• February 28, 2024

【做大資料的電腦配置】工作用電腦 |大數據學習之路 |組裝或購買 |

數據專業本質上屬於計算機專業,所以會學習Java、Python、R語言、C、C++編程,寫代碼,以及用到spass,MATLAB, SAS統計軟件,電腦配置有要求。需要CPU性能一些(i5或R5以上),內存一點(16G以上),固態512G以上,買個4千元以上本可以滿足需求了。

一、:(重量輕、外形好看,適合大數據開發、編程、寫代碼)

無論是市場上檔主機,或是一體成形且時帶筆電,不管是哪一種電腦購買前需要注意到一些規格重點,滿足使用者需求。

挑選電腦重點:CPU、GPU、RAM 以及儲存系統四點,這些部位關係電腦整體性能。本文介紹這些關鍵配件,讓各位瞭解要如何選擇適合自己電腦。

任何電腦基礎是處理器。CPU 工作完成電腦裡面所有運算處理工作。早期 CPU 是單核心系統,雖然可以跑程式但沒辦法進行多工處理。但以現在技術來説,藉由製程可以實現一個系統中,同時有 CPU 同時運行,鬆超越核處理器速度。,這代表説影片編輯處理上速度會以前上許多。

目前剪接軟體基本需求要有雙核心以上處理器,大多數人會建議可以規格拉到四核心、2.5 GHz 處理器,這樣影像運算輸出檔案時會。

記憶體是電腦組成另一個重點硬體,雖然它於電腦運作速度幫助,但於執行程式度是有幫助。來説,如果一次開了很多個分頁,2G RAM 可能可以開10個分頁,而 4G RAM 是可以開到20個分頁,且能夠使用以及分頁之間做切換。

目前大多程式建議需求要有 8 GB RAM 來確保程式運作,實際上是會建議可以容量增加到 16 或是 32 GB,如果工作量話可以繼續增加容量到 64 GB 或 128 GB。另外,RAM 規格雖然目前主流是DDR 4 Ram,但下一代開始地出現市面上。

GPU 是品質影片編輯系統核心,如果説 CPU 是電腦運作心臟話,那 GPU 讓電腦可以呈現畫質影片關鍵。GPU 大多程式中是畫面處理角色,處理圖形、紋路、粒子以及影片輸出的時候,GPU 和 CPU 會一起運作來處理,此刻兩者十分。提到 RAM 以外,顯示卡記憶體(VRAM)是一環。選購時候可以多注意,顯示卡,有顯卡記憶體。

目前市面上有很多款顯示卡的製造商,但是主要兩間公司是 Nvidia 或是 AMD ,這兩家公司產品是多人使用,如果預算夠話高階顯示卡以外,可以考慮影像處理加速運算產品,如繪圖卡、加速卡。

有了硬體規格去跑程式以外,「儲存」。目前硬碟主要分成 SSD(固態硬碟)以及 HDD(傳統硬碟),SSD 適合用來儲存操作系統級線上編輯檔案,能讓程式運行讀寫時間大大的縮短,但可惜是它儲存空間普遍且價格會。傳統硬碟雖然讀取以及傳輸資料部分,但是價格且儲存空間大。

一想到數據,我們可能想到是數據可視化平台,展示有多麼,可是你可能沒有想到是數據中數據存儲,數據計算(mapreduce)會是有多麼,下面我們圖 這裏表示是時間11分鐘50秒沒有結束意思。

所以我整個程序實現,每一插入數據,選擇數據,清洗數據,每次要10多二十多分鐘,於是我可以自動化辦公了。每次點擊運行鍵,我會去思考我該不該點。因為我點擊了這個運行鍵,我電腦會為了迎接我點擊從而燃起來了

所以我希望大家選擇事數據開發時候,要自己電腦有一個基本瞭解,知道我們電腦cpu,內存,硬盤空間大小。

我最初想法是看我筆記本內存能不能擴容,於是計劃第二天去學校外面電腦維修中心,想着我筆記本內存和固態硬盤空間擴大一下好了,準備好了後,啥沒想,電腦送給師傅,師傅説你是想要擴容,是硬盤空間是內存空間,我…我能擴容嗎?於是師傅打開後蓋後,這個不行,你需求我一個滿足不了,第一板載內存,如果換了後,會出現數據丟失,硬盤空間大小只能換一個盤,我天,這本。

所以我是推薦大家如果大數據開發,機器學習,人工智能學習化,我是建議大家去買一個遊戲本,而不是一個本,本能夠賣個萌之外,還不能開發大型項目。

後附上我寫了半個時代碼,但是卻花了1天時間運行出來大數據平台展示效果。

Li&&Tao:
謝謝提醒,修正

天青色の煙雨:
博主那個地窖一和地窖五不是沒有通性嗎,但途中是線了誒

你電腦有多,足以決定你[數據科學]仕途有多順利。如果你電腦處理數字,其他數據分析師會超越你,搶獲得見解。你客户會受到影響,而你仕途是如此。挑選適用於[數據科學]最佳手提電腦,是一個關鍵選擇,足以主宰你未來。

然而,你不能只是問「哪款電腦適用於數據分析」,然後期望獲得千篇一律答案。你是否使用 R 語言,並家用電腦上運行所有運算?還是使用具有遠端儲存設施 AWS 雲端機器?你喜歡 GPU 進行平行運算。如果你完全懂以上這些術語,不用擔心。這份推薦包含了 10 款適用於[數據科學]與數據分析最佳手提電腦,家,學生、初級申請者,以至經驗數據分析專家,提供了選擇。

很多時候,你[數據處理]需求會迅速增長。即使是[數據科學]手提電腦規格,滿足需要。你可能會用自己手提電腦,而是使用 AWS 或其他基於雲端的電腦,來處理數據。説,你會希望不時運行本地機器,因此請仔細考慮你選擇規格。

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數據科學與大數據技術專業買電腦需要什麼配置的?

強行分析一波深度學習配置推薦

適用於數據分析最佳手提電腦需要多少 RAM?越多越好 [1]。數據會發展得蓬勃。預計到 2020 年,有 40 個澤位元組數據。比例計算,如果地球上每個人各自擁有 250 萬份報紙,才可這些數據全部打印出來 [2]。

如果你使用雲端機器或叢集,RAM 大小那麼了。一些專業人士聲稱只需 4GB 能應付得到,但大部分[數據科學]專家會採用 8GB RAM,16GB 是最佳選擇。一些階手提電腦可以達到 128GB。

[數據科學]家要處理數字。需要尋找速度、具有多核心新一代處理器,運用平行運算。地,如果你主要使用 AWS 或其他基於雲端的選項,處理器速度是否?沒有那麼,但考慮到 CPU 價格過去幾年中下降,要功率上呢?

你[數據處理]速度,取決於儲存位置速度。基於磁碟機 傳統 SATA 磁碟機 5400 或 7200 RPM 速度旋轉,但於沒有移動部件,固態硬碟 (SSD) 相比之下望塵莫及。如果預算是你主要考慮,請選購 256GB SSD,然後使用價錢實惠外置 SATA 磁碟機進行備份。請注意:保用於[數據科學]手提電腦,具有於數據傳輸 Thunderbolt-C 連接埠。

於[數據科學]手提電腦,未來會有何要求?處理器記憶體要求提高。隨著你需求增長,HP 手提電腦你拍檔。於易於升級,加入額外 RAM、儲存空間顯卡,加上價格實惠,會令你感到滿意。

甚麼顯卡於[數據分析手提電腦]來説?標準 CPU 有 4 到 8 個處理核心,但 GPU 有 700 個核心,有些有 2,000 個,多。NVIDIA® 建立了 CUDA 平行運算平台,運用平行運算能力,進行[數據科學]工作。要運行 CUDA,你需要一部配備 GPU 可支援 CUDA HP 手提電腦[3]。找不到嗎?即使是整合式顯卡,可以運行開源 OpenCL 應用程式 [4]。

你可能會使用外部顯示器鍵盤,來完成大部分工作。説,尺寸 HP 鍵盤 15 吋顯示屏,是[數據科學]領域標準配置。最佳[數據科學]手提電腦可增加靈活性。

你可考慮以下推薦選購一款可轉換式電腦,適用於數據分析。擁有這類[數據電腦],你可多種工作模式中進行選擇,例如於講故事帳篷模式或站立模式,於一對一分享平板電腦模式,或於踏實工作手提電腦模式。

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組裝或購買「工作用電腦」的基本硬體Know How

準備深入探索了嗎?我們精心挑選出以下 10 款適用於[數據處理]與分析 HP 手提電腦。每一款容許用家自訂配置,所以無需擔心,你可選擇其中一款作為起點,並需要升級 RAM、儲存空間處理器。

價格功率組合而言,這款 HP ENVY 17t 於數據分析來説,是手提電腦。這款電腦配備 Intel® Core™ i5 與 Core i7 處理器,提供高達 4.6 GHz 速度。隨附 NVIDIA GeForce® GPU 支援 CUDA,則可以提升處理器密集型應用程式運行速度。

另外配備 8GB 16GB DDR4 RAM,以及一個全高清 (FHD) 17.3 吋觸控式顯示屏,用家提供螢幕空間,於呈現數據,並令眼睛。可增加 512GB Intel SSD,來儲存大量資料集。整體來説,這部電腦提供了性能、便利性設計,價格於你想。

你是否要為數據分析工作而購買手提電腦,但預算?HP Pavilion 手提電腦能以實惠價格,你提供數據導向式規格。11 吋 HP Pavilion x360 配備四核 Intel Pentium Silver 處理器與 4GB SDRAM,你提供可靠入門級體驗。

15 吋版本配備第 8 代 Intel Core 處理器,以及 8GB 記憶體。這樣配置足以運行數據分析應用程式,如 Apache Spark 或 MATLAB,並留有足夠空間。

HP EliteBook ,配備第 8 代 Intel Core 處理器,可令 SAS 或 ggplot2 使用完善。超亮防眩光顯示屏,讓你會議室移動到光線地方時,會傷害到自己眼睛。

硬件方面如何呢?藉達 32GB DDR4 RAM,你可以處理大量數據。此外,於這款電腦配備兩個(而非一個)可用 2TB SSD,你閃電速度工作,而無需考慮加配外部磁碟機。

於預算專業人士來説,HP ZBook 15 G5最佳[數據科學]手提電腦。這個[數據處理]能手,可讓你享受 Windows 10 Pro 64、第 9 代 Intel Core i7 與 Core i9(6 核)處理器,以及高達 128GB DDR4 RAM 帶來處。這樣配置足以讓你鬆完成 R 建模工作。

另一個優勢呢?這款 HP ZBook 標配 512GB SSD,會出現空間情況,會要你等待存取數據。你亦可內部 NVMe RAID 陣列中,你裝置配備多兩個 2TB SSD。運用可用獨立式 NVIDIA Quadro® 顯卡,你能夠出色地完成 CUDA 作業專業可視化。

你會地發現,HP ENVY x360 抵用。這份最佳[數據科學]手提電腦中,這款電腦配備超高速 Intel Core i7 處理器、高達 16GB RAM 與 1TB SSD,可讓你持續運行 R 數據工作。

隨附 NVIDIA GeForce MX250 顯卡可支援 CUDA。此外,x360 二合一外形可切換帳篷或站立模式,於呈現數據時,鬆進行團隊合作。

HP Spectre x360 1TB SSD 可儲存一百萬 MB 產品質素追蹤、供應計劃或輸出預測數據。16GB RAM 配合 Core i7 處理器,讓你超快速度執行模擬工作。而且,如果你想要運行 CUDA,這款 HP Spectre x360 所提供 NVIDIA GeForce 顯卡,可為你提供數百個[數據科學]核心。