4 بهترین لپ تاپ برای علم داده و مدل سازی داده در سال 2024

امروزه بخش اعظم جهان توسط داده ها هدایت می شود، بنابراین نیاز زیادی به علم داده و مدل سازی داده ها وجود دارد. همچنین به این معنی است که افراد بیشتری وارد آن می‌شوند، و اگر لپ‌تاپی می‌خواهید که برای این نوع وظایف پردازش داده مناسب باشد، فقط چیزهای خاصی کار می‌کنند. به همین دلیل است که ما گزینه‌های مورد علاقه خود را برای بهترین لپ‌تاپ‌های علم داده جمع‌آوری کرده‌ایم، از نظر قیمت و تنظیمات مشخصات، بنابراین می‌توانید چیزی را که واقعاً با نیازهایتان مطابقت دارد، دریافت کنید.

بهترین لپ تاپ ها برای علم داده

• آن را بخر
  اگر بهترین لپ تاپ همه جانبه را برای علم داده و مدل سازی داده می خواهید
• آن را بخر
  اگر بهترین مک بوک را برای علم داده و مدل سازی داده می خواهید
• آن را بخر
  اگر یک لپ تاپ مقرون به صرفه برای علم داده و مدل سازی می خواهید
• آن را بخر
  اگر می خواهید بهترین عملکرد را برای علم داده و مدل سازی داشته باشید

لپ تاپ Dell XPS 15

بهترین لپ تاپ کلی برای علم داده و مدل سازی داده

به طور کلی بهترین بودن به این معنی نیست که شما بهترین مشخصات را دارید، بلکه چیزی است که به خوبی هزینه و عملکرد را متعادل می کند، و Dell XPS 15 این کار را عالی انجام می دهد. زیر کاپوت اینتل Core i7-13700H قرار دارد که یک پردازنده متوسط ​​به بالا است که برای تعداد کوتاه و مجموعه داده های نسبتاً بزرگ متعادل است. همچنین می تواند انواع مختلفی از یادگیری ماشین را مدیریت کند، بنابراین اگر به طور مکرر از آن در کار خود استفاده می کنید، این گزینه عالی است. همچنین، اگرچه چندان مهم نیست، اما با یک پردازنده گرافیکی Intel Arc A370M عرضه می‌شود که می‌تواند به برخی از وظایف شبیه‌سازی و یادگیری ماشین کمک کند، اگرچه یک GPU سطح پایه است، بنابراین انتظار زیادی نداشته باشید.

علاوه بر پردازنده جامد، 32 گیگابایت رم DDR5 دریافت می‌کنید که برای کار با بهره‌وری معمولی کافی است، اما با پایگاه‌های داده و مجموعه داده‌های بزرگ، داشتن رم زیاد به معنای تاخیر کمتری هنگام بارگیری چیزها و استفاده از برنامه‌ها در حین کار است. همچنین، از آنجایی که این رم سریع‌تر و جدیدتر DDR5 است، روند کلی نرم‌تر خواهد بود، اگرچه نه یک تن، اما عملکرد فوق‌العاده خوبی را افزایش می‌دهد. 512 گیگابایت فضای ذخیره‌سازی با استفاده از SSD همچنین به معنای عملکرد کلی سریع‌تر است، اگرچه در صورت استفاده از مجموعه‌های بزرگ مختلف، فضای ذخیره‌سازی می‌تواند مشکل‌ساز باشد، بنابراین این چیزی است که باید در نظر داشت.

در مورد صفحه نمایش، این یک پنل 15.6 اینچی با وضوح +FHD است، بنابراین برای تماشای طولانی مدت عالی است. همچنین می تواند به حداکثر روشنایی 500 نیت برسد، بنابراین می توانید از آن در اکثر محیط ها حتی در نور مستقیم استفاده کنید که در محیط های خاص بسیار مفید است. به طور کلی، ساخت بسیار عالی است و احتمالاً از اینکه بدانید با ویندوز 11 پرو عرضه می شود خوشحال خواهید شد، بنابراین برای به دست آوردن ویژگی های اضافی، نیازی به ارتقاء آن ندارید.

مک بوک پرو 14

بهترین مک بوک برای علم داده و مدل سازی داده ها

اگر از طرفداران اکوسیستم اپل هستید، پس انتخاب واضح M3 Pro MacBook Pro 14 است. دلیل اصلی آن این است که آخرین تراشه M3 اپل را در زیر کاپوت اجرا می کند و این پیکربندی به خصوص با M3 کار می کند. Pro، که دومین تراشه قدرتمندی است که اپل در حال حاضر ارائه می دهد. به این ترتیب، با توجه به قدرتی که دارد، برای کارهای علم داده و مدل‌سازی عالی است، و همچنین با یادگیری ماشینی، به‌ویژه در مقایسه با برخی از پردازنده‌های اینتل یا AMD، بسیار خوب عمل می‌کند.

حتی بهتر از آن، شما 18 گیگابایت رم دارید، و اگرچه ممکن است در مقایسه با برخی از لپ‌تاپ‌هایی که می‌توانند تا 32 گیگابایت بالا بروند، چندان زیاد به نظر نرسد، اما این برای اپل که ظرفیت 8 یا 16 گیگابایتی را در نظر گرفته، بسیار خوب است. در هر صورت، هنوز هم برای عملکرد خوب با اکثر برنامه ها کافی است، مگر اینکه بدانید به طور خاص به بیش از 18 گیگابایت نیاز دارید. ما همچنین مطمئناً از SSD داخلی برای سرعت‌های بیشتر قدردانی می‌کنیم و 512 گیگابایت فضای ذخیره‌سازی برای اکثر مردم بیش از اندازه کافی است.

یکی از نکات منفی این است که صفحه نمایش تنها 14 اینچ است که زمانی که نیاز به مشاهده صدها یا هزاران بیت داده در یک صفحه نمایش کوچکتر دارید، می تواند کمی آزاردهنده باشد. شما کاملاً می توانید مانیتور دیگری را که بزرگتر است وصل کنید، اما MacBook Pro 14 فقط یک مانیتور اضافی را پشتیبانی می کند، بنابراین فقط صفحه نمایش 14 اینچی لپ تاپ و هر مانیتور دیگری را که می توانید متصل کنید، دریافت می کنید. همچنین گزینه ای برای ارتقا به مک بوک پرو 16 اینچی با صفحه نمایش بزرگتر وجود دارد، اما به راحتی 500 دلار دیگر به قیمت اضافه می کند. با این حال، در MacBook Pro 16 گزینه‌هایی برای 32 گیگابایت رم وجود دارد، بنابراین در صورت نیاز به بیش از این، می‌تواند گزینه‌ای باشد.

ایسر سوئیفت 3

بهترین لپ تاپ مقرون به صرفه برای علم داده و مدل سازی داده ها

داشتن یک لپ‌تاپ نسبتا خوب برای علم داده و مدل‌سازی لزوماً به این معنا نیست که باید هزاران دلار بپردازید، و برخی از گزینه‌های بودجه قابل قبول وجود دارد. یکی از نمونه ها Acer Swift 3 است که به خوبی به شما مشخصات قدرتمندی را با قیمت بسیار مناسب ارائه می دهد. برای مثال، 16 گیگابایت رم دریافت می‌کنید، و با وجود اینکه فقط DDR4 است، برای اکثر برنامه‌های داده‌ای که احتمالاً اجرا می‌کنید به اندازه کافی قدرتمند است، به خصوص که تفاوت بین DDR5 و DDR4 هنوز آنقدر بزرگ نیست.

از نظر قدرت پردازش، شما AMD Ryzen 5 5625U را دریافت می کنید، یک پردازنده میان رده که برای اکثر کارهای علم داده و مدل سازی بسیار کارآمد و به اندازه کافی خوب است. این به اندازه چیزی مانند Intel i7 یا Ryzen R7 قدرتمند نیست، اما یک گزینه اقتصادی عالی است، اگرچه ما زیاد روی آن تاکید نمی کنیم. خوشبختانه، شما یک SSD برای بارگذاری سریع برنامه ها و داده ها دریافت می کنید و 512 گیگابایت است که برای یک لپ تاپ با این قیمت مقدار خوبی است و همین طور برای صفحه کلید که به طرز شگفت انگیزی خوب است.

با این حال، تاچ پد در سمت کوچکتر قرار دارد و احتمالاً می خواهید به جای استفاده از آن، ماوس را به آن اضافه کنید، زیرا ممکن است دشوار باشد. صفحه نمایش نیز کمی کوچکتر است و 14 اینچ است، اما این تنها بخشی از مبادله قیمت است و با رزولوشن 1920 در 1080 کار می کند که اصلا بد نیست. در مورد عمر باتری، بسیار عالی است و زمانی که کار می کنید می توانید حدود هشت تا ده ساعت و اگر فقط محتوا را تماشا می کنید حدود 14 ساعت انتظار داشته باشید، بنابراین می توانید انتظار داشته باشید که عمر باتری بین این اعداد کاهش یابد.

ایسوس ROG Strix G17

بهترین لپ تاپ با عملکرد برای علم داده و مدل سازی داده ها

اکنون، ما فقط می‌خواهیم از این موضوع خلاص شویم که می‌دانیم این یک لپ‌تاپ بازی است، اما حقیقت این است که همپوشانی‌های زیادی بین لپ‌تاپ‌های گیمینگ رده بالا و لپ‌تاپ‌هایی که برای علم داده و مدل‌سازی بسیار خوب کار می‌کنند، وجود دارد. به عنوان مثال، در زیر کاپوت AMD Ryzen 9 7945HX دارید که یکی از قدرتمندترین پردازنده های موجود در بازار است. به راحتی از عهده بسیاری از وظایف علم داده بر می‌آید، و اگر اینطور نباشد، واقعاً جایی برای رفتن به جز پردازنده‌های درجه یک مانند Threadripper یا Xeon اینتل وجود ندارد، که در اکثر لپ‌تاپ‌های تجاری موجود گران و نادر هستند.

شما همچنین یک صفحه نمایش 17.3 اینچی بسیار بزرگتر دریافت می کنید که زمانی که مجبور هستید ساعت ها به صفحه خیره شوید واقعا عالی است، به خصوص که با وضوح QHD کار می کند. همچنین خوشحال خواهید شد که بدانید می‌تواند تا نرخ تازه‌سازی 240 هرتز افزایش یابد، که ممکن است معنای زیادی نداشته باشد، اما به خاطر داشته باشید که اکثر گوشی‌های پرچمدار با فرکانس 120 هرتز کار می‌کنند، بنابراین تجربه کلی بسیار نرم‌تر است و شما واقعاً اینطور نیستید. نیاز به پمپ کردن نرخ تازه سازی بسیار بالا است. همچنین یک RTX 4070 در آن وجود دارد، بنابراین اگر یادگیری ماشینی دارید که به یک GPU قوی یا شبیه‌سازی‌های گرافیکی نیاز دارد، این کار کمک زیادی به این موضوع می‌کند.

در مورد رم، شما 32 گیگابایت DDR5 دریافت می کنید، بنابراین هم سریع و هم فراوان است، حداقل برای اکثر برنامه های علم داده و مدل سازی. شما یک SSD 1 ترابایتی بزرگتر برای کار با آن دریافت می کنید، که همچنین خوب است، به خصوص اگر قصد دارید کارهای دیگری مانند بازی را در Strix G17 انجام دهید. نکته ای که باید در نظر داشت این است که عمر باتری آنقدرها هم عالی نیست و زیبایی شناسی کلی فریاد می زند “گیمر”. اگر چیز ظریف‌تری می‌خواهید که در یک دفتر کار کند، ممکن است مشکل ساز باشد، و اگرچه می‌توانید RGB را به طور کامل خاموش کنید، واضح است که این هنوز یک لپ‌تاپ بازی است.

چگونه این لپ‌تاپ‌های علم داده را انتخاب کردیم

پردازنده

به راحتی، یکی از مهم ترین موارد در لپ تاپ ساخته شده برای علم داده و مدل سازی داده، نوع پردازنده شما است. همه برنامه‌ها تمایل زیادی به پردازش اعداد و ارقام دارند، بنابراین داشتن چیزی که قدرتمند است نقطه شروعی است که تمام مشخصات دیگر باید بر اساس آن باشد. نکته دیگری که باید در نظر داشت این است که سرعت کلاک بالاتر و رشته ها و هسته های بیشتر همیشه بهتر است، بنابراین اگر یک مدل CPU را با مدل دیگر مقایسه می کنید، این آماری است که ما به دنبال آن هستیم.

برای این منظور، ما محدودیت کمتری را برای پردازنده‌های میان‌رده مانند Intel i5 یا Ryzen R5 در نظر گرفته‌ایم، اما در حالت ایده‌آل شما چیزی قدرتمندتر مانند پردازنده‌های Intel i7 و Ryzen R7 می‌خواهید. سطح بعدی نیز وجود دارد که Intel i9 و Ryzen R9 هستند، که هر دو از قدرتمندترین پردازنده های موجود در بازار هستند، اما هزینه بسیار کمی دارند، بنابراین مطمئن شوید که به این میزان قدرت نیاز دارید. برای یکی از اینها میروی

رم

هنگام کار با مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها و اعدادی که در داخل و خارج از یک برنامه بارگذاری می‌شوند، داشتن رم زیاد می‌تواند کمک بزرگی باشد، به خصوص که داده‌ها بزرگ‌تر و بزرگ‌تر می‌شوند. در واقع، نیازی نیست که به اندازه 128 گیگابایت افراط کنید، اما داشتن حداقل 8 گیگابایت واقعاً محدودیت است. در حالت ایده‌آل، 16 گیگابایت مطلوب‌تر است، و بنابراین هدف ما این است که همه انتخاب‌هایمان در حد یا بالاتر از آن باشد. داشتن 32 گیگابایت نیز خوب است، مخصوصاً برای چندوظیفه ای و غیره، اما اگر نمی خواهید قیمت را بالا ببرید، 16 گیگابایت برای بیشتر موارد استفاده کافی است.

پردازنده گرافیکی و ذخیره سازی

در بیشتر موارد، پردازنده‌های گرافیکی نقش مهمی در کاهش تعداد در علم داده بازی نمی‌کنند، مگر اینکه از نوعی یادگیری ماشینی استفاده کنید که می‌تواند به شدت به GPU برای اجرای شبیه‌سازی‌ها یا آموزش داده‌ها متکی باشد. در نهایت، اینکه آیا به یکی نیاز دارید یا نه و چقدر قدرتمند است، به نوع علم داده و مدل‌سازی که انجام می‌دهید بستگی دارد، بنابراین بررسی کنید که آیا برنامه‌ها و کار شما وابسته به CPU یا GPU یا هر دو هستند. تصمیم گیری در مورد آن در بیشتر موارد، ما پردازنده‌های گرافیکی را در اولویت قرار نداده‌ایم، تنها چند گزینه GPU در لیست وجود دارد.

به همین ترتیب، فضای ذخیره‌سازی به اندازه CPU و RAM نقش مهمی در علم داده و مدل‌سازی بازی نمی‌کند، اما همیشه خوب است که بتوانید برنامه‌های خود را سریع‌تر بارگذاری کنید و دسترسی سریع‌تری به داده‌های خود داشته باشید. به این ترتیب، بهتر است چیزی تهیه کنید که دارای SSD باشد، و از آنجایی که اکثر لپ‌تاپ‌های مدرن دارای یک SSD هستند، به سختی می‌توان از آن احتیاط کرد، مگر اینکه چیزی غیرواقعی ارزان باشد.

توصیه های سردبیران