데이터 과학은 데이터에 대한 연구입니다. 여기에는 데이터를 기록, 저장 및 분석하여 유용한 정보를 추출하는 작업이 포함됩니다. 데이터 사이언스의 응용은 방대하고 많은 하위 분야를 포함하기 때문에 다양합니다. 은행, 소매, 전자 상거래, 엔터테인먼트, 인터넷 검색, 음성 인식 등에 사용됩니다.
데이터 과학자는 데이터를 수집하고, 처리하고, 모델링한 다음 다양한 알고리즘을 적용하여 유용한 결정을 내리고 개선 목표를 설정해야 합니다. 이 모든 것은 강력한 기계를 필요로 하며 귀하의 기계가 숫자를 계산하는 데 능숙하지 않다면 귀하의 고객은 어려움을 겪을 것이고 결과적으로 데이터 과학자로서의 경력도 쇠약해질 것입니다. 따라서 적절한 노트북은 데이터 과학 여행에 매우 중요합니다.
이 글은 데이터 분석을 위한 노트북 구매에 대한 가이드를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 그러나 우리가 선택한 목록을 살펴보기 전에 먼저 데이터 과학자가 필요로 하는 기계의 종류를 이해해야 합니다.
데이터 과학 노트북 사양
데이터 과학을 위해 랩톱을 구입하기 전에 고려해야 할 몇 가지 사항이 있으며 먼저 RAM이 제공됩니다.
1. 메모리(RAM)
메모리는 데이터 과학자 노트북에 매우 중요합니다. 더 많은 것이 항상 더 좋습니다. 권장 메모리는 16GB입니다. 그러나 작업이 클라우드 기반이라면 거대한 메모리 모듈은 중요하지 않습니다. 확장 가능한 메모리 옵션이 있는 노트북이 있으면 플러스가 될 것입니다.
2. 프로세서(CPU)
글쎄요, 데이터 분석에는 많은 연산 능력이 필요하므로 병렬 처리를 최대한 활용하려면 최신 멀티 코어 프로세서를 선호합니다. AWS 또는 기타 클라우드 기반 서비스를 사용하는 경우 좋은 프로세서를 갖는 것은 덜 중요하겠지만 더 이상 비싸지 않으므로 좋은 프로세서를 사용하는 것이 좋습니다.
3. 그래픽 카드(GPU):
데이터 과학에서 많은 작업은 모델 훈련과 같은 GPU에 의존합니다. GPU의 필요성은 데이터 과학 작업의 유형에 따라 달라집니다. 딥 러닝을 하거나 많은 양의 데이터를 처리하는 경우 처리를 가속화하려면 그래픽 카드가 필요합니다. GPU는 일반 CPU에 비해 코어가 많기 때문에 GPU가 있으면 데이터 분석 속도가 몇 배나 빨라집니다.
4. 보관:
데이터는 많은 저장 공간을 차지하므로 좋은 저장 장치를 갖는 것이 좋습니다. SSD는 매우 빠르기 때문에 완벽한 선택입니다. 그러나 그들은 동시에 매우 비쌉니다. 따라서 예산이 빠듯하다면 저장용 일반 하드 디스크와 함께 512GB의 작은 SSD만 있으면 충분합니다. 더 빠른 데이터 전송을 위해 노트북에 USB Type C 포트가 있는지 확인하십시오.
5. 운영 체제:
운영 체제는 개인 선택입니다. Linux를 지원하는 노트북을 사용하는 것이 좋습니다. macOS 또는 모든 Linux 배포판을 권장합니다. Windows도 좋은 선택이 될 수 있지만 모든 것을 설정하기 전에 수행할 추가 작업이 많이 필요합니다.
일반 기계는 데이터 과학 프로젝트에 적합하지 않음이 분명합니다. 효율적인 작업을 위해서는 충분한 메모리와 충분한 저장 공간을 갖춘 한 쌍의 강력한 CPU 및 GPU 장치가 필요한 강력한 시스템이 필요합니다. 데이터 과학 프로젝트에 가장 적합한 노트북을 살펴보겠습니다.
1. 델 G5:
첫 번째 선택은 6코어의 10세대 Intel Core i7 CPU와 함께 제공되고 NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti 그래픽 카드로 구동되는 Dell G5입니다. 전문 데이터 과학자이고 모델링 또는 딥 러닝 작업을 하고 있다면 이 노트북이 모든 것을 매우 효과적으로 처리할 것입니다. 다양한 저장 용량을 제공하는 Windows 기반 노트북입니다. 16GB 메모리와 512GB SSD를 사용하는 것이 좋습니다.
G5는 51와트시 3셀 배터리와 SD 카드 리더기 및 USB Type C 포트 1개를 포함한 다양한 포트와 함께 제공됩니다. 디스플레이는 데이터 과학과 아무 관련이 없지만 좋은 디스플레이는 플러스입니다. G5에는 15.6인치, 풀 HD, 눈부심 방지 코팅이 된 LED 디스플레이가 있습니다.
장점:
- 균형 잡힌 기계
- 견고한 성능
- 아름다운 외모
단점:
- 시끄러운 냉각
- 약간 무겁다
2. HP 엔비 17t:
HP Envy 17은 데이터 과학 프로젝트를 위한 최신 노트북 중 최고는 아니지만 좋은 선택입니다. 설치된 처리 장치는 Intel Core i7 및 전용 NVIDIA GeForce MX330 그래픽 카드입니다. 프로세서에는 4개의 코어가 있지만 그래픽 카드가 있으면 전반적인 성능이 향상됩니다. Envy 17은 대부분의 데이터 과학 관련 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
16GB RAM과 듀얼 스토리지 옵션이 함께 제공됩니다. Envy 17t에는 256GB의 SSD에 1TB의 하드 디스크가 있습니다. 17.3인치, 4k 디스플레이는 데이터 과학자에게 충분합니다. USB Type-A 포트 3개, USB Type C 1개, HDMI 포트 및 SD 카드 슬롯도 있습니다.
장점:
- 세련된 디자인
- 편안한 키보드
- 4K 디스플레이
- 좋은 열 관리
단점:
- 평범한 배터리 수명
- 조금 비싸다
3. 맥북 에어:
데이터 과학을 위한 macOS 환경을 갖추는 것이 좋습니다. 유닉스 계열 환경과 최신 M1 칩 등 여러 이유가 있다. M1은 8개의 코어를 가지고 있고 최신 AMD 또는 Intel 프로세서보다 훨씬 더 나은 성능을 제공하기 때문에 매우 효율적인 칩입니다. M1은 머신 러닝을 향상시키기 위해 특별히 설계되었습니다.
MacBook air의 최신 모델에는 8GB/16GB RAM 구성과 256GB/5126GB 저장 용량이 함께 제공됩니다. 8GB 메모리면 충분하지만 16GB로 가는 것을 추천합니다. 스토리지는 개인의 취향에 따라 다르며 별도의 하드 드라이브를 구입할 경우 256GB의 SSD가 있으면 충분합니다.
장점:
- UNIX와 같은 환경
- M1 칩
- 우수한 배터리 수명
단점:
- CUDA 핵심 애플리케이션을 지원하지 않습니다.
CUDA 코어 지원이 없다는 것은 큰 실망일 수 있지만 그렇다고 해서 MacBook air가 목록에 없어야 한다는 의미는 아닙니다. 여전히 많은 데이터 과학 프로젝트를 처리할 수 있습니다. 그러나 병렬 처리 지원을 원한다면 16인치 MacBook pro를 선택하십시오.
4. 에이서 스위프트 3:
뛰어난 사양을 갖춘 또 다른 예산 친화적인 장치. 두 번째로 추천하는 픽입니다. Swift 3는 Radeon 그래픽과 통합된 8코어 처리 장치인 AMD Ryzen 7 4700U와 함께 설치됩니다. 비용 효율성을 갖춘 모든 데이터 과학자를 위한 충분한 선택입니다.
Swift 3는 8GB RAM과 512GB SSD와 함께 제공되는 얇고 가벼운 MacBook에서 영감을 받은 디자인입니다. Full HD LED 디스플레이, HD 웹캠 및 백라이트 키보드가 장비를 보완합니다.
장점:
- 입수 가능한
- 세련된 디자인
- 높은 휴대성
- 좋은 배터리 수명
단점:
- 메모리를 업그레이드할 수 없습니다.
- 평균 디스플레이
5. 레노버 씽크패드 E15:
Lenovo ThinkPad E15는 데이터 과학자를 위한 또 다른 선택입니다. 기계에는 다양한 변형이 있습니다. 권장 사양은 Intel의 UHD 620 그래픽이 통합된 10세대 Intel Core i5입니다.
ThinkPad E15에는 데이터 과학 관련 작업에 탁월한 16GB RAM이 함께 제공됩니다. HP 엔비 씽크패드와 마찬가지로 추가 스토리지가 제공되지 않아 스토리지가 필요하면 별도로 구매해야 한다. 15.6인치 디스플레이는 눈부심 방지 코팅으로 괜찮습니다. 또한 HDMI 또는 USB Type C를 통해 4k 해상도의 외부 모니터를 연결할 수도 있습니다.
장점:
- 업그레이드 가능한 스토리지
- 견고한 바디
단점:
- 부하가 걸리면 정말 뜨거워집니다.
- 짧은 배터리 수명
결론:
데이터 과학은 방대하고 다양한 분야이며 데이터 과학자로서 당신의 임무는 데이터를 효율적으로 관리하는 것입니다. 데이터가 증가함에 따라 하드웨어도 막대한 양의 데이터를 구성해야 하며 업그레이드 가능성도 요구됩니다. 이 글에서는 데이터 과학 관련 작업을 위해 고려해야 할 랩톱에 대한 간략한 가이드를 제공하는 데 중점을 두었습니다.
데이터 분석을 위해서는 멀티코어 프로세서와 충분한 메모리를 갖춘 GPU가 필요합니다. 딥 러닝을 다루는 경우 최신 세대 CPU, 특히 옥타 코어 및 GPU를 사용하는 것이 좋습니다. 그럼에도 불구하고 좋은 GPU를 사용하면 집단 성능이 향상됩니다.