データサイエンスはデータの研究です。これには、データを記録、保存、分析して、そこから有用な情報を抽出することが含まれます。データサイエンスは広大な分野であり、多くのサブフィールドを網羅しているため、データサイエンスの応用は多様です。銀行、小売、eコマース、エンターテインメント、インターネット検索、音声認識などで使用されます。
データサイエンティストは、データを収集、処理、モデル化してから、さまざまなアルゴリズムを適用して、有用な意思決定を行い、改善の目標を設定する必要があります。これらはすべて強力なマシンを必要とし、マシンが数値の処理に苦手な場合、クライアントは苦しみ、その結果、データサイエンティストとしてのキャリアが損なわれます。したがって、まともなラップトップは、データサイエンスの航海に非常に不可欠です。
この記事は、データ分析用のラップトップを購入するためのガイドを提供することに焦点を当てています。ただし、選択リストに飛び込む前に、データサイエンティストが最初に必要とするマシンの種類を理解する必要があります。
データサイエンスノートパソコンの仕様
データサイエンスのためにラップトップを手に入れる前に、考慮すべきことがいくつかあり、最初にRAMが登場します。
1.メモリ（RAM）
データサイエンティストのラップトップにとって、メモリは非常に重要です。多いほど良いです。推奨メモリは16GBです。ただし、作業がクラウドベースの場合、巨大なメモリモジュールは重要ではありません。拡張可能なメモリオプションを備えたラップトップを持っていることはプラスでしょう。
2.プロセッサ（CPU）
データ分析には多くの計算能力が必要なので、並列処理を十分に活用するには、最新のマルチコアプロセッサをお勧めします。 AWSまたはその他のクラウドベースのサービスを使用している場合、優れたプロセッサを使用することはそれほど重要ではありませんが、高価ではなくなったため、優れたプロセッサを使用することをお勧めします。
3.グラフィックカード（GPU）：
データサイエンスでは、モデルのトレーニングなど、多くの操作がGPUに依存しています。 GPUの必要性は、データサイエンスタスクのタイプにも依存します。ディープラーニングを行っている場合や大量のデータを処理している場合は、処理を高速化するためにグラフィックカードが必要です。 GPUには通常のCPUと比較して多くのコアがあるため、GPUを使用すると、データ分析プロセスが何倍も高速化されます。
4.保管：
データは多くのストレージを必要とするため、優れたストレージデバイスを用意することをお勧めします。 SSDは非常に高速であるため、最適な選択肢です。しかし、それらは同時に超高価です。したがって、予算が限られている場合は、512 GBの小さなSSDと、ストレージ用の通常のハードディスクがあれば十分です。データ転送を高速化するために、ラップトップにUSB TypeCポートがあることを確認してください。
5.オペレーティングシステム：
オペレーティングシステムはあなたの個人的な選択です。 Linuxをサポートするラップトップを使用することをお勧めします。 macOSまたは任意のLinuxディストリビューションをお勧めします。 Windowsも良い選択ですが、すべてをセットアップする前に、多くの追加作業が必要です。
通常のマシンがデータサイエンスプロジェクトに適していないことは明らかです。十分なメモリを備えた強力なマシンと、効率的に動作するために十分なストレージスペースを備えた堅牢なCPUおよびGPUユニットのペアが必要です。データサイエンスプロジェクトに最適なノートパソコンを見てみましょう。
1. Dell G5：
最初の選択肢は、6コアの第10世代Intel Core i7 CPUを搭載し、NVIDIA GeForce GTX 1650Tiグラフィックスカードを搭載したDellG5です。あなたがプロのデータサイエンティストであり、モデリングやディープラーニングに取り組んでいる場合、このラップトップはすべてを非常に効果的に処理します。これは、さまざまなストレージ容量を備えたWindowsベースのラップトップです。 16GBのメモリと512GBのSSDを使用することをお勧めします。
G5には、51ワット時の3セルバッテリと、SDカードリーダーと1つのUSB TypeCポートを含むさまざまなポートが付属しています。ディスプレイはデータサイエンスとは何の関係もありませんが、良いものを持っていることはプラスです。 G5は、15.6インチ、フルHD、アンチグレアコーティングを施したLEDディスプレイを備えています。
長所：
- バランスのとれたマシン
- 確かなパフォーマンス
- 美しいルックス
短所：
- 騒々しい冷却
- 少し重い
2. HP Envy 17t：
HP Envy 17は、データサイエンスプロジェクト用の最新のラップトップの中で最良ではありませんが、良い選択です。インストールされているプロセッシングユニットは、Intel Corei7と専用のNVIDIAGeForceMX330グラフィックスカードです。プロセッサには4つのコアがありますが、グラフィックカードの存在により全体的なパフォーマンスが向上します。 Envy 17は、データサイエンス関連のタスクのほとんどを効果的に処理できます。
16GBのRAMとデュアルストレージオプションが付属しており、これは注目に値します。 Envy 17tのSSDは256GBで、ハードディスクは1TBです。 17.3インチ、4kディスプレイは、データサイエンティストには十分すぎるほどです。また、3つのUSB Type-Aポート、1つのUSB Type C、HDMIポート、およびSDカードスロットがあります。
長所：
- なめらかなデザイン
- 快適なキーボード
- 4Kディスプレイ
- 優れた熱管理
短所：
- 平凡なバッテリー寿命
- 少し高い
3. Macbook Air：
データサイエンス用のmacOS環境を用意することを強くお勧めします。 UNIXライクな環境や最新のM1チップなど、複数の適切な理由があります。 M1は、8コアを備え、最新のAMDまたはIntelプロセッサよりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮するため、非常に効率的なチップです。 M1は、機械学習を促進するように特別に設計されています。
MacBook Airの最新モデルには、256GB / 5126GBのストレージ容量を備えた8GB / 16GBのRAM構成が付属しています。 8GBのメモリで十分ですが、16GBを使用することをお勧めします。ストレージは個人の好みによって異なります。別のハードドライブを購入する場合は、256GBのSSDがあれば十分です。
長所：
- UNIXライクな環境
- M1チップ
- 優れたバッテリー寿命
短所：
- CUDAコアアプリケーションをサポートしていません
CUDAコアのサポートがないことは大きな失望かもしれませんが、それはMacBookAirがあなたのリストに載るべきではないという意味ではありません。それでも、データサイエンスプロジェクトの大部分を処理できます。ただし、並列処理のサポートが必要な場合は、16インチMacBookProをお勧めします。
4.エイサースウィフト3：
優れた仕様を備えたもう1つの予算にやさしいデバイス。これは私の2番目の強くお勧めするピックです。 Swift 3には、Radeonグラフィックスと統合された8コアプロセッシングユニットであるAMD Ryzen 74700Uがインストールされています。費用対効果の高いデータサイエンティストにとっては十分な選択肢です。
Swift 3は、MacBookに着想を得た薄型軽量のデザインで、8GBのRAMと512GBのSSDが付属しています。フルHDLEDディスプレイ、HD Webカメラ、およびバックライト付きキーボードがマシンを補完します。
長所：
- 手頃な価格
- なめらかなデザイン
- 持ち運びに便利
- 良好なバッテリー寿命
短所：
- メモリをアップグレードできません
- 平均表示
5. Lenovo ThinkPad E15：
Lenovo ThinkPad E15は、データサイエンティストにとってもう1つの選択肢です。マシンにはさまざまなバリエーションがあります。推奨される仕様は、IntelのUHD620グラフィックスと統合された第10世代IntelCorei5です。
ThinkPadE15には16GBのRAMが搭載されており、データサイエンス関連のタスクに最適です。 HP Envy ThinkPadと同様に、追加のストレージは付属していません。したがって、ストレージが必要な場合は、別途購入する必要があります。 15.6インチのディスプレイは、アンチグレアコーティングでまともです。さらに、HDMIまたはUSB TypeCを介して4k解像度の外部モニターを接続することもできます。
長所：
- アップグレード可能なストレージ
- 頑丈なボディ
短所：
- 負荷がかかると本当に熱くなる
- 短いバッテリー寿命
結論：
データサイエンスは広大で多様な分野であり、データサイエンティストとしてのあなたの仕事は、データを効率的に管理することです。データが増大するにつれて、ハードウェアも大量のデータを整理する必要があり、アップグレード性も要求されます。この記事では、データサイエンス関連のタスクで検討する必要のあるラップトップに関する簡単なガイドを提供することに焦点を当てました。
データ分析には、十分な量のメモリを備えたマルチコアプロセッサとGPUが必要です。ディープラーニングを扱う場合は、最新世代のCPU、特にオクタコアとGPUを使用することをお勧めします。それでも、優れたGPUを使用すると、集合的なパフォーマンスが向上します。