admin 管理员组文章数量: 887021
随着大数据的热度与市场需求不断提升,学习数据分析的小伙伴越来越多,然而,大家的个人电脑平时可能都用做了打游戏,看剧,逛论坛,没有配置过一套适合于学习大数据的环境,于是乎感叹万事开头难。
那么,电脑的好与不好主要看哪些配置呢?在购买电脑之前,我们都会对电脑配置进行详细的了解,然后在根据自己预算去选择合适的电脑,那么主要看哪些配置才对呢?下面带你看下哪些配置比较重要。
CPU
CPU决定你是做初级数据分析还是高级被数据分析。
电脑的CPU好比人体的大脑,是计算机的运算核心部位。那么如今的CPU主流有两大品牌商Intel和AMD,以Intel更为主流,下面讲解下Intel处理器的命名以及性能。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~
系列:最常见的酷睿系列i7、i5、i3,分别对应高、中、低。
代数: 代表是第几代CPU,通常来说数字越大,性能越好。
强度: 同一代的CPU中,第二和第三位数字越大,代表强度越大,性能越好。
代码: 生产厂商生产代码和性能无关。
类别:后缀英文字母,同时区分笔记本标压和低压重要的指数
那么笔记本CPU低压和标压哪个好?
标压CPU:性能强,功耗大,热量大,续航时间短。
低压CPU:功耗低,产热量小,性能略差,续航时间长。
显卡
显卡分核显和独显两种。
核心显卡:使用最多的显卡,集成在CPU中的显卡现在大多达到低端独显的水平,可以满足多数普通工作者的需求。型号为HDXXXX,看下面图是核显命名规则。
独立显卡:非必要部件,主流一线品牌AMD和NVIDIA。但是NVIDIA 比 AMD牛逼点,所以AMD的价格会稍微低一些。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~
如何选择显卡呢?
如果是普通办公用户,一般推荐CPU内置的核心显卡或者APU就可以了。
如果是学习数据分析,需要选择独立的显卡,特别是梳理大数据需要更高的显卡性能才能正常运行,从低到高推荐GTX1050、GTX1060、RTX级别的。
内存
内存不能雪中送碳,但能锦上添花。
很多是用户反映电脑配置很高,为啥还是卡?那有极大概率就是可用内存不足导致的。
如何挑选内存呢?建议按照需求和预算。
普通办公用户 4G内存或以上;
初级数据分析 8G内存或以上;
专业或高级数据分析 16G内存以上。
硬盘
硬盘是储存文件和信息的地方
硬盘分为机械硬盘、固态硬盘、混合硬盘,我们知道机械和固态,那混合硬盘是什么呢?混合硬盘是基于传统机械硬盘诞生出来的新硬盘,传输速度能达到固态硬盘的速度。
一般机械硬盘的空间都比固态的大,但是相对读取速度,固态硬盘远超机械硬盘,所以固态硬盘的价格会比机械的要高很多。所以我们可以把固态作为系统启动盘,机械作为存储盘,达到双剑合璧的状态。
屏幕
屏幕的输出是最直观的,我们眼睛能看到的。
我们除了考虑屏幕的尺寸大小之外,还要 考虑屏幕分辨率、刷新率、色域、面板材质这些参数。
分辨率:分辨率越大显示的内容越多,屏幕细腻、显示效果越好,目前流行4K屏。
色域:决定画面色彩好坏,低于50色域以下的屏幕还是算了吧,一般70以上色域的屏幕还是较为理想的。
屏幕材质:分为IPS和TN屏幕,TN屏幕可视觉角度较小,亮度相对较低,综合还是IPS屏好点。
英特尔7四核处理器是处理器的最佳选择。虽然i5处理器也可以正常工作,但当您处理大型数据集时,i7处理器是理想的选择。四核处理器顾名思义,它有4个内核,可以提高计算机的处理速度,使用较新的第6代处理器是一个不错的选择。笔记本电脑必须至少具有512GB硬盘驱动器才能处理大数据集。尽管可能还是会面临硬盘驱动器空间不足的问题,但至少还可以增加。但是,与硬盘驱动器相比,固态驱动器的性能要好得多,因为它们的速度很快,并且它们不像硬盘驱动器那样旋转。系统应具有至少16GB的RAM空间,因为有时机器可能无法处理比较繁重的情况。在这种情况下,可能必须运行虚拟机。
综上所述,通过记住上述三点,配备i7四核处理器和16GB RAM的笔记本电脑是学习数据分析的理想选择。如果,你想要更多地用于深度学习,那么对计算性能要求就要更高一些了。
以上就是关于适合学习数据分析的电脑配置介绍,不管如何主要都以预算和需求为基本再去考虑电脑配置,这样才能找到合适自己的电脑哦。
版权声明:本文标题:学习数据分析对笔记本电脑有什么要求呢? 内容由网友自发贡献,该文观点仅代表作者本人, 转载请联系作者并注明出处:http://www.freenas.com.cn/jishu/1726388839h950790.html, 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,一经查实,本站将立刻删除。
发表评论