Die 4 besten Laptops für Data Science und Datenmodellierung

Ein Großteil der heutigen Welt wird von Daten bestimmt, daher besteht ein großer Bedarf an Datenwissenschaft und Datenmodellierung. Das bedeutet auch, dass sich immer mehr Leute damit beschäftigen, und wenn Sie einen Laptop wollen, der für diese Art von Datenverarbeitungsaufgaben gut geeignet ist, dann funktionieren nur bestimmte Dinge. Aus diesem Grund haben wir unsere Favoriten für die besten Laptops für die Datenwissenschaft in verschiedenen Preisklassen und Ausstattungsvarianten zusammengestellt, damit Sie etwas bekommen, das wirklich Ihren Anforderungen entspricht.

Die besten Laptops für Data Science

• Kaufen Sie das Dell XPS 15 , wenn Sie den insgesamt besten Laptop für Datenwissenschaft und Datenmodellierung suchen
• Kaufen Sie das M3 Pro MacBook Pro 14 , wenn Sie das beste MacBook für Datenwissenschaft und Datenmodellierung suchen
• Kaufen Sie das Acer Swift 3 , wenn Sie einen preisgünstigen Laptop für Datenwissenschaft und Modellierung suchen
• Kaufen Sie das ASUS ROG Strix G17 , wenn Sie die beste Leistung für Datenwissenschaft und Modellierung wünschen

Dell XPS 15 Laptop

Insgesamt der beste Laptop für Datenwissenschaft und Datenmodellierung

Insgesamt der Beste zu sein bedeutet nicht, dass man über die besten technischen Daten verfügt, sondern vielmehr etwas, das ein gutes Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung schafft, und das Dell XPS 15 leistet dabei hervorragende Arbeit. Unter der Haube steckt ein Intel Core i7-13700H, eine Mittel- bis High-End-CPU, die gut für die Verarbeitung von Zahlen und relativ großen Datensätzen geeignet ist. Es kann auch verschiedene Arten des maschinellen Lernens verarbeiten. Wenn Sie es also häufig bei Ihrer Arbeit verwenden, ist dies die perfekte Option. Auch wenn es nicht so wichtig ist, verfügt es über eine Intel Arc A370M-GPU, die bei einigen Simulations- und maschinellen Lernaufgaben hilfreich sein kann, obwohl es sich um eine Einsteiger-GPU handelt, also erwarten Sie nicht viel.

Neben der soliden CPU erhalten Sie 32 GB DDR5-RAM , was für normale Produktivitätsarbeiten viel wäre, aber bei großen Datenbanken und Datensätzen bedeutet viel RAM weniger Verlangsamung beim Laden von Dingen und beim Verwenden von Apps während der Arbeit. Da es sich außerdem um den schnelleren und neueren DDR5-RAM handelt, wird der Gesamtprozess flüssiger sein, wenn auch nicht um ein Vielfaches, aber es ist eine schöne zusätzliche Leistung. Die 512 GB Speicher bei Verwendung einer SSD bedeuten auch eine schnellere Gesamtleistung, obwohl der Speicher möglicherweise ein Problem darstellt, wenn Sie viele verschiedene große Sets verwenden, also sollten Sie dies bedenken.

Beim Bildschirm handelt es sich um ein 15,6-Zoll-Panel mit FHD+-Auflösung, sodass er für die Anzeige über längere Zeiträume vollkommen in Ordnung ist. Es kann außerdem eine Spitzenhelligkeit von 500 Nits erreichen, sodass Sie es in den meisten Umgebungen verwenden können, sogar bei direkter Beleuchtung, was in bestimmten Umgebungen sehr nützlich ist. Der Gesamtaufbau ist ziemlich gut, und Sie werden sich wahrscheinlich auch darüber freuen, dass Windows 11 Pro bereits vorinstalliert ist, sodass Sie sich nicht mit einem Upgrade befassen müssen, um zusätzliche Funktionen nutzen zu können.

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MacBook Pro 14

Bestes MacBook für Datenwissenschaft und Datenmodellierung

Wenn Sie ein Fan des Apple-Ökosystems sind, ist das M3 Pro MacBook Pro 14 die offensichtliche Wahl. Der Hauptgrund dafür ist, dass unter der Haube Apples neuester M3-Chip läuft, und in dieser Konfiguration läuft insbesondere der M3 Pro, der zweitstärkste Chip, den Apple derzeit anbietet. Daher eignet er sich aufgrund seiner Leistung hervorragend für Datenwissenschafts- und Modellierungsaufgaben und kommt auch mit maschinellem Lernen recht gut zurecht, insbesondere im Vergleich zu einigen Intel- oder AMD-Prozessoren.

Was noch besser ist, ist, dass Sie 18 GB RAM haben, und obwohl das im Vergleich zu einigen Laptops, die 32 GB erreichen können, nicht viel zu sein scheint, ist es für Apple, das tendenziell auf Kapazitäten von 8 GB oder 16 GB abzielt, ziemlich gut. In jedem Fall reicht es immer noch aus, um die meisten Anwendungen problemlos zu bewältigen, es sei denn, Sie wissen, dass Sie einen konkreten Bedarf an mehr als 18 GB haben. Wir schätzen sicherlich auch die interne SSD für höhere Geschwindigkeiten, und die 512 GB Speicher dürften für die meisten Leute mehr als ausreichend sein.

Ein kleiner Nachteil ist, dass der Bildschirm nur 14 Zoll groß ist, was etwas nervig sein kann, wenn man auf einem kleineren Bildschirm Hunderte oder Tausende von Datenbits betrachten muss. Sie können durchaus einen anderen, größeren Monitor anschließen, aber das MacBook Pro 14 unterstützt nur einen zusätzlichen, sodass Sie nur den 14-Zoll-Laptop-Bildschirm und jeden anderen einzelnen Monitor erhalten, den Sie anschließen können. Es gibt auch die Möglichkeit, auf den größeren Bildschirm, ein 16-Zoll-MacBook Pro, aufzurüsten, aber das erhöht den Preis leicht um weitere 500 US-Dollar. Allerdings gibt es beim MacBook Pro 16 Optionen für 32 GB RAM, sodass dies möglicherweise eine Option sein könnte, wenn Sie mehr davon benötigen.

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Acer Swift 3

Bester preisgünstiger Laptop für Datenwissenschaft und Datenmodellierung

Ein relativ guter Laptop für Datenwissenschaft und Modellierung bedeutet nicht unbedingt, dass Sie Tausende von Dollar bezahlen müssen, und es gibt einige solide, budgetfreundliche Optionen. Ein Beispiel ist das Acer Swift 3 , das Ihnen einige leistungsstarke Spezifikationen zu einem sehr vernünftigen Preis bietet. Sie erhalten beispielsweise 16 GB RAM, und obwohl es nur DDR4 ist, ist es immer noch leistungsstark genug für die meisten Datenanwendungen, die Sie wahrscheinlich ausführen werden, insbesondere weil der Unterschied zwischen DDR5 und DDR4 noch nicht ganz so groß ist.

Was die Rechenleistung angeht, erhalten Sie den AMD Ryzen 5 5625U, eine Mittelklasse-CPU, die recht effizient und für die meisten Datenwissenschafts- und Modellierungsaufgaben gut genug ist. Es ist nicht so leistungsstark wie Intel i7 oder Ryzen R7, aber es ist eine ausgezeichnete Budgetoption, auch wenn wir es nicht zu sehr betonen würden. Glücklicherweise gibt es eine SSD für schnelles Laden von Anwendungen und Daten, und zwar mit 512 GB, was für einen Laptop dieser Preisklasse eine gute Menge ist, und das Gleiche gilt für die Tastatur, die überraschend gut ist.

Allerdings ist das Touchpad etwas kleiner, und Sie möchten wahrscheinlich eine Maus hinzufügen, anstatt sie zu verwenden, da dies schwierig sein kann. Auch der Bildschirm ist mit 14 Zoll etwas kleiner, aber das ist nur ein Teil des Preiskompromisses, und er bietet eine Auflösung von 1920 x 1080, was überhaupt nicht schlecht ist. Was die Akkulaufzeit angeht, ist sie hervorragend und Sie können mit etwa acht bis zehn Stunden bei der Arbeit und etwa 14 Stunden beim bloßen Ansehen von Inhalten rechnen, sodass Sie davon ausgehen können, dass die Akkulaufzeit irgendwo zwischen diesen Zahlen liegt.

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ASUS ROG Strix G17

Laptop mit der besten Leistung für Datenwissenschaft und Datenmodellierung

Lassen Sie uns einfach sagen, dass wir wissen, dass es sich um einen Gaming-Laptop handelt, aber die Wahrheit ist, dass es viele Überschneidungen zwischen High-End-Gaming-Laptops und Laptops gibt, die sich wirklich gut für Datenwissenschaft und Modellierung eignen. Unter der Haube steckt beispielsweise ein AMD Ryzen 9 7945HX, einer der leistungsstärksten CPUs auf dem Markt. Damit lassen sich die meisten Data-Science-Aufgaben problemlos bewältigen, und wenn das nicht der Fall ist, dann haben Sie wirklich keine andere Wahl als professionelle CPUs wie Threadripper oder Intels Xeon, die beide teuer und selten zu finden sind die meisten handelsüblichen Laptops.

Darüber hinaus erhalten Sie mit 17,3 Zoll auch einen viel größeren Bildschirm, was wirklich großartig ist, wenn Sie stundenlang auf einen Bildschirm schauen müssen, insbesondere da er mit einer QHD-Auflösung läuft. Es wird Sie auch freuen zu erfahren, dass es eine Bildwiederholfrequenz von 240 Hz erreichen kann, was vielleicht nicht viel bedeutet, aber bedenken Sie, dass die meisten Flaggschiff-Telefone mit 120 Hz laufen, sodass das Gesamterlebnis viel flüssiger ist und das auch nicht wirklich nötig ist Pumpen Sie die Bildwiederholfrequenz sowieso so hoch. Darin ist auch eine RTX 4070 enthalten. Wenn Sie also über maschinelles Lernen verfügen, das eine starke GPU oder grafische Simulationen erfordert, ist dies eine große Hilfe.

Als Arbeitsspeicher stehen Ihnen 32 GB DDR5 zur Verfügung, was sowohl schnell als auch reichlich ist, zumindest für die meisten Datenwissenschafts- und Modellierungsanwendungen. Sie erhalten eine größere 1-TB-SSD, mit der Sie arbeiten können, was ebenfalls praktisch ist, insbesondere wenn Sie vorhaben, andere Dinge auf dem Strix G17 zu erledigen, beispielsweise Spiele. Bedenken Sie jedoch, dass die Akkulaufzeit nicht so toll ist und die Gesamtästhetik „Gamer“ schreit. Wenn Sie etwas Subtileres wollen, das in einem Büro funktioniert, könnte das problematisch sein, und obwohl Sie RGB durchaus ausschalten können, ist es irgendwie offensichtlich, dass es sich ohnehin um ein Gaming-Notebook handelt.

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Wie wir diese Laptops für Data Science ausgewählt haben

Prozessor

Eines der wichtigsten Dinge bei einem Laptop, der für Datenwissenschaft und Datenmodellierung entwickelt wurde, ist die Art der CPU, über die Sie verfügen. Alle Apps verlassen sich in der Regel sehr stark auf die CPU, um die Zahlen zu ermitteln. Daher ist etwas Leistungsfähiges der Ausgangspunkt, auf dem alle anderen Spezifikationen basieren sollten. Beachten Sie außerdem, dass höhere Taktraten und mehr Threads und Kerne immer besser sind. Wenn Sie also ein CPU-Modell mit einem anderen vergleichen, sind dies die Statistiken, nach denen wir suchen.

Zu diesem Zweck haben wir eine Untergrenze für Mittelklasse-CPUs wie den Intel i5 oder den Ryzen R5 festgelegt. Idealerweise möchten Sie jedoch etwas Leistungsstärkeres wie die Prozessoren Intel i7 und Ryzen R7. Es gibt auch die nächsthöhere Stufe, nämlich den Intel i9 und den Ryzen R9, die beide mit Sicherheit zu den leistungsstärksten CPUs auf dem Markt gehören, aber sie kosten ziemlich viel Geld, also stellen Sie sicher, dass Sie so viel Leistung benötigen wenn Sie sich für eines davon entscheiden.

RAM

Bei der Arbeit mit großen Datensätzen und dem Laden großer Datenmengen in ein Programm und aus einem Programm heraus kann viel RAM eine große Hilfe sein, insbesondere wenn die Daten immer größer werden. Realistisch gesehen müssen Sie nicht auf ein Extrem wie 128 GB umsteigen, aber ein Minimum von 8 GB ist tatsächlich die Grenze. Idealerweise sind 16 GB günstiger, daher haben wir uns zum Ziel gesetzt, alle unsere Angebote bei oder über dieser Grenze zu platzieren. 32 GB sind auch schön, vor allem im Hinblick auf die Möglichkeit zum Multitasking und was nicht, aber das ist nicht notwendig, wenn Sie den Preis nicht erhöhen möchten, 16 GB sollten für die meisten Anwendungsfälle ausreichen.

GPU und Speicher

In den meisten Fällen spielen GPUs keine große Rolle bei der Berechnung datenwissenschaftlicher Zahlen, es sei denn, Sie nutzen eine Form des maschinellen Lernens, bei dem eine GPU stark auf die Ausführung von Simulationen oder das Training mit Daten angewiesen sein kann. Ob Sie eines benötigen oder nicht und wie leistungsstark es ist, hängt letztendlich von der Art der Datenwissenschaft und Modellierung ab, die Sie durchführen werden. Überprüfen Sie also, ob Ihre Apps und Ihre Arbeit CPU- oder GPU-abhängig sind oder beides Basieren Sie Ihre Entscheidungen darauf. Größtenteils haben wir GPUs nicht groß in Betracht gezogen, da nur ein paar Optionen mit einer GPU auf der Liste stehen.

Ebenso spielt Speicher in der Datenwissenschaft und Modellierung keine so große Rolle wie CPU und RAM, aber es ist immer schön, Ihre Apps schneller laden zu können und schneller auf Ihre Daten zugreifen zu können. Daher ist es am besten, etwas zu verwenden, das über eine SSD verfügt, und da die meisten modernen Laptops über eine SSD verfügen, sollten Sie darauf wahrscheinlich nicht achten, es sei denn, es ist etwas, das unrealistisch günstig ist.