¿Qué portátil comprar para el análisis de datos?

Antes de elegir un ordenador, primero aclara para qué lo vas a utilizar. Según la forma en que preguntó el interlocutor, me atrevería a adivinar: el interlocutor se está preparando para ingresar a la industria y se concentra en estudiar. Si el componente de aprendizaje es mayor que la práctica de la ingeniería. En términos de uso de la computadora, generalmente se usa para dos propósitos: plataforma de big data (almacenamiento y procesamiento de big data) y métodos de análisis de datos (modelado, programación, visualización, etc.). 1. Plataforma de big data. Básicamente en torno al ecosistema Hadoop, una serie de herramientas. Para aprenderlos, comience con una sola máquina, implemente, configure y pruebe uno por uno, y luego opere los datos a través de programas o herramientas (agregar/insertar, actualizar, buscar, asignar/reducir, etc.). Francamente, los requisitos de la máquina no son altos, pero es mejor basarse en el sistema operativo Linux. Luego, configure varias máquinas virtuales y aprenda a implementar y configurar una plataforma de big data en condiciones distribuidas. Te sentirás muy realizado. En este caso, los requisitos de configuración de la máquina serán mayores, y se recomienda no tener menos de 32 GB de memoria. 2. Métodos de análisis de datos. Existen diferentes niveles de aprendizaje dependiendo de los objetivos de desarrollo de la asignatura. Por ejemplo, herramientas, QlikView, Tableau, etc. o aprender programación basada en Python, R y otros lenguajes. Pero no importa cuál, en la etapa de aprendizaje los requisitos para las computadoras no tienen por qué ser muy altos, bastarán con las comunes. Si desea usarlo más para el aprendizaje profundo, entonces los requisitos de rendimiento informático deben ser mayores. La configuración de la GPU es imprescindible, preferiblemente mayor (cambiando dinero por tiempo), esto es un poco costoso. De lo contrario, tendrá que esperar mucho tiempo para ajustar los parámetros una vez. Para ser honesto, es bastante difícil para una persona dominar dos aspectos del conocimiento al mismo tiempo en un corto período de tiempo. En resumen, si se trata principalmente de aprendizaje, la plataforma de big data requiere más memoria y una computadora con un valor de 10.000 yuanes es suficiente; si se trata de aprendizaje profundo, la configuración de GPU es mayor y 10.000 yuanes son suficientes; Si tienes tu pastel y te lo comes también, es difícil conseguir diez mil yuanes. Si es para prácticas de ingeniería, se recomienda que la plataforma de big data alquile una plataforma en la nube y cobre según el uso. Utilice una estación de trabajo con mayor memoria y GPU, y 10,000 yuanes son suficientes;