Las mejores laptops para Ciencia de Datos

¿Eres un Científico de Datos y necesitas una buena laptop para tu trabajo? 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.

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. Al manipular cantidades tan grandes, también necesitas una laptop que funcione eficientemente para facilitar el trabajo. El análisis estadístico necesita mucha potencia de cálculo, ya sea una laptop o una PC.

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. La cantidad de puestos de trabajo para todos los profesionales de datos de EE. UU. ha aumentado en una cantidad impresionante.

¿Qué es la Ciencia de Datos?

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 piratería. Básicamente, si puede 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 y 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.

Especificaciones que debe tener una 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?

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.

Un consejo: ¡No bajes de los 8GB!


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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 14-15 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. DELL Inspiron 15 i5577

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Pantalla 15″ Full HD | Procesador 7th Gen Intel Core i5 | Memoria RAM 8GB | Almacenamiento 256GB SSD | Tarjeta gráfica NVIDIA GeForce GTX 1050

Ideal como laptop para Ciencia de Datos. La laptop Dell i5577-5335BLK-PUS Inspiron de 15 “Full HD es la mejor opción para los científicos de datos. Con excelentes especificaciones y un precio aún mejor, esta laptop gráficamente superior es sin duda una ganga.

La séptima generación de Intel Core i5-7300HQ Quad-Core la convierte en una de las laptops más rápidas que puede tener en tus manos. Sin bloatware adicional, el sistema se actualiza a un ritmo muy rápido y, por lo tanto, lo convierte en la elección perfecta para trabajos pesados. La pantalla TN antideslumbrante es fácil de ver y permite largas horas de trabajo sin esfuerzo. La tarjeta gráfica NVIDIA GeForce GTX 1050 es realmente fuerte y también puede manejar juegos de alta gama, sin congelarse.

El teclado rojo con pantalla retroiluminada por LED antirreflejos se suma al aspecto elegante de esta laptop, lo que facilita el trabajo incluso de noche. El diseño térmico ayuda a que se mantenga fresca incluso en tareas de alto nivel.

El tiempo de arranque es asombroso de 5 segundos, incluso con varios programas arrancando al principio. Es una buena elección para quienes tratan con datos; agradable a la vista, teclado suave y excelente rendimiento.

2. Lenovo Ideapad Y700 17

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Pantalla 17.3″ Full HD |  Procesador Intel Core i7-6700HQ 2.6GHz | memoria RAM 16 GB | Almacenamiento 1TB HDD + 128GB SSD | Tarjeta gráfica NVIDIA GeForce GTX 960M GDDR5 4GB

Lenovo es conocido por su rendimiento superior, y esta laptop es prueba de ello. Para todas sus tareas de alto nivel, incluida la representación 3D, esta laptop vale cada centavo invertido. Está repleta de todas las funciones para ofrecerle un rendimiento de primera clase.

Esta laptop es un poco voluminosa, con su pantalla de 17 pulgadas ofrece un rendimiento prometedor a un precio asequible, es una ganga para cualquiera que busque un trabajo sin complicaciones.

El teclado retroiluminado en rojo es muy suave para largas horas de escritura, lo que facilita su uso también en la oscuridad. La tarjeta gráfica NVIDIA GeForce GTX 960M de 4GB le brinda una experiencia de usuario superior y el procesador Intel Core i7-6700HQ, sexta generación, le brinda una ventaja más rápida.

3. ASUS VivoBook Thin and Light

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Pantalla 15.6″ Full HD | Procesador Intel Core i7-7700HQ | Memoria RAM 16 GB DDR4 | Almacenamiento 256GB SSD + 1TB HDD | Tarjeta gráfica GeForce GTX 1050 4GB | Teclado backlit Keys

Esta laptop para Ciencia de Datos, elegante y liviana, está repleta de excelentes características que la hacen perfecta para tareas de alto nivel.  Cuenta con el procesador Intel Core i7-7700HQ de cuatro núcleos a 2,8 GHz, de séptima generación hace que la velocidad de arranque sea impresionante.

El teclado no tiene flexión y teclear se siente genial. La retroiluminación es brillante y viene con tres cambios de brillo, lo que te permite configurarla según tus necesidades. Esta laptop también te permite actualizar sus componentes internos, según tus requisitos, incluida la pantalla.

El alto PPI de la pantalla la hace ideal para una experiencia de juego realmente increíble. Es muy brillante y no da ningún problema de reflexión, tanto en interiores como en exteriores. La mejor parte es que no calienta muy rápido debido a su diseño térmico de doble ventilador, y el ruido del ventilador tampoco es demasiado alto. Viene con tomas de aire adicionales en la parte inferior, lo que ayuda con las térmicas, para una experiencia aún mejor. El audio certificado por Harman/Kardon le ofrece una gran calidad de sonido.

En general, esta gaming laptop delgada y liviana la hace perfecta para las tareas de alto nivel y para una experiencia fluida.

4. Acer Aspire 5 (2020)

La mejor laptop económica para análisis de datos

Mejores laptops para Ciencia de Datos 2020

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Pantalla 15.6″ FHD 1080P | Procesador AMD Ryzen 3 3200U up to 3.5 GHz (supera al i5-7200u) | Memoria RAM 12 GB | Almacenamiento 256GB SSD | Teclado Backlit | Laser USB Cable

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.

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 medianos a grandes conjuntos de datos).

5. Dell XPS9560 Ultra Thin and Light

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Pantalla 15.6″ 4K Touch Display | Procesador 7th Gen Core i5 ( up to 3.5 GHz) | Memoria RAM 8GB | Almacenamiento 256GB SSD | Tarjeta gráfica Nvidia Gaming GTX 1050 | Carcasa de aluminio

Dell te ofrece el lujo de una pantalla infinita en un diseño ultradelgado. Esta laptop es una excelente opción para aquellos que aman los diseños elegantes y sofisticados y también quieren un gran rendimiento.

La pantalla táctil InfinityEdge de 15,6 ”sin bordes la hace realmente grande, ¡y su alta resolución la convierte en un placer visual! La pantalla táctil es suave y, por lo tanto, es excelente para trabajar. Tiene un gran equilibrio entre la velocidad de la CPU y la velocidad de la GPU, lo que facilita la edición y los renders.

En general, es una compra de oro para las personas que se ocupan de los datos. ¡Definitivamente tiene excelentes especificaciones a un precio increíblemente asequible!

6. 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

Pantalla 14″ Full HD FHD (1920×1080) IPS Anti-Glare | Procesador Intel Quad-Core i7-8565U | memoria RAM 16GB DDR4 | Almacenamiento 512 GB PCIe SSD

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 laptop en 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.

7. Acer Aspire R 15 2-en-1

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Pantalla 15.6″ Full HD Touch | Procesdor 7th Gen Intel Core i7 | Tarjeta gráfica GeForce 940MX | memoria RAM 12 GB DDR4 | Almacenamiento 256GB SSD

Será un paseo trabajar con esta laptop de 360 ​​grados. El excelente rendimiento la convierte en una excelente opción para cualquiera que esté buscando una laptop dentro de su presupuesto.

Lo mejor de Acer es que sus laptops son realmente resistentes. La pantalla es muy brillante y el problema de la flexión apenas existe. La pantalla IPS de pantalla ancha multitáctil con retroiluminación LED mejora la experiencia del usuario al trabajar con datos.

El teclado es genial y también lo es la calidad del sonido. La NVIDIA GeForce 940MX con 2GB de GDDR5 VRAM dedicada es un placer para los jugadores y los que usan software de alta gama.

Con una excelente duración de batería de 9 horas, esta laptop Acer debe estar en tu lista principal si estás buscando un rendimiento excelente a un precio excelente.

8. MSI GS66 Stealth 10SGS-036

Mejor análisis de datos grandes

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Pantalla 15.6″ 300Hz 3ms  | Procesador Intel Core i7-10750H | Tarjeta gráfica RTX 2080 Super | Memoria RAM 32GB | Almacenamiento 512GB NVMe SSD

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.

Y si hablamos de potencia para gaming, la marca MSI es una de las favoritas debido a la relación entre especificaciones/dinero que ofrecen y los sistemas de enfriamiento que mantienen sus laptops en funcionamiento durante varios años sin tener que reducir la CPU/GPU.

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.

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