Como científico de datos, debes lidiar con una gran cantidad de datos, recopilarlos, analizarlos e interpretarlos, de la manera que sea más beneficiosa para una empresa. Cuando manejas cantidades tan grandes, también necesitas un ordenador portátil que funcione eficientemente, haciendo que el trabajo sea más fácil. El análisis estadístico necesita mucha potencia de cálculo, ya sea una laptop o una PC.
Los Mejores Laptops Para El Análisis De Datos Y La Ciencia De Datos
- La calidad de construcción del dispositivo es muy buena y está fabricado con materiales de alta calidad.
- Estos laptops se encuentran equipados con GPUs de alta velocidad que permiten la ejecución de cálculos complejos.4.
- Una configuración que es suficiente, aunque deberíamos considerar la ampliación del SSD a 512 GB y la memoria a 16 GB, ya que no es posible ampliar ninguna de ellas en el futuro.
El dispositivo cuesta alrededor de $1.099, y está disponible en la mayoría de los principales minoristas. Te llevas una oferta muy buena con este portátil, ya que tiene todas las prestaciones que necesitas para proyectos de ciencia de datos y además a un precio asequible. Este portátil viene con 32 GB de RAM DDR4, que será suficiente para proyectos de ciencia de datos. También puedes actualizar la RAM tú mismo cuando adquieras este portátil, ya que tiene una ranura de RAM vacía. Esto tiene un AMD Ryzen H que es una excelente opción para tareas de ciencia de datos.
Algunos puntos importantes…
Este portátil viene con una gran variedad de puertos que facilitarán la conexión a otros dispositivos o la transferencia de datos de forma rápida y sencilla. Su SSD te permitirá acceder y abrir archivos muy rápidamente, para que puedas dedicar más tiempo a trabajar en tus proyectos https://diariomeridiano.mx/entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten-para-ganar-un-salario-por-encima-del-promedio/ de ciencia de datos y menos a esperar a que se carguen los archivos. Su memoria es excelente y viene con una unidad de estado sólido de alta velocidad para un rendimiento máximo, lo que es perfecto si quieres realizar tareas pesadas relacionadas con la ciencia de datos.
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- Como la mayoría de los científicos de datos prefieren las interacciones con los servidores en la nube, Apple se asegura de que la conectividad inalámbrica y Bluetooth nunca sea un problema.
- Tiene una pantalla de 17 pulgadas con una resolución de 1920 x 1080, un procesador Intel Core i H, 16 GB de RAM, un SSD de 1 TB y una tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 3050.
- Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.
- En consecuencia, todas estas computadoras portátiles son adecuadas para el análisis de datos; ahora, tú decides cuál quieres elegir según tu presupuesto.
- Por ejemplo, un buen lugar es mirar ofertas de empleo y descripciones de puesto en sitios como LinkedIn, Indeed, o Glassdoor.
- Nada supera la emoción de comprar un portátil extremadamente potente que también se ve muy bien y hace alarde de un chasis metálico.
Sin embargo, dado lo prometedor del chip M1 y por el hecho de que las librerías son de fuente abierta, es sólo cuestión de tiempo que puedan correr en forma nativa sobre M1. Esta máquina no tiene lo último en CPU y GPU, pero está muy bien dotada en cuanto a memoria, almacenamiento y – sobre todo – pantalla. La duración de su batería se estima en 4,5 horas, https://economiaperu.com/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ pero este tiempo puede reducirse bajo un régimen de uso intensivo. Hubo una época en que la unidad de procesamiento gráfico, o GPU, era sólo para jugar. Es muy probable que en un par de años necesites el doble de almacenamiento del que requieres hoy. Ten en cuenta esto en función del plazo que esperas que dure tu disco duro antes de volverse obsoleto.
Un procesador intel i7 de undécima generación, 16 GB de memoria y un disco SSD de 1TB. Con una duración de la batería declarada por el fabricante de 18 horas, lo que se quedara en algo menos de 10 en la práctica y aún menos cuando se entrene modelos de Machine Learnig. En el caso del almacenamiento lo más importante es huir de discos duros mecánicos (HDD) y comprar únicamente modelos de estado sólido (SSD). Una diferencia de rendimiento con la que el sistema operativo y los programas se inician mucho más rápido. Dentro de los SSD es aconsejable decantarse por modelos NVMe, ya que estos pueden ser hasta 6 veces más rápidos que los primeros.
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Python es conocido por su simplicidad, facilidad para leerse y versatilidad, convirtiéndolo en una elección popular entre los analistas de datos. Por ejemplo, un buen lugar es mirar ofertas de empleo y descripciones de puesto en sitios como LinkedIn, curso de análisis de datos Indeed, o Glassdoor. Esto puede ayudarte a darte una idea de los requisitos y conocimientos para distintos roles de analista de datos. Muchos blogs, podcasts y canales de YouTube ofrecen contenido informativo y entretenido sobre el análisis de datos.