipo de volumen o velocidad, la mejor plataforma de laptop que debes obtener es una laptop que te permita conectarte fácilmente a los entornos de nube descritos anteriormente.

Si trabaja con frecuencia en la tercera V, varios problemas. Se beneficiará mucho más de una computadora portátil cara (en términos relativos).

Machine learning

Y si trabajas con algoritmos de aprendizaje automático, entonces, como probablemente sepas, obtendrás mejores resultados con más y más datos, esto se traduce en algoritmos que necesitan tanto CPU como memoria. Si planeas hacer tu análisis de datos en tu laptop, entonces concéntrate en la CPU y la memoria.

Si usas R y especialmente el paquete RevoScaleR, puedes llegar tan lejos como necesites con más núcleos incluso de tu GPU. Así que preste mucha atención a las secciones CPU / Memoria / GPU.

R

Tratar con conjuntos de datos largos con R también es más fácil con más núcleos. Obtener más núcleos también puede ayudar, pero solo hasta cierto punto. R en sí mismo generalmente solo puede usar un núcleo a la vez internamente.

Además, para muchos problemas de análisis de datos, los cuellos de botella son la E/S del disco y la velocidad de la RAM, por lo que el uso eficiente de más de 4 u 8 núcleos en hardware básico puede resultar difícil.

Hadoop

Un enfoque común es utilizar una muestra del conjunto de datos grande, una muestra grande que pueda caber en la memoria. Con Hadoop, ahora puede ejecutar muchas tareas de análisis de datos exploratorios en conjuntos de datos completos, sin muestreo.

Simplemente escribe un trabajo de reducción de mapas, un script PIG o HIVE, ejecútalo directamente en Hadoop sobre el conjunto de datos completo y obtén los resultados directamente en tu laptop.

En muchos casos, los algoritmos de aprendizaje automático logran mejores resultados cuando tienen más datos de los que aprender, en particular para técnicas como agrupación en clústeres, detección de valores atípicos y recomendaciones de productos.

Históricamente, los grandes conjuntos de datos no estaban disponibles o eran demasiado costosos de adquirir y almacenar, por lo que los profesionales del aprendizaje automático tenían que encontrar formas innovadoras de mejorar los modelos con conjuntos de datos bastante limitados.

Con Hadoop como plataforma que proporciona capacidad de procesamiento y almacenamiento escalable linealmente, ahora puedes almacenar TODOS los datos en formato RAW y utilizar el conjunto de datos completo para crear modelos mejores y más precisos.

Python/Pandas

Análisis de datos: uso de pandas para leer archivos CSV y Excel, limpiar, filtrar, particionar, agregar y resumir datos y producir gráficos simples

De manera similar, si tu aplicación requiere unir tablas grandes con miles de millones de filas para crear vectores de características para cada objeto de datos, HIVE o PIG son muy útiles y eficientes para esta tarea.

Entrenar una red neuronal pesada puede estar fuera del alcance de cualquier laptop, ya que hacer un gran análisis de mediciones repetidas (la matriz de varianza / covarianza explota exponencialmente)

Todas las respuestas son geniales.

Presta mucha atención a esas secciones.

La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático son intensos en CPU y consumen mucha memoria. Busca el procesador Intel Core i7, que actualmente es el mejor procesador y el de 4 núcleos es ideal cuando tiene que aprovechar el subproceso para grandes conjuntos de datos. Recuerda que también estoy hablando del trabajo de manipulación de datos junto con la computación.

Las mejores laptops para Ciencia de Datos

Aquí hay una lista de laptops altamente sofisticadas con excelentes configuraciones a las que puedes referirte para una mejor elección:

1. Acer Nitro 5

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Intel Core i5 9300H | 8 GB de RAM | GeForce GTX 1650 | 256 PCIe SSD | 15 “FHD 1080p IPS | 5.07 libras | 5 horas

Esta es la laptop más básica para casi cualquier tipo de análisis de datos y es ideal para aquellos que también comienzan con el análisis de datos, especialmente los estudiantes que investigan o toman clases.

La ubicación de RAM en 8GB es suficiente para modelos estadísticos y ML / DL simples de pequeños conjuntos de datos. Aunque la GPU definitivamente es demasiado para algo demasiado simple.

Obviamente, también podrá ejecutar cualquier paquete / software de análisis de datos (R / MatLab / SAS, etc.). La pregunta es realmente ¿de qué tamaño es un conjunto de datos pequeño?

El mayor conjunto de datos que puede manejar esta computadora portátil (antes de recurrir a usar su almacenamiento en disco “como memoria”) debería ser aproximadamente 7000MB / 300MB ~ 20 * 300k filas = 6000k filas con 4 variables.

Sé que la mitad de ustedes están al tanto de lo que voy a decir (y hablo de ello en la última sección): ahora es mucho más fácil comenzar a hacer análisis de datos y ciencia de datos con una computadora portátil realmente básica porque siempre que puedes pagar por un servicio basado en la nube para alojar tus archivos. Puedes realizar cálculos de forma remota en un clúster.

Sin embargo, si aún deseas ejecutar conjuntos de datos más grandes en esta laptop, también tienes la opción de actualizarla a 16 GB. Todo lo que se necesita es quitar un tornillo e insertar otro dispositivo RAM.

En el escenario en el que te encuentres con conjuntos de datos aún más grandes (~ 12000k filas con 4 variables), esta laptop no será tan lenta porque tiene una unidad de estado sólido y cuando tu laptop comience a usarla, su “Almacenamiento en disco”, para RAM , va a ser aproximadamente 5 veces más rápido de lo que hubiera sido con una laptop barata tradicional de un disco duro.

Por último, antes de recurrir a otros modelos más baratos o similares de otras marcas, ten en cuenta que esta laptop también viene con una GPU de última generación de nivel medio (la GTX 1650, con muchos más núcleos CUDA que las 1050Ti / MX150 / MX250 de las laptops con casi el mismo precio).

Entonces, si deseas comenzar a jugar con tareas de procesamiento paralelo (lo que debes comenzar a hacer, ya que esta es una herramienta esencial en la industria que crece y se expande en muchas bibliotecas), se vuelve aún más importante.

2. Acer Aspire 5 (2020)

La mejor laptop económica para análisis de datos

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Núcleo i5-1035G1 | 8 GB de RAM DDR4 | Intel HD | SSD PCIe NVMe de 128 GB | 15 ”IPS full HD 1080p | 3.97 libras | 8 horas

Dado que se trata principalmente de clases y aprender a codificar / usar bibliotecas usando pequeñas muestras, la mayoría de los estudiantes ni siquiera necesitarán la potencia de Acer Nitro. Lo que se requerirá es portabilidad y duración de la batería. Salas de conferencias… bares de café…. todas las bibliotecas tendrán sus sockets ocupados.

Aunque a primera vista, el precio puede sugerir que es una laptop básica (y el hecho de que la mayoría de la gente no tiene ni idea de las CPU Ryzen), esta es otra de las mejores laptops para Ciencia de Datos. Tiene mucha potencia para usar el software de análisis de datos / aprender bibliotecas, etc. (no para medianas a grandes conjuntos de datos).

Es portátil, portátil es caro pero tiene duración de la batería y también es bastante sorprendente: ~ 10 horas y además tiene una resolución Full HD, que es imprescindible si recién está comenzando (esto le ayudará a tener dos ventanas abiertas lado a lado: uno para la documentación, otro para su IDE / Visualize Data).

Todo eso por 350 $ -450 $ (350 $ si tienes una copia de Windows 10). A diferencia de la versión anterior del Acer Aspire, el nuevo no es tan pesado, en realidad es 1 libra más ligero.

Pero si estás buscando una laptop para llevar a todas partes y todavía siente que solo lleva un libro, debe obtener una que pese 3 libras.

3. MacBook Air

La mejor computadora portátil Mac para análisis de datos

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Intel Core i5 de 2,9 GHz | 8 GB de RAM LPDDR3 | Intel HD | SSD de 256 GB | 13 ”1440 × 900 TN | ~ 3 libras | +13 horas

Una opción mucho mejor para cualquier científico de datos es ceñirse a un entorno similar a UNIX, el MacBook Air aquí es adecuado tanto para científicos de datos reales como para estudiantes.

Probablemente sea la opción más fácil de usar para aquellas personas que también entran en el campo. Instalar bibliotecas, hacer que Python funcione y cualquier otra cosa es solo un comando de distancia cuando se usa la terminal.

Aunque debe tener mucho cuidado con la instalación de Python, escribiremos un tutorial sobre eso.

Si terminas haciendo todo el trabajo pesado en los servicios en la nube o entrando en un servidor porque te mueves por todos lados (desde conferencias hasta cafeterías y demás), también apreciarás la portabilidad. solo el Air tiene: más de 13 horas de duración de la batería y 3 libras.

Tenga en cuenta que estoy hablando del Old MacBook Air, el New Air es un poco más potente y tiene una pantalla mucho mejor, pero a costa de tener una duración de batería más corta ~ 10 horas y un teclado aceptable en comparación con el Air.

Uno de los principales problemas del Air es que normalmente no tiene las opciones de RAM más grandes, solo está limitado a 16 GB como máximo. Afortunadamente, esto puede ser suficiente para el 85% de los científicos de datos que planean ejecutar simulaciones en él.

Macbook Pro:

El 15% restante de los científicos de datos que todavía quieren todas las ventajas del aire y el entorno similar a UNIX deberían considerar la MacBook Pro de 13 ”, que tiene la opción de aumentar la RAM a 32 GB.

Si deseas aprovechar el procesamiento paralelo, obtén la MacBook Pro de 16 ”. Aunque no tiene una GPU NVIDIA, las GPU AMD usan Open CL para el procesamiento paralelo y funcionan casi igual de bien.

4. Dell XPS 13 9630

La mejor laptop de Dell para análisis de datos

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Core i5-8265U | 8 GB de RAM DDR3 | Intel UHD 620 | SSD de 256 GB | 13 ”full HD 1080p | 2,7 libras | ~ 8 horas

Te recomiendo que consideres cuidadosamente la compra de una laptop decente para instalar una distribución Linux en ella, ya que esta será tu principal herramienta de trabajo.

La laptop Dell XPS 13 (junto con la de Lenovo) es otra de las mejores laptops para Ciencia de Datos, te brinda una de las mejores compatibilidades, lista para usar con todos los sabores de Linux (especialmente Ubuntu) mientras mantiene casi el mismo diseño del Air (duración de la batería delgadez del peso).

Comparado con el Air, el Dell XPS 13 tiene una CPU Core i5 en toda regla, aunque no se ha reducido ni modificado, esto viene con la advertencia de que solo le brinda 10 horas de duración de la batería en lugar de las ~ 13 horas que obtendría con El aire.

Dell XPS 15:

Si tienes que usar CUDA para computación en paralelo en algún momento, también tienes la Dell XPS 15, que tiene la misma potencia que la versión más débil de la MacBook Pro de 16 ”, pero nuevamente tiene una GPU NVIDIA en lugar de una GPU AMD. eso.

¿Por qué sigue presionando por un entorno similar a Unix? ¿Por qué debería molestarme con eso?

Somos conscientes de que la mayoría de las plataformas de estadísticas como R, scikit-learn o muchas otras, son relativamente independientes de los grandes sistemas operativos.

Pero desde mi experiencia, lo más importante para mí era tener un terminal Unix disponible.

Tener un entorno similar a Unix hace que sea mucho más fácil y natural trabajar con conjuntos de datos largos.

Las MacBooks, lograrán lo mismo (aunque de una manera un poco más elegante) pero sé que todavía hay un gran estigma contra Apple y, por supuesto, también son caras. Es por eso que enumero algunas opciones de Windows que pueden realizar las mismas tareas.

Obviamente, no puedes simplemente descargar todos los datos de grandes infraestructuras y usar Dell XPS o MacBooks para procesarlos. Sin embargo, lo que estos pueden hacer por ti es probar su código en la mayor cantidad de conjuntos de datos que estas máquinas pueden manejar para que luego ingrese en granjas de computadoras donde entra en juego el procesamiento real.

5. Lenovo ThinkPad T490 (2020)

La mejor laptop Windows para análisis de datos

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Lenovo ThinkPad T490 también está disponible en Lenovo Colombia | Lenovo Chile | Lenovo México | Lenovo Perú

Core i5-8265U hasta 3.9 GHz | RAM DDR4 de 8 a 40 GB | Intel HD 620 | SSD de 256 GB a 2 TB | 14 “TN FHD | 3.41 libras | 10 horas

Lenovo no puede faltar en esta lista de las mejores laptops para Ciencia de Datos. Esta es una máquina capaz de mantener un entorno similar a Unix sin problemas con todas las potentes especificaciones necesarias para ejecutar grandes conjuntos de datos son los ThinkPads de Lenovo.

De hecho, son la opción de facto para cualquiera que quiera instalar Linux Distros en una computadora portátil con Windows.

Puedes configurar los ThinkPads para cualquier tamaño de RAM que crea que vas a necesitar (8-40 GB) y el procesador también. Ten en cuenta que los thinkpad no tienen una GPU dedicada, por lo que no podrás aprovechar la computación paralela para Deep Learning / Machine Learning / Neural Networks.

Al igual que la MacBook Pro y la Dell XPS 15, puedes usar ThinkPads para probar tu código con la mayor cantidad de datos que puedas incluir en tus recursos de hardware e incluso jugar con variaciones de esos mismos datos antes de entrar en granjas de computadoras.

¿Por qué sigo mencionando Cloud Computing?

Bueno, para ser honesto (y hablo de esto en la última sección de la herramienta), los datos modernos reales (aunque pueden caber en las computadoras portátiles y la RAM del escritorio) se realizarán varias veces (me refiero a horas en lugar de días) usando AWS o cualquier otra computadora servicio de granja.

Y si decides entrar en la industria, eso te ayudará a destacarte como candidato (no solo por la experiencia, sino también por la iniciativa y la iniciativa para hacer todo).

Aunque para eso solo necesita una máquina básica (y no es necesario invertir en computadoras portátiles como Pro, XPS 15 y ThinkPads de gama alta), soy consciente de que la mayoría de las personas no están realmente preparadas para cambiar de una computadora portátil a un entorno local acogedor. a una máquina AWS remota para realizar análisis y más bien probarán la mayor cantidad de datos posible en sus pequeños caballos de batalla.

Las laptops Lenovo Yoga

Estas son máquinas básicas que tienen el diseño elegante y la portabilidad del MacBook Air y Dell XPS 13. Estas te servirán igualmente si planeaa hacer la mayor parte de tu trabajo en la nube en lugar de tu laptop.

Si aún no estás listo para eso, las ThinkPads como esta son tu mejor opción más barata si planeas ejecutar cálculos pesados ​​en una máquina con Windows. Siempre que no exista un procesamiento paralelo que requiera dGPU, si lo necesitas, entonces la Dell XPS 15 es una mejor “opción portátil”.

6. MSI GS66 Stealth 10SGS-036

Mejor análisis de datos grandes

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Intel Core i7-10750H |DDR4 de 32 GB |NVIDIA GeForce RTX 2080 Super |SSD PCIe NVMe de 512 GB |IPS Full HD de 300 Hz de 15 ” |Muy pesado | 1 hora

Por último, si deseas obtener toda la bondad informática posible para procesar todos tus datos en él (sin importar cuán grande sea el conjunto de datos), tu mejor opción es optar por laptops para gaming de alta gama. Estas son los que tienen todas sus especificaciones casi al máximo: CPU, GPU, RAM y almacenamiento.

Personalmente, me gusta la marca MSI debido a la relación entre especificaciones y dinero que ofrecen y los sistemas de enfriamiento que mantienen sus computadoras portátiles en funcionamiento durante varios años sin tener que reducir la CPU / GPU.

La GPU aquí es la más poderosa (después de su versión de escritorio y una GPU de estación de trabajo que se vende por como 5000 $) por lo que puede acelerar cualquier proceso de GPU como análisis de imágenes o computación paralela (aprendizaje profundo, aprendizaje automático, etc.).

Si bien esta es una de las mejores laptops para Ciencia de Datos, desafortunadamente, la duración y el peso de la batería son bastante malos y también terminas con algunas especificaciones que son simplemente inútiles para un científico de datos, pero útiles para los juegos: G-sync, frecuencias de actualización de 240Hz, pero no hay mucho que puedas hacer al respecto. No busques una computadora portátil sin esos. Intenta encontrar laptops más baratas buscando frecuencias de actualización bajas y sin sincronización G.

Conclusión

La Ciencia de Datos es uno de esos trabajos difíciles que requieren una laptop excelente que pueda facilitar tu trabajo y hacer que cada momento sea productivo. Por supuesto, puedes comprar laptops baratas, pero es posible que tengas que enfrentarte contra el rendimiento deficiente de vez en cuando y seguro de que no quieres enfrentar  esos problemas mientras haces tus tareas.

Iván

Programador y Desarrollador Web, Especialista en TI y ex FITA (Tiro con Arco).

Un comentario en «Mejores laptops para Ciencia de Datos 2020»

  • el agosto 1, 2019 a las 11:14 pm
    Enlace permanente

    soy estudiante de la carrera de estadistica y necesito manejar programas como R ,STATA,SPSS,MyQL que laptop me recomienda

    Respuesta

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