Khoa học dữ liệu là một nghiên cứu về dữ liệu; nó bao gồm ghi lại, lưu trữ và phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin hữu ích từ nó. Ứng dụng của khoa học dữ liệu rất đa dạng vì nó là một lĩnh vực rộng lớn và bao gồm nhiều lĩnh vực con. Nó được sử dụng trong ngân hàng, bán lẻ, thương mại điện tử, giải trí, tìm kiếm trên internet, nhận dạng giọng nói, v.v.
Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải thu thập dữ liệu, xử lý, lập mô hình và sau đó áp dụng các thuật toán khác nhau để đưa ra các quyết định hữu ích và đặt mục tiêu cải tiến. Tất cả những thứ này đều cần một cỗ máy mạnh mẽ và nếu máy của bạn không giỏi trong việc xử lý các con số, thì khách hàng của bạn sẽ bị ảnh hưởng, và hậu quả là sự nghiệp của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Do đó, một chiếc máy tính xách tay tốt là vô cùng cần thiết cho chuyến hành trình khoa học dữ liệu của bạn.
Bài viết này tập trung vào việc cung cấp cho bạn hướng dẫn mua máy tính xách tay để phân tích dữ liệu. Nhưng trước khi đi sâu vào danh sách các lựa chọn của mình, trước tiên chúng ta phải hiểu nhà khoa học dữ liệu cần loại máy nào.
Đặc điểm kỹ thuật cho một máy tính xách tay khoa học dữ liệu
Trước khi mua một máy tính xách tay cho khoa học dữ liệu, có một số điều cần lưu ý và đầu tiên là RAM:
1. Bộ nhớ (RAM)
Bộ nhớ rất quan trọng đối với một máy tính xách tay của nhà khoa học dữ liệu. Nhiều hơn luôn luôn tốt hơn. Bộ nhớ được đề nghị là 16GB. Nhưng nếu công việc của bạn dựa trên đám mây, thì một mô-đun bộ nhớ khổng lồ là không đáng kể. Có một máy tính xách tay với tùy chọn bộ nhớ mở rộng sẽ là một điểm cộng.
2. Bộ xử lý (CPU)
Chà, phân tích dữ liệu cần rất nhiều sức mạnh tính toán, vì vậy hãy ưu tiên bộ xử lý đa lõi và mới nhất để tận dụng triệt để khả năng xử lý song song. Nếu bạn đang sử dụng AWS hoặc các dịch vụ dựa trên đám mây khác, thì việc có một bộ xử lý tốt sẽ ít quan trọng hơn, nhưng tôi vẫn khuyên bạn nên có một bộ xử lý tốt vì chúng không còn đắt nữa.
3. Card đồ họa (GPU):
Trong khoa học dữ liệu, nhiều hoạt động phụ thuộc vào GPU, chẳng hạn như đào tạo mô hình. Nhu cầu về GPU cũng phụ thuộc vào loại nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Nếu bạn đang học sâu hoặc xử lý một lượng lớn dữ liệu, thì bạn phải cần một card đồ họa để tăng tốc quá trình xử lý. GPU có nhiều lõi so với CPU thông thường, vì vậy việc có GPU sẽ tăng tốc quá trình phân tích dữ liệu lên nhiều lần.
4. Lưu trữ:
Dữ liệu chiếm nhiều dung lượng lưu trữ vì vậy tốt hơn hết bạn nên có một thiết bị lưu trữ tốt. SSD là một lựa chọn hoàn hảo vì chúng khá nhanh. Nhưng đồng thời chúng cũng siêu đắt. Vì vậy, nếu bạn eo hẹp về ngân sách, thì việc trang bị một ổ SSD nhỏ 512GB là đủ, cùng với một ổ cứng thông thường để lưu trữ. Đảm bảo rằng máy tính xách tay của bạn có cổng USB Loại C để truyền dữ liệu nhanh hơn.
5. Hệ điều hành:
Hệ điều hành là sự lựa chọn cá nhân của bạn. Tốt hơn là bạn nên sử dụng máy tính xách tay hỗ trợ Linux. Tôi muốn giới thiệu macOS hoặc bất kỳ bản phân phối Linux nào. Windows cũng có thể là một lựa chọn tốt, nhưng nó cần nhiều tính năng bổ sung trước khi bạn thiết lập mọi thứ.
Rõ ràng là máy móc thông thường không thích hợp cho các dự án khoa học dữ liệu. Bạn cần một cỗ máy mạnh mẽ với đủ bộ nhớ và một cặp CPU và GPU mạnh mẽ với đủ dung lượng lưu trữ để hoạt động hiệu quả. Hãy cùng xem một số máy tính xách tay phù hợp nhất cho các dự án khoa học dữ liệu:
1. Dell G5:
Lựa chọn đầu tiên là Dell G5 đi kèm với CPU Intel Core i7 thế hệ thứ mười với 6 lõi và được hỗ trợ bởi card đồ họa NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti. Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp và làm việc về mô hình hóa hoặc học sâu, thì chiếc máy tính xách tay này sẽ xử lý mọi thứ khá hiệu quả. Nó là một máy tính xách tay chạy Windows đi kèm với nhiều dung lượng lưu trữ. Tôi khuyên bạn nên sử dụng bộ nhớ 16GB và 512GB SSD.
G5 đi kèm với pin 3 cell 51 watt-giờ và một loạt các cổng bao gồm đầu đọc thẻ SD và 1 cổng USB Loại C. Mặc dù màn hình không liên quan gì đến khoa học dữ liệu, nhưng có một màn hình tốt là một điểm cộng. G5 có màn hình 15,6 inch, full HD, LED phủ lớp chống chói.
Ưu điểm:
- Một máy cân bằng tốt
- Hiệu suất vững chắc
- Ngoại hình đẹp
Nhược điểm:
- Làm mát bằng tiếng ồn
- Hơi quá đáng
2. HP Envy 17t:
HP Envy 17, không phải là tốt nhất nhưng là một lựa chọn tốt trong số các máy tính xách tay mới nhất cho các dự án khoa học dữ liệu. Bộ xử lý được cài đặt là Intel Core i7 và card đồ họa NVIDIA GeForce MX330 chuyên dụng. Bộ vi xử lý có 4 lõi nhưng sự hiện diện của card đồ họa giúp nâng cao hiệu suất tổng thể của nó. Envy 17 có thể xử lý hiệu quả hầu hết các nhiệm vụ liên quan đến khoa học dữ liệu.
Nó đi kèm với 16GB RAM và tùy chọn lưu trữ kép, điều này rất đáng chú ý. Envy 17t có ổ SSD 256GB với ổ cứng là 1TB. Màn hình 17,3 inch, 4k là quá đủ cho một nhà khoa học dữ liệu. Bạn cũng nhận được 3 cổng USB Loại A, 1 USB Loại C, cổng HDMI và một khe cắm thẻ SD.
Ưu điểm:
- Thiết kế đẹp mắt
- Bàn phím thoải mái
- Màn hình 4k
- Quản lý nhiệt tốt
Nhược điểm:
- Thời lượng pin tầm thường
- Tốn kém một chút
3. Macbook Air:
Tôi thực sự khuyên bạn nên có một môi trường macOS cho khoa học dữ liệu. Có nhiều lý do thích hợp như môi trường giống UNIX và chip M1 mới nhất. M1 là một con chip khá hiệu quả vì nó có 8 lõi và hoạt động tốt hơn rất nhiều so với các bộ vi xử lý AMD hoặc Intel mới nhất. M1 được thiết kế đặc biệt để thúc đẩy học máy.
Các mẫu MacBook Air mới nhất đi kèm với cấu hình RAM 8GB / 16GB với dung lượng lưu trữ 256GB / 5126GB. Bộ nhớ 8GB là đủ, nhưng tôi khuyên bạn nên sử dụng 16GB. Dung lượng lưu trữ tùy thuộc vào sở thích cá nhân của bạn và có 256GB SSD là đủ nếu bạn mua một ổ cứng riêng.
Ưu điểm:
- Môi trường giống UNIX
- Chip M1
- Tuổi thọ pin tuyệt vời
Nhược điểm:
- Không hỗ trợ các ứng dụng cốt lõi CUDA
Không có hỗ trợ lõi CUDA có thể là một sự thất vọng lớn, nhưng điều đó không có nghĩa là MacBook air không nên nằm trong danh sách của bạn. Nó vẫn có thể xử lý một tỷ lệ lớn các dự án khoa học dữ liệu. Nhưng nếu bạn muốn hỗ trợ xử lý song song, thì hãy chọn MacBook pro 16 inch.
4. Acer Swift 3:
Một thiết bị thân thiện với ngân sách khác với thông số kỹ thuật nổi bật. Đây là lựa chọn thứ hai rất được khuyến khích của tôi. Swift 3 được cài đặt bộ vi xử lý AMD Ryzen 7 4700U, 8 nhân tích hợp đồ họa Radeon. Một sự lựa chọn phong phú cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào với chi phí hiệu quả.
Swift 3 là một thiết kế mỏng, nhẹ lấy cảm hứng từ MacBook, đi kèm với 8GB RAM và SSD 512GB. Màn hình LED Full HD, webcam HD và bàn phím có đèn nền bổ sung cho máy.
Ưu điểm:
- Có thể chi trả
- Kiểu dáng đẹp
- Có tính di động cao
- Thời lượng pin tốt
Nhược điểm:
- Không thể nâng cấp bộ nhớ
- Hiển thị trung bình
5. Lenovo ThinkPad E15:
Lenovo ThinkPad E15 là một lựa chọn khác cho một nhà khoa học dữ liệu. Máy có nhiều biến thể khác nhau. Thông số kỹ thuật được đề xuất là Intel Core i5 thế hệ thứ mười được tích hợp với đồ họa UHD 620 của Intel.
ThinkPad E15 đi kèm với RAM 16GB, đặc biệt cho các tác vụ liên quan đến khoa học dữ liệu. Giống như HP Envy ThinkPad, nó không đi kèm với bộ nhớ bổ sung, vì vậy nếu cần bộ nhớ, bạn cần phải mua riêng. Màn hình 15,6 inch khá tốt với lớp phủ chống chói. Ngoài ra, bạn cũng có thể kết nối màn hình ngoài độ phân giải 4k qua HDMI hoặc USB Loại C.
Ưu điểm:
- Bộ nhớ có thể nâng cấp
- Cơ thể cường tráng
Nhược điểm:
- Thực sự nóng khi tải
- Thời lượng pin ngắn
Phần kết luận:
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn và đa dạng, và là một nhà khoa học dữ liệu, công việc của bạn là quản lý dữ liệu một cách hiệu quả. Khi dữ liệu ngày càng phát triển, phần cứng cũng cần tổ chức một lượng lớn dữ liệu, nó cũng đòi hỏi khả năng nâng cấp. Trong bài viết này, chúng tôi tập trung đưa ra một hướng dẫn ngắn gọn về máy tính xách tay mà bạn nên xem xét cho các nhiệm vụ liên quan đến khoa học dữ liệu.
Phân tích dữ liệu yêu cầu bộ xử lý đa lõi và GPU với dung lượng bộ nhớ tốt. Tôi khuyên bạn nên sử dụng các CPU thế hệ mới nhất, đặc biệt là octa-core và GPU nếu bạn đang giải quyết vấn đề học sâu. Tuy nhiên, có một GPU tốt sẽ tăng hiệu suất tập thể.