如果你认为需要花2000美元参加一个120天的训练营想成为数据科学家，那么就听我说一分钟。
我知道学习数据科学确实很有挑战性，特别是一开始，你不知道该知道什么。
但其实不必这样。
这就是为什么我花了近97个小时，精心挑选了100多个资源，帮助你快速在三个月内成为数据科学家。
哦! 你可以在这里看看。https://data-scientists-diary.kit.com/409f4d7151
现在我们继续来看看博客吧。
当我刚开始数据科学这条路时，我面临的最大挑战是找到适合的数据科学笔记本。
你知道，对我们这行来说，不是随便哪台笔记本电脑都行。
无论是运行复杂算法还是处理海量数据，都需要一台性能强劲的电脑。
这就是为什么选一台合适的笔记本电脑非常重要。
如果你不知道该选择哪一台笔记本电脑来做数据科学工作，那你可不止一个人。
我也有过和你一样的经历，硬件不足，应付不了我的项目进度。
_> 缓慢的处理速度、内存不足及存储空间有限会将数据科学从一个激动人心的领域变成一个令人沮丧的过程。
这不仅仅是关于纯粹的性能；尤其是便携性、电池寿命，甚至合适的显示屏类型都能显著影响你的工作流程。
在这篇博客中，我将在这里与大家分享我亲自测试和评测过的最适合数据科学用的笔记本电脑（有些是我自己测试和评测的，有些则是我的数据科学同事测试和评测的），这些评测都是在2024年进行的。
无论你是处理数据、训练机器学习算法，还是可视化复杂数据，这些笔记本电脑都是为满足你的需求而设计的。让我们深入研究，找到最适合你的数据科学笔记本。
数据科学家必备工作站的关键考量中央处理器 (CPU).
当我忙于一个数据密集型项目时，我特别依赖强大的CPU来保证一切运行顺畅。我发现装有Intel i7或i9，或者AMD Ryzen 7或9处理器的笔记本电脑性能最佳。这些CPU能轻松应对复杂的计算和多任务处理，确保你在分析数据时不会遇到令人沮丧的卡顿。
内存条 (RAM)
我找数据科学笔记本电脑的第一件事就是看内存大小。相信我，至少需要16GB的内存才能跑得开你的数据集和模型。如果预算允许，最好选32GB甚至更高的内存。有了足够的内存，你可以处理更大更复杂的任务而不用担心卡顿。
C. 储存
我测试过配备了SSD和HDD的笔记本电脑，结果很明显：SSD显然是更好的选择。它们速度快，更稳定可靠，并且能显著提升你的工作流。建议至少选择512GB的SSD，特别是处理大量数据或快速访问数据和应用程序时。
显卡 (GPU)
如果你正在深入学习深度学习或是处理大量的图形数据，一个好的GPU就变得非常关键。我在使用NVIDIA和AMD的GPU时体验非常好。这些GPU在加快复杂模型训练的同时，也能轻松应对复杂的可视化任务，它们对于高级数据科学任务来说是必不可少的。
显示
高分辨率的显示屏不仅仅是一种奢侈品，对于数据科学来说，它是一种必需品。我更倾向于选择至少配备全高清（1080p）显示屏的笔记本，如果能选择4K分辨率的更好。更大的屏幕尺寸同样很有帮助，因为它能提供更多的屏幕空间，用于编写代码、分析数据和可视化结果。
zh: 电池续航能力
当我外出时，最不想看到的就是我的笔记本电脑突然没电了。良好的电池续航能力至关重要，特别是如果你常常出差或远程办公。寻找那些至少能提供8到10小时续航的笔记本电脑。这样就能保证你不用因为没电而中断工作，而不需要频繁寻找电源插座。
便携
如果你和我一样经常在外跑，便携性就是一个关键考虑因素。我发现重量在3到4磅左右的笔记本电脑在性能和便携性之间做得不错。寻找一个经得起折腾的坚固设计，性能也不打折。
操作系统
你的操作系统选择会显著影响你的工作流程。我用过 Windows、macOS 和 Linux 做数据科学，每个系统都有其优缺点。Windows 提供了与各种软件的良好兼容性，macOS 以稳定性和友好的用户界面著称，而 Linux 则为熟悉命令行工具的用户提供了出色的灵活性和控制。选择最适合你工作流程和个人喜好的操作系统。
2024年最佳数据科学笔记本高端选择
说到高端用于数据科学的笔记本电脑，我亲自评测过2024年一些最好的选择。这些机器提供了卓越的性能、制造工艺和功能，能够应对数据分析、机器学习和深度学习的高要求。
我发现这款MacBook Pro（16英寸，M2 Max）是数据科学家的绝佳选择。其强大的M2 Max芯片确保在处理大型数据集或运行复杂算法时也能保持流畅的性能。Retina显示器非常出色，让人在处理数据可视化时更加得心应手。
- 处理器：Apple M2 Max
- 内存：最高达64GB
- 存储：最高达8TB SSD
- 图形处理器：集成的32核GPU
- 电池寿命：最长21小时
- 重量：约2.14千克
2.MacBook Air (M2) (新款MacBook Air，搭载M2芯片)
如果你想要一个性能依然卓越但更轻便的选项，配备 M2 芯片的 MacBook Air 是一个很好的选择。我用它很多，非常欣赏它的便携性和长续航，这使它非常适合在路上工作。
- 处理器：Apple M2
- 内存：最高可达24GB
- 存储：最高可达2TB SSD
- 图形：集成10核心GPU
- 电池续航：最长可达18小时
- 重量：约2.7磅
3.戴尔xps
- 处理器：Intel 酷睿 i7/i9 或 AMD 锐龙 9
- 内存容量：最高 64GB
- 存储：最高 2TB 固态硬盘
- 显卡：NVIDIA GeForce RTX 3050/3060
- 电池续航：最长可达 12 小时
- 重量：4.5 磅（约等于 0.45 千克）（XPS 15），5.5 磅（约等于 0.25 千克）（XPS 17）
对于那些需要一台既能用于日常使用又能用于游戏的笔记本电脑的你们来说，ASUS ROG Strix G17 是一款非常强大的笔记本电脑。我在使用它进行数据科学项目时，对其性能和散热能力感到非常惊讶。它非常适合运行复杂的仿真和深度学习模型。
- 处理器：AMD Ryzen 9 5900HX
- RAM：最高32GB
- 存储空间：最高1TB SSD
- 显卡：NVIDIA GeForce RTX 3070
- 电池续航：最长可达8小时
- 重量：5.95磅（约等于2.65千克）
ASUS又一款很棒的选择，ROG Zephyrus G14 提供了性能和便携性的良好平衡。我发现它非常适合需要轻巧却强大机器的数据科学家。
- 处理器：AMD Ryzen 9 5900HS
- 内存：最高可达 32GB
- 存储：最高可达 1TB SSD 存储
- 显卡：NVIDIA GeForce RTX 3060
- 电池续航：最长可达 10 小时
- 重量：1.65 千克
说到中端笔记本电脑的时候，我评测过几款提供了出色的性能，而价格却很亲民的型号。这些笔记本电脑在性能、便携性与价格之间达到了很好的平衡，非常适合处于职业生涯不同阶段的数据科学家，是他们的理想选择。
HP Spectre x360（https://amzn.to/4dTW38Q）是我最喜欢的中端笔记本电脑中的一个。其时尚的设计和多功能的2合1设计使其非常适合工作和休闲。我发现它在运行数据分析任务时非常可靠，其色彩丰富的显示屏非常适合做可视化。
- 处理器（CPU）：Intel 酷睿 i7
- 内存容量：最高 16GB
- 存储容量：最高 1TB SSD
- 内置显卡：集成 Intel Iris Xe
- 电池寿命：最高 13 小时
- 重量：2.87 磅（约1.3公斤）
我一直都是联想ThinkPad系列的粉丝，而X1 Carbon也不例外，继承了ThinkPad系列的优点。它轻便且坚固的构造使其成为出差的数据科学家们的理想选择。键盘是我用过最好的之一，非常适合长时间编程。
- 处理器：Intel Core i7
- 内存容量：最高16GB
- 存储：最高1TB SSD
- 显卡：集成Intel UHD显卡
- 续航时间：最长15小时
- 重量：1.09千克（2.4磅）
如果你需要更强一点的性能需求，联想ThinkPad P53s是一款非常可靠的便携工作站。我用它来进行更复杂的数据处理任务，非常欣赏它的可靠性和出色性能。
- 处理器：Intel 酷睿 i7 处理器
- 内存：最大内存可达 32GB
- 存储：存储容量最高可达 1TB SSD
- 显卡：NVIDIA Quadro P520
- 电池续航：最长可达 14 小时
- 重量：约 1.77 千克
如果您需要更多的图形处理能力，ThinkPad X1 Extreme Gen 3 是一个非常不错的选择。我发现它非常适合进行数据科学和轻度游戏，这都要得益于它的独立显卡。
- 处理器：Intel 酷睿 i7/i9
- 运行内存：最高 64GB
- 存储：最高 1TB SSD
- 显卡：NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti
- 电池续航：最长 10 小时
- 重量：约 1.8 千克
戴尔XPS系列是中档笔记本电脑中的绝佳选择。我试过XPS 13和XPS 15，它们在性能和显示屏上表现出色。XPS 13更轻便，而XPS 15则性能更强。
- 处理器：Intel Core i5/i7
- RAM：最高16GB（XPS 13），最高32GB（XPS 15）
- 存储：最高1TB SSD
- 显卡：Intel Iris Xe 集成显卡（XPS 13），NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti（XPS 15）
- 电池续航：最长可达12小时
- 重量：约1270克（XPS 13），约1814克（XPS 15）
这些中端笔记本电脑很好地平衡了性能和价格，提供了很好的性能价格比。
预算方案说到预算机型，我找到了一些性价比高的笔记本电脑，它们价格亲民，在性能方面也不差。如果你刚进入数据科学领域或需要一台用于轻任务的备用电脑，这些设备非常适合。
如果你在寻找更经济实惠的选择，戴尔Inspiron 15.6英寸机型是个很好的选择。我发现它在日常数据任务中表现出色且可靠，而且更大的屏幕在多任务处理方面是个加分项。
- 处理器：Intel Core i5/i7
- RAM：最高16GB
- 存储空间：最高512GB SSD
- 显卡：集成Intel UHD Graphics
- 电池寿命：最长可达8小时
- 重量：4.5磅（约等于2.27公斤）
Acer Aspire 7 是一款经济实惠的笔记本电脑，在性能上也没有妥协。我发现它在数据科学任务方面非常胜任，比如运行 Jupyter 笔记本的和处理中等大小的数据集。如果你的预算有限，但仍然需要可靠的性能，这会是一个很好的选择。
- 处理器：AMD Ryzen 5 3550H / Intel Core i5
- RAM：8GB（可扩展）
- 存储空间：512GB SSD
- 显卡：NVIDIA GeForce GTX 1650
- 电池寿命：最长8小时
- 重量：4.85磅（约等于2.2千克）
华硕 Vivobook 又是一个不错的选择，尤其适合预算有限的用户。我用它处理各种数据任务，虽然价格亲民，但它的表现却相当出色。它的轻巧设计，携带很方便，其电池续航能力也不错，能够满足整天使用的需要。
- 处理器：Intel 酷睿 i5 / AMD 锐龙 5
- 内存：8GB
- 存储：512GB 固态硬盘
- 图形处理器：集成的 Intel UHD 核心显卡 / AMD Radeon Vega 8
- 电池续航：可达 9 小时
- 重量：1.7 千克
联想 IdeaPad 3 在其价位上提供了很好的性价比。我发现它在执行基本的数据科学任务（如数据清洗和简单可视化）方面非常可靠。对于学生或者刚开始接触数据科学的人来说，它是一个很好的选择。
- 处理器：AMD Ryzen 5 3500U / Intel Core i5
- 内存：8GB
- 存储：256GB SSD
- 显卡：集成AMD Radeon Vega 8 / Intel UHD Graphics
- 电池续航：最长可达7小时
- 重量：约4.4磅
惠普 Pavilion 15 是一款物超所值的笔记本电脑。对于日常数据科学任务，它的性能表现不错。无论是编程还是运行统计分析，它都处理得非常流畅。更大的屏幕尺寸对于多任务处理来说是个额外的好处。
- 处理器：Intel 酷睿 i5 / AMD 锐龙 5
- 内存：8GB
- 存储：512GB SSD
- 显卡：Intel UHD 核芯显卡 / AMD Radeon Vega 8
- 电池续航：约最长 8 小时
- 重量：约 1.9 千克
戴尔Inspiron 14 5000在便携性和性能之间取得了很好的平衡。我发现它对于需要可靠设备来进行课堂和家庭学习的学习数据科学的学生来说是一个很好的选择。
- 处理器：Intel Core i3/i5
- 内存：8GB
- 存储空间：256GB SSD
- 显卡：Intel UHD显卡
- 电池寿命：长达10小时
- 重量：1.67公斤
最后，Acer Swift 3 是一款性价比极高的笔记本电脑，超出了其价位应有的表现。我对其性能和电池续航印象深刻，对于任何想开始数据科学的人来说，它是一个绝佳的选择，特别是对于数据科学初学者。
- 处理器：AMD Ryzen 5 4500U / Intel Core i5
- RAM：8GB
- 存储空间：512GB SSD
- 显卡：集成 AMD Radeon 显卡 / Intel Iris Plus 显卡
- 电池寿命：长达 11 小时
- 重量：约 1.19 千克
这些预算选项能让你的钱花得值，让你不用花太多钱就能开始数据科学的旅程。每台这些笔记本电脑都经验证对日常数据任务既可靠又高效。
好的，这就是我们列出的最佳数据科学笔记本电脑。
如果你真的想在数据科学上有所成就，也应该考虑一些辅助工具，这将大大提高你的效率，让工作变得更轻松。
数据科学工具包外部监视器
外部显示器可能是你能做的最好的投资之一。我无法强调更大屏幕在处理数据时有多大的帮助。无论是编码、分析数据还是制作可视化内容，额外的屏幕空间都极其有用。
它挺划算的。
你用的是鼠标和键盘吗？
一款好的鼠标和键盘对于任何数据科学家来说都是必不可少的。我发现投资于高质量的鼠标和键盘可以大大提高你的工作效率并减少疲劳感。
我自己在用MageGee 75% Mechanical 游戏机械键盘
选择最适合数据科学的笔记本电脑是一个决定，这将影响你未来3到5年内使用笔记本电脑的工作。为了帮助你做出明智的决定，我制作了一个比较表来帮助你，列出了每款笔记本电脑的关键规格。这将帮助你挑选最适合你需求的笔记本，并确保你的数据科学项目能够得到最佳性能。
数据科学笔记本电脑最佳比较表 (点击这里查看最佳数据科学笔记本电脑比较表)
如果你需要某个价位的笔记本电脑，请在评论区告诉我一下，我一定会帮你的。
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