Desktops e Portáteis para Ciência e Análise de dados HP® Portugal

Você obtém uma velocidade de clock de 2.4 GHz, que pode ir até 4 GHz com turbo boost. A série Ideapad da Lenovo tem o melhor hardware que você pode obter pelo seu dinheiro. O L340 da Lenovo é um laptop poderoso com um design tradicional do Ideapad. Ele possui uma tela IPS FHD, um teclado superlegal com luz de fundo azul e um obturador de privacidade para a webcam.

Computador para ciência de dados — desktop

melhor notebook para ciência de dados

A superfície superior e a estrutura do teclado do Acer Predator Helios 300 são feitas de alumínio, enquanto a parte inferior é feita de plástico, que é bem construído para o preço. O teclado do ASUS Zephyrus G14 apresenta excelente https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ espaçamento e deslocamento, é tátil e inclui um leitor de impressão digital para logins de usuário mais rápidos. Sem mais delongas, compilei uma lista dos modelos de laptop mais adequados para a área de estudo escolhida.

  • As estruturas Python de rastreamento da Web rápidas e de código aberto costumam ser usadas para extrair dados da página da Web com a ajuda de seletores baseados em XPath.
  • É relativamente simples ajustar seus modelos de Machine Learning para que usem mais ou menos memória RAM, mas ajustar seu código para seja executado em paralelo na CPU é bem mais complexo e muitas bibliotecas nem mesmo estão preparadas para isso.
  • Aqui estão algumas sugestões cruciais para ajudá-lo a garantir que você está obtendo os recursos mais importantes para você.

Processador:

melhor notebook para ciência de dados

TensorFlow, Keras, PyTorch, Python, NVIDIA RAPIDS, alguns pacotes do Intel oneAPI AI Analytics Toolkit, e muito mais – as ferramentas especializadas para o seu processo de trabalho de ciência de dados, sempre prontas a utilizar. Conte com uma stack já preparada e configurada que está sempre atualizada. Portanto, é preciso adquirir e atualizar seu notebook com um HD do tipo SSD (Solid State Drive). Portanto, veja se a placa-mãe de seu notebook suporta os SSDs NVMe antes de fazer a compra. Nesse sentido, escolher qualquer notebook tradicional também não será uma boa escolha, pois, o mesmo não executará perfeitamente as tarefas de gerenciamento de dados.

Quanto de memória e armazenamento é preciso para Ciência de Dados?

O Envy 17 pode lidar efetivamente com a maioria das tarefas relacionadas à ciência de dados. Ter muito espaço de armazenamento é crucial para os cientistas de dados – você nunca sabe quando pode precisar manter grandes conjuntos de dados disponíveis localmente e prontos para análise. A ciência de dados geralmente envolve trabalhar com arquivos enormes, portanto, seu laptop deve ter muito espaço de armazenamento. Também é uma boa ideia ter um SSD (unidade de estado sólido) em vez de um disco rígido comum, pois isso melhorará a velocidade e o desempenho geral do seu laptop. O Python cresceu e se tornou a linguagem de programação mais usada atualmente e é a melhor escolha para lidar com tarefas de ciência de dados. O Python é usado por cientistas de dados todos os dias e é uma ótima opção para amadores e especialistas, graças à sua natureza fácil de aprender.

  • Possui 1 x HDMI (2.0b) para que você possa conectar facilmente seu laptop a uma TV ou monitor e visualizar todos os seus dados com grande detalhe.
  • Também é importante reconhecer que essas habilidades não se limitam apenas àqueles que seguem uma carreira de cientista de dados.
  • O sistema operacional Linux oferece uma experiência estável e personalizável, ideal para usuários que procuram flexibilidade.
  • Para estudantes, muitas vezes, não é necessário investir em muito espaço de armazenamento muito grande no notebook.
  • Este laptop tem tudo e permitirá que você faça trabalhos de ciência de dados sem problemas.

Estes notebooks podem funcionar como cadernos digitais, permitindo o aluno fazer anotações durante a aula. Escolher um notebook para estudantes é um passo importante para acompanhar aulas, fazer trabalhos Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos e participar de chamadas de vídeo, de forma organizada. Uma das maiores vantagens do notebook para estudos é a portabilidade, podendo ser utilizado em casa, na faculdade ou no trabalho.

  • O importante é entender que o 3600 já funciona, qualquer coisa melhor é lucro.
  • Tudo isso precisa de uma máquina potente e, se sua máquina não for boa em processar números, seu cliente sofrerá e, conseqüentemente, sua carreira como cientista de dados.
  • O laptop para jogos Asus TUF FX505DT é um laptop econômico que pode atender às notas ou requisitos de um estudante de ciência da computação.
  • Ajuste a configuração de acordo com o seu orçamento e as nossas recomendações mínimas ao longo deste artigo.

Para estudantes, muitas vezes, não é necessário investir em muito espaço de armazenamento muito grande no notebook. Se for necessário, o estudante sempre pode ligar um HD externo no notebook para copiar os dados e deixar no notebook apenas o necessário. Alguns notebooks oferecem ainda a possibilidade de fazer upgrades, tornando possível acessar a parte interna do notebook. Tudo isso através de tampas traseiras específicas para mudar o hardware sem haver perda da garantia. A memória RAM armazena dados temporários de programas enquanto as tarefas são executadas. Prefira modelos com no mínimo 4 GB de memória RAM para conseguir executar tarefas diárias básicas, como edição de texto, mandar e-mails e navegar na internet.

Ele se concentra na análise de dados do mundo real que pode ajudar a expandir os negócios, aumentar os lucros e criar valor máximo para os acionistas. Você obterá habilidades na extração e manipulação de dados usando código SQL, execução de métodos estatísticos para análise descritiva, preditiva e prescritiva e interpretação e apresentação de resultados analíticos. Passado esse ponto, se você abrir o Safari para assistir um vídeo no YouTube, “produto da Apple é produto bom”. Se você quiser usar Machine Learning, aí abriu-se uma toca do coelho para outra dimensão. Eles lançam o produto bom, daí fazem pequenos ajustes no ano seguinte que podem acabar piorando alguns produtos de entrada em vez de melhorar.