¿Qué tipo de configuración de computadora se requiere para las carreras de ciencia de datos y tecnología de big data?

Los experimentos relacionados con las grandes empresas de big data tienen requisitos de memoria de computadora relativamente altos, incluso las plataformas experimentales de big data con requisitos de memoria relativamente bajos a menudo requieren al menos 8 G de espacio de memoria si desea tener una experiencia de uso relativamente fluida. requiere mayor espacio de memoria, por lo que la memoria debe ser mayor. También se puede decir que cuanto mayor sea la memoria, mejor.

Debido a que la memoria es diferente a la de otros dispositivos, las computadoras portátiles comunes no tienen mucho espacio para expandirse en el soporte de memoria, y la memoria en sí tiene diferencias de generación y es incompatible, por lo que al elegir Cuando use una computadora portátil, intente Actualice el espacio de memoria al máximo a la vez. Esto es económico y práctico.

Además de la memoria, también debes prestar atención a la configuración de la tarjeta gráfica. La razón es que la relación entre big data e inteligencia artificial es relativamente estrecha en la actualidad, y los estudiantes que se especializan en big data lo harán. Inevitablemente, participará en algún desarrollo de inteligencia artificial. Entre ellos, el desarrollo del aprendizaje automático (aprendizaje profundo) y el procesamiento del lenguaje natural es relativamente común, y los experimentos de inteligencia artificial generalmente usan GPU para completar los cálculos, por lo que deberían estar equipados con una tarjeta gráfica un poco mejor. Por supuesto, en comparación con el hecho de que cuanto mayor sea la memoria, mejor, la tarjeta gráfica no necesita una configuración demasiado alta. Después de todo, en el entorno experimental, los requisitos de eficiencia no son altos.

En comparación con la memoria y las tarjetas gráficas, las empresas de big data no tienen altos requisitos de espacio de almacenamiento. Por supuesto, si desea una velocidad de funcionamiento más rápida, debe elegir un disco duro sólido, que también será más fácil de usar. llevar. De manera similar, no existen requisitos elevados para la configuración de la CPU y se aceptan incluso configuraciones ligeramente más bajas.

Para los estudiantes que se especializan en big data, al comprar una computadora, también deben considerar el tamaño de la pantalla y la duración de la batería. La pantalla debe ser lo más grande posible y la duración de la batería debe ser máxima. menos 4 horas.

He estado involucrado en la industria de Internet durante muchos años y actualmente doy clases a estudiantes de posgrado con especialización en ciencias de la computación. Mis principales direcciones de investigación están en los campos de big data e inteligencia artificial. Artículos sobre tecnología de Internet para aquellos que estén interesados. Los amigos pueden seguirme, creo que ganarán algo.

Si tienes dudas sobre Internet, big data, inteligencia artificial, etc., o dudas sobre las pruebas de acceso a posgrado, ¡puedes dejar un mensaje en el área de comentarios!

Como arquitecto de big data que ha trabajado en plataformas de big data de Baofeng, Kingsoft Cloud y otras empresas, es más apropiado hacer esta pregunta. En primer lugar, como es apto para estudiantes y principiantes que se inician en el big data, lo más conveniente es instalar y desplegar un cluster experimental de forma "condensada" en tu propia máquina. Al menos es necesario instalar namenode. Si realiza experimentos de alta disponibilidad, necesita otro nombre de respaldo en espera. También se debe implementar el nodo de datos datanode, así como hilo y otros servicios necesarios.

Para jugar. Clústeres de big data, al menos Es necesario ejecutar más de 8 programas de servicio en la máquina local al mismo tiempo.

Consulte lo siguiente para obtener más detalles:

Por lo tanto, se recomienda que la configuración de la máquina tenga al menos 8 G de memoria, y 16 G es mejor si las condiciones son buenas.

En cuanto al disco duro, después de instalar el sistema operativo, aún se necesitan 50G de espacio en disco para realizar pruebas. Por lo tanto, se recomienda que los discos de 120G y superiores sean los mejores.

La CPU se puede configurar según los estándares del mercado.

Como ciencia de datos, el aprendizaje implicará aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo puede requerir una GPU, por lo que puedes considerar las tarjetas gráficas Nvidea al comprar. En segundo lugar, en la actual era de popularización de las plataformas en la nube. Puede alquilar la potencia informática o el espacio de la plataforma en la nube a un precio muy económico para realizar cálculos de big data y ciencia de datos. Si este es el caso, la configuración de su máquina local se puede simplificar enormemente. Simplemente compre cualquier computadora portátil o de escritorio que haya en el mercado. Dado que el trabajo se realiza principalmente en la nube, la configuración local se puede simplificar enormemente.

Gracias a todos por leer. Soy un desarrollador de tecnología con más de 10 años de experiencia en Internet y big data. En los últimos diez años, he trabajado principalmente en trabajos de arquitectura de big data en Baofeng, Kingsoft Cloud y otras empresas, relacionados con el desarrollo de inteligencia artificial. Los estudiantes interesados ​​pueden seguir mi cuenta pública de WeChat: python_dada para seguir mis conocimientos.

La mayoría de las computadoras actuales alrededor de 4k pueden cumplir con los requisitos, con una alta configuración de CPU, memoria 8G y unidad de estado sólido.