Este portátil está fabricado con materiales de alta calidad, y es una elección perfecta para proyectos de ciencia de datos que requieran utilizar el portátil en condiciones difíciles. La calidad de construcción de este portátil es excelente, y es una opción perfecta para proyectos de ciencia de datos que requieren un portátil duradero. El dispositivo cuesta alrededor de $2000, y es una opción perfecta para proyectos de ciencia de datos que requieran un portátil de gama alta.
- Una GPU potente sólo es necesaria si el científico de datos está buscando trabajar con herramientas de aprendizaje profundo.
- Aunque está equipado con potentes procesadores Intel i5 – i7 y hasta 8 GB de RAM, el x360 carece de cualquier opción de GPU discreta.
- Las opciones de actualización de este dispositivo son muy buenas, y es fácil ampliar la memoria y el almacenamiento.
- Por lo tanto, recomendaría una pantalla retroiluminada IPS en una computadora portátil con Windows y una pantalla retina en Mackbook porque le brinda la mejor experiencia de visualización en todos los ángulos.
¿Qué características deben tener un laptop para optimizar el análisis de datos y la ciencia de datos?
Y al utilizar CPU y GPU de generaciones anteriores, su precio resulta más accesible. Como solución a todo este caos llega el Machine Learning (o ML), que propone alternativas inteligentes para analizar grandes volúmenes de datos. El aprendizaje automático puede producir resultados y análisis precisos mediante el desarrollo de algoritmos eficientes y rápidos y modelos basados en datos para el procesamiento en tiempo real de estos datos. Quienes trabajan en ciencias de datos se denominan científicos de datos o data scientists. Si buscas una laptop potente y versátil que sea perfecta para ciencia de datos, la Dell XPS 17 es una gran opción. Es una laptop bien construida con una variedad de características que la hacen ideal para este propósito.
Las mejores notebook HP para ciencia de datos
Estas especificaciones la convierten en una gran opción para tareas de ciencia de datos que requieren mucha potencia, como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural. Los mejores laptops para usar en el análisis de datos y ciencia de datos son aquellos que ofrecen una buena combinación de potencia, curso de análisis de datos rendimiento, portabilidad y precio. Por ejemplo, el MacBook Pro de Apple ofrece una excelente combinación de potencia, rendimiento y portabilidad. El MSI Creator 17 es un equipo muy popular para usuarios profesionales, con procesador Intel Core i7, tarjeta gráfica RTX 2080 Super Max-Q y 32 GB de memoria RAM.
¿Cuáles son las principales ventajas y desventajas de usar laptops para el análisis de datos y la ciencia de datos?
El chip de 6a generación de la Ideapad Y700 corre a una frecuencia ligeramente inferior a la de sus pares de 7a generación, pero en la práctica esa diferencia sólo puede notarse en procesos de cálculo intensivo. Esta portátil de Dell presenta una construcción sólida, con máxima durabilidad y mínimo tamaño, gracias a su chasis de aluminio de diseño ultra delgado. A esto se suma una amplia y atractiva pantalla táctil de 15,6 pulgadas InfiniEdge de máxima resolución. La batería de https://digitalfinanzas.com/mexico/entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten-para-ganar-un-salario-por-encima-del-promedio/ esta máquina tiene una duración de 6 horas, lo cual no es poco para un equipo dotado de un Intel Core de la serie H, una GPU discreta y una pantalla de resolución ultra alta. Las computadoras para aprendizaje automático deben poder ejecutar cómodamente aplicaciones como Tensorflow, Knime, Neural Designer, Keras, MXNet, Theano y RapidMiner, entre otras. Para ello requieren CPUs veloces y con múltiples núcleos que permitan correr procesos en paralelo (más sobre CPUs abajo).
Así que no se preocupe, es fácil de llevar a cualquier parte para el análisis de datos. Aquí puede leer por qué no hay un puerto Tipo C disponible en Microsoft Surface Pro. Eso es todo para https://imperiofinanciero.mx/entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten-para-ganar-un-salario-por-encima-del-promedio/ las mejores portátiles para análisis de datos big data en 2023, y nos vemos en 2024. Las GPU NVIDIA (1650 o superior) o AMD Vega 56 son muy recomendables en las computadoras portátiles.
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Por eso es importante que hagas tu propia investigación para saber qué habilidades y conocimientos específicos están en demanda dentro de tu industria o empresa soñada. Verás, el trabajo de un analista es mucho más que hacer cuentas y crear cuadros (aunque eso también puede ser bastante interesante). El trabajo implica aprovechar la información para encontrar ideas y resolver problemas. Esto significa hacer las preguntas correctas, organizar y evaluar la información y explicar tus conclusiones a otros.
Las mejores laptops HP para trabajar ciencia de datos: machine learning y deep learning
