Os 4 melhores laptops para ciência de dados e modelagem de dados

Grande parte do mundo hoje é movido por dados, por isso há muita necessidade de ciência de dados e modelagem de dados. Isso também significa que há cada vez mais pessoas entrando nisso, e se você quiser um laptop que seja adequado para esse tipo de tarefa de processamento de dados, bem, então apenas algumas coisas funcionarão. É por isso que reunimos nossas escolhas favoritas dos melhores laptops para ciência de dados, variando em vários preços e configurações de especificações, para que você possa obter algo que realmente atenda às suas necessidades.

Os melhores laptops para ciência de dados

• Compre o Dell XPS 15 se quiser o melhor laptop geral para ciência e modelagem de dados
• Compre o M3 Pro MacBook Pro 14 se quiser o melhor MacBook para ciência de dados e modelagem de dados
• Compre o Acer Swift 3 se quiser um laptop econômico para ciência de dados e modelagem
• Compre o ASUS ROG Strix G17 se você deseja o melhor desempenho para ciência de dados e modelagem

Notebook Dell XPS 15

Melhor laptop geral para ciência de dados e modelagem de dados

Ser o melhor no geral não significa que você tenha as melhores especificações, mas sim algo que faz um bom trabalho ao equilibrar custo e desempenho, e o Dell XPS 15 faz um excelente trabalho nisso. Sob o capô, ele possui um Intel Core i7-13700H, que é uma CPU de médio a alto padrão bem balanceada para processar números e conjuntos de dados relativamente grandes. Ele também pode lidar com vários tipos de aprendizado de máquina, então se você usa muito isso em seu trabalho, esta é uma opção perfeita. Além disso, embora não seja tão importante, ele vem com uma GPU Intel Arc A370M, que pode ajudar em algumas tarefas de simulação e aprendizado de máquina, embora seja uma GPU básica, então não espere muito.

Além da CPU sólida, você obtém 32 GB de RAM DDR5 , o que seria muito para um trabalho de produtividade normal, mas com grandes bancos de dados e conjuntos de dados, ter muita RAM significa menos lentidão ao carregar coisas e usar aplicativos enquanto você trabalha. Além disso, como é a RAM DDR5 mais rápida e mais recente, o processo geral será mais suave, embora não muito, mas é um bom desempenho adicional para se ter. Os 512 GB de armazenamento usando um SSD também significam um desempenho geral mais rápido, embora o armazenamento possa ser um problema se você executar muitos conjuntos grandes diferentes, então isso é algo a considerar.

Quanto à tela, é um painel de 15,6 polegadas com resolução FHD +, por isso é perfeitamente adequado para visualização por longos períodos. Ele também pode atingir 500 nits de brilho máximo, então você poderá usá-lo na maioria dos ambientes, mesmo com iluminação direta, o que é muito útil em determinados ambientes. A construção geral é excelente e você provavelmente também ficará feliz em saber que ela vem carregada com o Windows 11 Pro, então você não terá que atualizá-la para obter recursos extras.

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Macbook Pro 14

Melhor MacBook para ciência de dados e modelagem de dados

Se você é um fã do ecossistema Apple, a escolha óbvia que você deve escolher é o M3 Pro MacBook Pro 14 . A principal razão para isso é que ele roda o mais novo chip M3 da Apple, e essa configuração roda especialmente o M3 Pro, que é o segundo chip mais poderoso que a Apple oferece atualmente. Como tal, é excelente para tarefas de ciência de dados e modelagem, dada a quantidade de poder que possui, e também lidará muito bem com o aprendizado de máquina, especialmente em comparação com alguns processadores Intel ou AMD.

O que é ainda melhor é que você obtém 18 GB de RAM e, embora isso possa não parecer muito em comparação com alguns laptops que podem atingir 32 GB, é muito bom para a Apple, que tende a buscar capacidades de 8 GB ou 16 GB. De qualquer forma, ainda é suficiente para lidar perfeitamente com a maioria dos aplicativos, a menos que você saiba que tem uma necessidade específica de mais de 18 GB. Certamente também apreciamos o SSD interno para velocidades mais rápidas, e os 512 GB de armazenamento devem ser mais que suficientes para a maioria das pessoas.

Uma coisa que é uma desvantagem é que a tela tem apenas 14 polegadas, o que pode ser um pouco chato quando você precisa examinar centenas ou milhares de bits de dados em uma tela menor. Você pode absolutamente conectar-se a outro monitor maior, mas o MacBook Pro 14 suporta apenas um extra, então você obtém apenas a tela do laptop de 14 polegadas e qualquer outro monitor que possa conectar. Há também a opção de atualizar para uma tela maior, um MacBook Pro de 16 polegadas, mas adiciona facilmente outros US$ 500 ao preço. Dito isto, com o MacBook Pro 16, existem opções para 32 GB de RAM, o que pode ser uma opção se você precisar de mais.

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Acer Swift3

Melhor laptop econômico para ciência de dados e modelagem de dados

Ter um laptop de modelagem e ciência de dados relativamente bom não significa necessariamente que você tenha que pagar milhares de dólares, e existem algumas opções sólidas e econômicas por aí. Um exemplo é o Acer Swift 3 , que faz um bom trabalho ao fornecer algumas especificações poderosas a um preço muito razoável. Por exemplo, você obtém 16 GB de RAM e, embora seja apenas DDR4, ainda é poderoso o suficiente para a maioria dos aplicativos de dados que você provavelmente executará, especialmente porque a disparidade entre DDR5 e DDR4 ainda não é tão grande.

Quanto ao poder de processamento, você obtém o AMD Ryzen 5 5625U, uma CPU de gama média bastante eficiente e boa o suficiente para a maioria das tarefas de modelagem e ciência de dados. Não é tão poderoso quanto o Intel i7 ou o Ryzen R7, mas é uma excelente opção de orçamento, embora não devamos enfatizar muito. Felizmente, você obtém um SSD para carregamento rápido de aplicativos e dados, e tem 512 GB, o que é uma boa quantidade para ter em um laptop com esse preço, e o mesmo vale para o teclado, que é surpreendentemente bom.

Dito isso, o touchpad é menor e você provavelmente desejará adicionar um mouse a ele em vez de usá-lo, pois pode ser complicado. A tela também é um pouco menor, com 14 polegadas, mas isso é apenas parte do compromisso de preço, e ela roda uma resolução de 1920 x 1080, o que não é nada ruim. Quanto à duração da bateria, é excelente, e você pode esperar cerca de oito a dez horas trabalhando e cerca de 14 horas se estiver apenas assistindo conteúdo, então você pode esperar que a duração da bateria fique em algum lugar entre esses números.

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ASUS ROG Strix G17

Laptop de melhor desempenho para ciência de dados e modelagem de dados

Agora, vamos apenas esclarecer que sabemos que este é um laptop para jogos , mas a verdade é que há muita sobreposição entre laptops para jogos de última geração e laptops que funcionam muito bem para ciência de dados e modelagem. Por exemplo, sob o capô você tem um AMD Ryzen 9 7945HX, que é um dos CPUs mais poderosos do mercado. Isso irá lidar facilmente com a maioria das tarefas de ciência de dados que você realiza e, se não, então você realmente não tem para onde ir, exceto CPUs de nível profissional como Threadripper ou Xeon da Intel, ambos caros e raros de encontrar em maioria dos laptops disponíveis comercialmente.

Além disso, você também obtém uma tela muito maior, de 17,3 polegadas, o que é realmente ótimo quando você passa horas olhando para uma tela, principalmente porque ela roda em resolução QHD. Você também ficará feliz em saber que ele pode atingir uma taxa de atualização de 240 Hz, o que pode não significar muito, mas lembre-se de que a maioria dos telefones principais funciona a 120 Hz, portanto, é uma experiência geral muito mais suave e você realmente não precisa aumente a taxa de atualização tão alta de qualquer maneira. Há também um RTX 4070 lá, então se você tiver aprendizado de máquina que precisa de uma GPU forte ou simulações gráficas, isso ajudará bastante.

Quanto à RAM, você obtém 32 GB de DDR5, por isso é rápido e abundante, pelo menos para a maioria dos aplicativos de ciência de dados e modelagem. Você obtém um SSD maior de 1 TB para trabalhar, o que também é bom, especialmente se você planeja fazer outras coisas no Strix G17, como jogos. Uma coisa a ter em mente, porém, é que a duração da bateria não é tão boa e a estética geral grita “jogador”. Se você quiser algo mais sutil que funcione em um escritório, isso pode ser problemático e, embora você possa desligar totalmente o RGB, é meio óbvio que é um laptop para jogos de qualquer maneira.

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Como escolhemos esses laptops para ciência de dados

Processador

Facilmente, uma das coisas mais importantes em um laptop feito para ciência e modelagem de dados é o tipo de CPU que você possui. Todos os aplicativos tendem a depender bastante da CPU para processar os números, portanto, ter algo poderoso é o ponto de partida a partir do qual todas as outras especificações devem ser baseadas. Outra coisa a ter em mente é que velocidades de clock mais altas e mais threads e núcleos são sempre melhores, então se você estiver comparando um modelo de CPU com outro, essas são as estatísticas que procuramos.

Para esse fim, definimos um limite inferior para CPUs de gama média, como o Intel i5 ou o Ryzen R5, mas o ideal é que você queira algo mais poderoso, como os processadores Intel i7 e Ryzen R7. Há também o próximo nível, que é o Intel i9 e o Ryzen R9, ambos facilmente alguns dos CPUs mais poderosos do mercado, mas custam bastante dinheiro, então certifique-se de que precisa de tanta energia se você estiver indo para um desses.

BATER

Ao lidar com grandes conjuntos de dados e números sendo carregados dentro e fora de um programa, ter muita RAM pode ser uma grande ajuda, especialmente à medida que os dados ficam cada vez maiores. Agora, realisticamente, você não precisa ir a extremos como 128 GB, mas ter um mínimo de 8 GB é realmente o limite. Idealmente, 16 GB é mais favorável e, por isso, pretendemos que todas as nossas escolhas sejam iguais ou superiores a esse limite. Ter 32 GB também é bom, especialmente em termos de capacidade de realizar multitarefas e outras coisas, mas não é necessário se você não quiser aumentar o preço, 16 GB devem ser suficientes para a maioria dos casos de uso.

GPU e armazenamento

Na maioria das vezes, as GPUs não desempenham um papel importante no processamento de números da ciência de dados, a menos que você faça alguma forma de aprendizado de máquina, que pode depender fortemente de uma GPU para executar simulações ou treiná-la com dados. Em última análise, se você precisa de um ou não, e quão poderoso ele é, depende do tipo de ciência de dados e modelagem que você fará, então verifique se seus aplicativos e trabalho dependem de CPU ou GPU, ou ambos, e baseie suas decisões nisso. Na maioria das vezes, não levamos as GPUs em consideração, com apenas algumas opções com GPU na lista.

Da mesma forma, o armazenamento não desempenha um papel tão importante na ciência de dados e na modelagem quanto a CPU e a RAM, mas é sempre bom poder carregar seus aplicativos mais rapidamente e ter seus dados acessados ​​mais rapidamente. Como tal, é melhor escolher algo que tenha um SSD e, como a maioria dos laptops modernos tem um, provavelmente não é algo que você deva ficar atento, a menos que seja algo excessivamente barato.

Este artigo é gerenciado e criado separadamente da equipe editorial do Digital Trends.