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看大數據用什麼電腦

發布時間:2022-06-21 09:15:42

Ⅰ 學習大數據適合買什麼電腦

學習大數據適合買內存大一點的電腦。

大數據(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

對於「大數據」(Big data)研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵,在於提高對數據的「加工能力」,通過「加工」實現數據的「增值」。

Ⅱ 大數據專業用什麼配置筆記本夠用

您好,小米筆記本 RedmiBook Pro 14 採用的是 AMD 的銳龍處理器,有兩個選擇,R5的5500和R7的5700。兩款都是使用了16GB的內存和512GB的PCIe固態硬碟
由於大數據專業會使用到資料庫,而資料庫又是一個龐大的數據中心,會很長在短時間內運行一系列的篩選功能進行資料庫的優化,所以對於機子的運算能力有較高的要求,因此內存、儲存的容量和速度也很關鍵;但對於顯卡和屏幕的要求就不高了。
所以個人會建議您要是考慮買 RedmiBook Pro 14 這個筆記本電腦,考慮買 R7的5700 處理器版本,先暫時使用。假如感覺速度不夠快,或是資料庫過大時,可以後期再添加16GB的內存,達到32GB(最好買機子是1條16GB的內存條,而不是2條8GB,否者將來添加內存時,需要買2條16GB的,替換掉2條8GB的內存條,而不是只是買1條16GB)。假如儲存空間不夠,將來可以更換到1T或是2T的固態硬碟,然後把機子裡面的拔出來做成外置的固態硬碟使用。

Ⅲ 學大數據專業用什麼筆記本電腦

推薦華碩天選2,


選配新一代標壓處理器AMD Ryzen™ 5 5600H/5800H,

選配 Intel® 第十一代 酷睿™ 標壓處理器Intel 酷睿™ i5-11260H/11400H/ i7-11600H/11800H/ i9-11900H (視出貨而定)

全新安培架構獨顯,配備NVIDIA® GeForce™ RTX3050/RTX3050TI/ RTX3060 和RTX3070 with Max-Q,實時光追和低延遲技術帶來致勝優勢。

搭載TX BOOST超頻引擎,在增強模式下可以自動超頻,潛能全面激發。


採用144Hz/ 240Hz IPS電競屏幕,8ms響應時間(選配)高刷新率帶來流暢的游戲體驗,100% sRGB色域(選配),支持Adaptive-sync技術,消除畫面撕裂,可以帶來最為沉浸式的游戲新體驗。


*產品規格可能會依國家地區而有所變動,我們誠摯的建議您與當地的經銷商或零售商確認目前銷售產品的規格。

Ⅳ 大數據專業用什麼配置筆記本夠用

這個需要根據用途選擇,配置是越高越好,當然價格也就會越高。
挑選電腦的話主要從以下幾個方面考慮:
1、CPU:計算機的所有操作都受CPU控制,CPU的性能指標直接決定了微機系統的性能指標,目前市面主流的是奔騰、酷睿i3、i5之類。
2、顯示屏:液晶顯示器是筆記本電腦中最為昂貴的一個部件。屏幕的大小主流為14.1英寸,也有15英寸的,如果用戶經常出差的話,建議選擇一些超薄、超輕型筆記本,屏幕在12寸~13寸,如果用戶是坐辦公室,不妨選擇大一點,這樣看起來比較舒適。
3、內存:用於暫時存放CPU中的運算數據,以及與硬碟等外部存儲器交換的數據,計算機中所有程序的運行都是在內存中進行的,因此內存的性能對計算機的影響非常大。目前市面主流的是2G/4G,以及8G大小的內存。
4、硬碟容量:作為計算機系統的數據存儲器,容量是硬碟最主要的參數,主要考慮硬碟容量和轉速,市面主流是500及1T容量的,5400轉速和7200轉速的。
5、光碟驅動器:目前流行搭配DVD-RW(DVD刻錄)。從使用和經濟的角度。要注意光碟機讀盤的穩定性、讀盤聲音、讀盤時的糾錯能力、光碟機速度等。
6、電池和電源適配器:盡可能選購鋰電池,而對於電源適配器,在選購時要應該注意在長時間工作以後,如果溫度太高就不正常。
7、擴充性:應充分考慮產品的擴充性能和可升級性。使用最頻繁的USB介面,有多個較好用,可以很輕易地接上數字相機、掃描儀、滑鼠等各種外設。
8、是否預裝操作系統:沒有預裝操作系統,就是所說的「裸機」。這樣對系統的穩定性有一定影響。
9、品牌:買筆記本電腦最好不要只求便宜,或規格高。品牌保證在購買時是有意義的,因為一般品牌形象好的公司,通常會在技術及維修服務上有較大的投資,並反應在產品的價格上。此外,在軟體以及整體應用的搭配、說明文件、配件等也會較為用心。
在詢問價格的同時,還應關注保修及日後升級服務的內容。尤其是保修服務方面,有些公司提供一年,有些公司則是三年的保修服務;有些公司設有快速維修中心,有些則沒有;而保修期間的維修、更換零件是否收費各品牌也不盡相同。

Ⅳ 大數據專業用什麼筆記本電腦

大數據專業的話,對於處理器、內存和硬碟的要求會比較大,所以應該優先考慮擴展性好的游戲本。

所以需求排列下來就是處理器要強一些,內存和硬碟擴展性好、有性能還不錯的獨顯更佳(總要玩玩游戲的嘛)。

下面我就給大家推薦幾款性價比超高的機型:

一、拯救者r7000

拯救者r7000搭載了銳龍R5-5600H,雖然表現不如5800H,但用於大數據學習還是綽綽有餘的,顯卡上3050雖然因為4GB的顯存被游戲玩家吐槽,但你本身就不依賴用它打游戲開光追不是,還是很夠用的,起碼比MX450強了一個次元(還是95W滿血版)。

二、暗影精靈7

相比之下暗影精靈7的3050顯卡只有80W功耗顯得稍弱,但是第十一代i5-11400H的跑分表現也是相當不俗的,搭配上PCle4.0,整體的素質也可圈可點,6499的價格作為搶不到r7000的備選沒啥毛病。

三、小新pro16

小新pro16可以說是輕薄本中的另類了,本身搭載了1650顯卡(輕薄本的常用顯卡MX450就是1650的閹割版),搭配上R5-5700H處理器和2.5K的120Hz刷新率屏幕,本身的性能還是很猛的,1.92KG的機身重量也更加便於攜帶,缺點就是16GB內存沒法擴充需要注意。

總的來說,大數據專業使用拯救者r7000、暗影精靈7這樣的游戲本絕對是綽綽有餘了,足以支撐到你用到畢業,如果更注重輕薄,對32GB沒有特別高的需求,小新pro16也是很不錯的選擇。

Ⅵ 你好,我是數據科學與大數據技術專業的大一新生,應該買什麼電腦啊

買華碩筆記本電腦好。

中國台灣華碩電腦股份有限公司是當前全球第一大主板生產商、全球第三大顯卡生產商,同時也是全球領先的3C解決方案提供商之一,致力於為個人和企業用戶提供最具創新價值的產品及應用方案。

華碩的產品線完整覆蓋至筆記本電腦、主板、顯卡、伺服器、光存儲、有線/無線網路通訊產品、LCD、掌上電腦、智能手機等全線3C產品。其中顯卡和主板以及筆記本電腦三大產品已經成為華碩的主要競爭實力。

華碩以精實思維來為客戶創造極大化的價值。結合企業文化中的「精實六個標准差」(Lean Six Sigma, LSS)原則,精實思維更要求華碩夥伴之間開放溝通,將所有程序中的價值極大化,精簡成本與消耗,並且持續追求管理流程的精進。

企業榮譽

2020年6月18日,獲評艾媒金榜(iiMedia Ranking)發布的《2020「618」中國電商消費十大3C數碼品牌排行榜單》前10名。

2020年5月10日,「2020中國品牌500強」排行榜發布,華碩排名第99位。

2020年4月10日,獲評艾媒金榜(iiMedia Ranking)發布的《2020Q1中國智能路由器品牌排行榜TOP15》第9名。

Ⅶ 大數據技術用什麼筆記本電腦

沒有特定要求,
大數據如果是開發崗位,那麼組件對內存要求高,如果是分析崗位,那麼對運算速度要求高
所以當然是性能越強越好,比如配備支持GPU運算的獨立顯卡

Ⅷ 大數據專業用什麼電腦比較好

摘要 一、拯救者r7000

Ⅸ 大數據專業用什麼樣的筆記本合適

大數據專業需要CPU 性能強、內存大的筆記本電腦。

「大數據」指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。「大數據」之「大」,並不僅僅在於「容量之大」。

更大的意義在於:通過對海量數據的交換、整合和分析,發現新的知識,創造新的價值,帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。「大數據」能幫助企業找到一個個難題的答案,給企業帶來前所未有的商業價值與機會。

大數據專業將從大數據應用的三個主要層面(即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘)系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法,包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法。

分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等,實際提升企業解決實際問題的能力。

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