Podemos dar um Google e ver vários testes de Benchmark comparando os fabricantes. O cenário já começa a mudar quando se pensa em computadores para empresas, servidores etc. Optaria pela AMD sem sombra de dúvidas, principalmente pelo preço muito mais acessível em relação às Intel e NVidia. Todos nós na DSA usamos MacBook e a estabilidade do hardware + sistema operacional ainda não encontramos em qualquer outra combinação hardware/software SO.
Datalore
- Este tem um Processador Intel Core i7-1185G7, que é perfeito para tarefas de ciência de dados, pois tem um Cache de 12MB e pode atingir velocidades de até 4,8Ghz é perfeito para conduzir múltiplos projectos ao mesmo tempo.
- Portanto, não é nenhuma surpresa que quase metade dos que responderam use vários recursos baseados em IA integrados ao software que eles usam.
- Ainda assim, esse é um dos melhores cursos de Data Science, por oferecer certificados reconhecidos e possibilitar ao aluno uma base sólida no assunto.
- Os programas se concentram em preparar os alunos para atender as “necessidades práticas da indústria”.
O analista de dados terá um aprendizado direcionado ao gerenciamento e interpretação dos dados recebidos. Além disso, conta com mentorias e as demais vantagens propostas pela instituição de ensino. Ao longo das aulas, é possível trabalhar em projetos desenvolvidos por especialistas e contar com uma mentoria especializada.
Armazenar:
E uma das tarefas mais importantes do trabalho do Cientista de Dados, é ser capaz de transmitir tudo aquilo que os dados querem dizer. E às vezes os dados querem dizer coisas diferentes, para públicos diferentes. Hoje temos à nossa disposição os mais variados recursos para apresentação e exatamente aí que está curso de cientista de dados o desafio. Nunca foi tão fácil gerar tabelas e gráficos, com diferentes estruturas, formatos, tamanhos, cores e fontes. Os gráficos estão deixando de ser gráficos e se tornando infográficos. Ter um volume cada vez maior de dados à nossa disposição, não torna mais fácil a apresentação da informação gerada.
- Ele possui um processador AMD Ryzen H que é uma excelente opção para tarefas de ciência de dados.
- Além disso, também vem com 16GB de RAM DDR4, pelo que pode utilizar mais do que uma aplicação de cada vez sem qualquer problema.
- Por isso, certifique-se de que o portátil que escolhe tem uma boa E/S.
- Tem um processador poderoso, muita memória RAM, e uma grande placa gráfica.
Memória
Para estudar num computador para ciência de dados, eu consigo facilmente colocar o processador em 100%, a RAM em 100% (com 16GB de RAM) e consigo até fazer algumas coisas que travam nesse calor. Para mim, 16GB (ou 8GB e um slot livre) https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ é o recomendado mínimo na hora de tentar rodar coisas com aulas abertas no navegador, notion, etc. Não ter suporte para o núcleo CUDA pode ser uma grande decepção, mas isso não significa que o MacBook air não deva estar em sua lista.
- Além disso, o seu ecrã permite-lhe ver todos os detalhes dos seus projectos de ciência de dados com um detalhe incrível.
- Os cientistas de dados têm muitas vezes de trabalhar com dados que são apresentados em forma gráfica.
- A duração da bateria do dispositivo é também muito boa, e é uma escolha perfeita para projectos de ciência de dados que requerem a utilização do seu computador portátil em condições difíceis.
Se você pesquisar sobre recomendações de computadores, você verá muita gente dizendo que 16GB é suficiente para o usuário comum, mais do que isso é desperdício. E meio que é assim mesmo, mas o computador para ciência de dados não é um computador para uso comum. Os processadores têm núcleos, alguns têm núcleos específicos e muita coisa que é completamente irrelevante para o usuário comum começa a ser útil para o cientista de dados (lanes, caches, etc.). As marcas costumam usar 3–5–7 e 9 para separar seus processadores por qualidade e potência. Os “5” entregam o melhor custo benefício, mas tem o problema do “qual 5”, porque hoje em dia essa divisão não quer dizer muita coisa. O primeiro passo para comprar um computador para ciência de dados é reconhecer que você provavelmente não é o usuário imaginado pela empresa quando projetou hardware para uso doméstico.
