質問:
データサイエンス用のラップトップ
Dawny33
2015-09-20 17:10:43 UTC
view on stackexchange narkive permalink

データサイエンティストやアナリストに最適なノートパソコンは何ですか?

大量の計算を処理し、視覚化を生成する必要があるため、コストがかかる可能性のあるものをお勧めします。

ビッグデータ分析の処理にも役立つ場合は推奨されます。

分析はMapReduceフレームワーク(または分散コンピューティング)で実行されますが、計算は重いです。ほとんどの場合、時間がかかり、ラップトップの速度も低下します。

したがって、このようなことを適切に処理するのに最適な機能とOSを備えたラップトップをお勧めします。

[価格はありません問題]

ハードウェアに関して:Quadro MとモバイルXeonが最適だと思いますか?
「分析はMapReduceフレームワーク(または分散コンピューティング)で実行されますが、計算は重くて時間がかかり、ほとんどの場合、ラップトップの速度も低下します。」 ->あなたはあなたのコンピュータまたはいくつかのサーバーで実行しますか?
二 答え:
Franck Dernoncourt
2015-09-21 00:29:01 UTC
view on stackexchange narkive permalink

私はほぼ同じ状況にあるので、私が探しているものは次のとおりです。

  • SSD:大規模なデータセットで多くのI / Oを実行する可能性が高いため。 1TBが私の収益です。
  • RAM:データセット(またはその一部)をメモリに保持する方が便利で高速であることが多いためです。 16GBは本当に重要です。
  • GPU:Nvidiaは、よりサポートされる傾向があるため、AMDよりも望ましい場合があります(ニューラルネットワークライブラリなど)。 M2015の代わりにMBPM2014を入手する必要がありました。後者にはAMDがあり、前者にはNvidiaがあり、Theanoを使用する必要があるためです。
  • OS:Linuxにはライブラリが多い傾向があります(ただし、適切な音声エンジンソフトウェアがないため、私は個人的にMicrosoft Windowsを使用し、VMまたはサーバーでLinuxを使用しています)。
  • CPU:ここ数年あまり進化していません...一部のi7第3世代または第4世代が標準です。

SSDとRAMを自分で追加する方が安いことが多いため、途中でアップグレードする傾向があります。 -スペックのラップトップ。

価格が問題にならない場合は、これらの高額なエイリアンウェアをご覧ください。予算をより重視している場合は、ラップトップがアップグレード可能な範囲を確認してください(最大RAM + SSDスロットの数など)。米国では、最大仕様が明確に定義されているため、XoticPCが好きです。

Linuxを検討するときは、https://system76.com/をリストに追加します。彼らはNvidiaのハイエンドオプションを持っています、そして私が注文した最後のものであなたはより多くのIOのために余分なバッテリーを持っているか、余分なドライブを投入することができました-素晴らしい柔軟性
素晴らしい答えをありがとう。私のラップトップをアップグレードすることはより良いオプションのようです。そして私のMacbookPro(15 '網膜)はあなたが言及したスペックでアップグレードできますか?
@Dawny33 RAMははんだ付けされていると思いますが、SSDは簡単に交換できるはずです。
March Ho
2015-09-29 19:16:45 UTC
view on stackexchange narkive permalink

検討すべき代替案は、計算のためにサーバークライアントモデルに移行し、強力なデスクトップで計算を実行し、リモートで結果にアクセスすることです。

デスクトップは、冷却と重量の制限が比較的ないため、最高のラップトップよりもほぼ1桁強力になるように構成できます。 3枚または4枚のグラフィックカードを使用したデュアルXeonセットアップが思い浮かびます。

ただし、リモートアクセスを適切に機能させるには、信頼性の高いインターネット接続(データまたはwifi)が必要です。よく行く場所から確実にアクセスできる高速インターネット接続が得られるのであれば、それを選択肢として真剣に検討する必要があります。

多くの3G / 4Gオペレーターは、ラップトップで組み込みまたはUSBデータモデムを使用して使用できるデータプランを持っています。ここでの主な障害は、サービスの範囲である可能性があります。



このQ&Aは英語から自動的に翻訳されました。オリジナルのコンテンツはstackexchangeで入手できます。これは、配布されているcc by-sa 3.0ライセンスに感謝します。
Loading...