Les 4 meilleurs ordinateurs portables pour la science des données et la modélisation des données

Aujourd’hui, une grande partie du monde repose sur les données. Il existe donc un grand besoin en matière de science des données et de modélisation des données. Cela signifie également qu'il y a de plus en plus de gens qui s'y lancent, et si vous voulez un ordinateur portable bien adapté à ce genre de tâches de traitement de données, eh bien, seules certaines choses fonctionneront. C'est pourquoi nous avons rassemblé nos choix préférés pour les meilleurs ordinateurs portables pour la science des données, allant dans différents niveaux de prix et configurations de spécifications, afin que vous puissiez obtenir quelque chose qui correspond vraiment à vos besoins.

Les meilleurs ordinateurs portables pour la science des données

• Achetez le Dell XPS 15 si vous voulez le meilleur ordinateur portable global pour la science des données et la modélisation des données
• Achetez le M3 Pro MacBook Pro 14 si vous voulez le meilleur MacBook pour la science des données et la modélisation des données
• Achetez l' Acer Swift 3 si vous voulez un ordinateur portable économique pour la science des données et la modélisation
• Achetez l' ASUS ROG Strix G17 si vous souhaitez les meilleures performances pour la science des données et la modélisation

Ordinateur portable Dell XPS 15

Meilleur ordinateur portable global pour la science des données et la modélisation des données

Être le meilleur dans l'ensemble ne signifie pas que vous avez les meilleures spécifications, mais plutôt quelque chose qui équilibre bien les coûts et les performances, et le Dell XPS 15 fait un excellent travail. Sous le capot, il dispose d'un Intel Core i7-13700H, qui est un processeur milieu à haut de gamme bien équilibré pour traiter des chiffres et des ensembles de données relativement volumineux. Il peut également gérer différents types d’apprentissage automatique, donc si vous l’utilisez beaucoup dans votre travail, c’est une option parfaite. De plus, bien que ce ne soit pas aussi important, il est livré avec un GPU Intel Arc A370M, qui peut aider dans certaines tâches de simulation et d'apprentissage automatique, bien qu'il s'agisse d'un GPU d'entrée de gamme, alors n'attendez pas grand-chose.

Outre le processeur solide, vous disposez de 32 Go de RAM DDR5 , ce qui serait beaucoup pour un travail de productivité normal, mais avec des bases de données et des ensembles de données volumineux, avoir beaucoup de RAM signifie moins de ralentissement lors du chargement d'éléments et de l'utilisation d'applications pendant que vous travaillez. De plus, comme il s'agit de la RAM DDR5 la plus rapide et la plus récente, le processus global sera plus fluide, bien que pas d'une tonne, mais c'est un bon supplément de performances à avoir. Les 512 Go de stockage utilisant un SSD signifient également des performances globales plus rapides, bien que le stockage puisse poser problème si vous exécutez de nombreux grands ensembles différents, c'est donc quelque chose à considérer.

Quant à l’écran, il s’agit d’un panneau de 15,6 pouces qui exécute une résolution FHD+, il convient donc parfaitement pour une visualisation sur de longues périodes. Il peut également atteindre 500 nits de luminosité maximale, vous pourrez donc l'utiliser dans la plupart des environnements, même avec un éclairage direct, ce qui est très utile dans certains environnements. La version globale est plutôt excellente, et vous serez probablement également heureux de savoir qu'elle est livrée avec Windows 11 Pro, vous n'aurez donc pas à la mettre à niveau pour en tirer des fonctionnalités supplémentaires.

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MacBook Pro 14

Meilleur MacBook pour la science des données et la modélisation des données

Si vous êtes un fan de l'écosystème Apple, le choix évident que vous devriez choisir est le M3 Pro MacBook Pro 14 . La raison principale en est qu'il exécute la dernière puce M3 d'Apple sous le capot, et cette configuration exécute en particulier le M3 Pro, qui est la deuxième puce post-puissante proposée actuellement par Apple. En tant que tel, il est excellent pour les tâches de science des données et de modélisation, compte tenu de sa puissance, et il gérera également assez bien l'apprentissage automatique, en particulier par rapport à certains processeurs Intel ou AMD.

Ce qui est encore mieux, c'est que vous disposez de 18 Go de RAM, et même si cela ne semble pas beaucoup par rapport à certains ordinateurs portables pouvant atteindre 32 Go, c'est plutôt bien pour Apple, qui a tendance à viser les capacités de 8 Go ou 16 Go. Quoi qu’il en soit, c’est encore suffisant pour gérer la plupart des applications, à moins que vous sachiez que vous avez un besoin spécifique de plus de 18 Go. Nous apprécions également certainement le SSD interne pour des vitesses plus rapides, et les 512 Go de stockage devraient être plus que suffisants pour la plupart des gens.

Un inconvénient est que l'écran ne mesure que 14 pouces, ce qui peut être un peu ennuyeux lorsqu'il faut consulter des centaines ou des milliers de bits de données sur un écran plus petit. Vous pouvez absolument vous connecter à un autre moniteur plus grand, mais le MacBook Pro 14 n'en prend en charge qu'un supplémentaire, vous n'obtenez donc que l'écran d'ordinateur portable de 14 pouces et tout autre moniteur unique que vous pouvez connecter. Il existe également la possibilité de passer à un écran plus grand, un MacBook Pro 16 pouces, mais cela ajoute facilement 500 $ supplémentaires au prix. Cela dit, avec le MacBook Pro 16, il existe des options pour 32 Go de RAM, ce qui pourrait potentiellement être une option si vous en avez besoin de plus.

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Acer Swift3

Meilleur ordinateur portable économique pour la science des données et la modélisation des données

Avoir un ordinateur portable relativement bon pour la science des données et la modélisation ne signifie pas nécessairement que vous devez payer des milliers de dollars, et il existe de solides options économiques. Un exemple est l' Acer Swift 3 , qui fait du bon travail en vous offrant des spécifications puissantes à un prix très raisonnable. Par exemple, vous disposez de 16 Go de RAM, et même s'il ne s'agit que de DDR4, elle reste suffisamment puissante pour la plupart des applications de données que vous êtes susceptibles d'exécuter, en particulier parce que la disparité entre DDR5 et DDR4 n'est pas encore si énorme.

En ce qui concerne la puissance de traitement, vous obtenez l'AMD Ryzen 5 5625U, un processeur de milieu de gamme assez efficace et suffisant pour la plupart des tâches de science des données et de modélisation. Il n'est pas aussi puissant que quelque chose comme l'Intel i7 ou le Ryzen R7, mais c'est une excellente option économique, même si nous n'insistons pas trop dessus. Heureusement, vous disposez d'un SSD pour un chargement rapide des applications et des données, et il fait 512 Go, ce qui est une bonne quantité pour un ordinateur portable de ce prix, et il en va de même pour le clavier, qui est étonnamment bon.

Cela dit, le pavé tactile est plus petit et vous souhaiterez probablement y ajouter une souris au lieu de l'utiliser, car cela peut être capricieux. L'écran est également légèrement plus petit (14 pouces), mais ce n'est qu'une partie du compromis de prix, et il offre une résolution de 1 920 x 1 080, ce qui n'est pas mal du tout. Quant à la durée de vie de la batterie, elle est excellente, et vous pouvez vous attendre à environ huit à dix heures lorsque vous travaillez et à environ 14 heures si vous regardez simplement du contenu, vous pouvez donc vous attendre à ce que la durée de vie de la batterie se situe quelque part entre ces chiffres.

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ASUS ROG Strix G17

Ordinateur portable le plus performant pour la science des données et la modélisation des données

Maintenant, nous allons simplement éliminer le fait que nous savons qu'il s'agit d'un ordinateur portable de jeu , mais la vérité est qu'il existe de nombreux chevauchements entre les ordinateurs portables de jeu haut de gamme et les ordinateurs portables qui fonctionnent très bien pour la science des données et la modélisation. Par exemple, sous le capot, vous avez un AMD Ryzen 9 7945HX, qui est l'un des processeurs les plus puissants du marché. Cela gérera facilement la plupart des tâches de science des données que vous lui confierez, et si ce n'est pas le cas, vous n'aurez vraiment aucun endroit où aller, à l'exception des processeurs de qualité professionnelle comme Threadripper ou Intel Xeon, qui sont tous deux chers et rares à trouver. la plupart des ordinateurs portables disponibles dans le commerce.

En plus de cela, vous obtenez également un écran beaucoup plus grand à 17,3 pouces, ce qui est vraiment génial lorsque vous devez passer des heures à regarder un écran, d'autant plus qu'il fonctionne en résolution QHD. Vous serez également heureux de savoir qu'il peut atteindre un taux de rafraîchissement de 240 Hz, ce qui ne veut peut-être pas dire grand-chose, mais gardez à l'esprit que la plupart des téléphones phares fonctionnent à 120 Hz, c'est donc une expérience globale beaucoup plus fluide, et vous n'avez pas vraiment besoin de le faire. pompez le taux de rafraîchissement aussi élevé de toute façon. Il y a aussi un RTX 4070 , donc si vous avez un apprentissage automatique qui nécessite un GPU puissant ou des simulations graphiques, cela vous aidera beaucoup.

Quant à la RAM, vous disposez de 32 Go de DDR5, elle est donc à la fois rapide et abondante, du moins pour la majorité des applications de science des données et de modélisation. Vous disposez d'un SSD de 1 To plus grand, ce qui est également agréable, surtout si vous envisagez de faire autre chose sur le Strix G17, comme jouer. Une chose à garder à l’esprit, cependant, est que la durée de vie de la batterie n’est pas si bonne et que l’esthétique globale crie « joueur ». Si vous voulez quelque chose de plus subtil qui fonctionnera dans un bureau, cela pourrait être problématique, et même si vous pouvez absolument désactiver le RVB, il est de toute façon évident qu'il s'agit d'un ordinateur portable de jeu.

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Comment nous avons choisi ces ordinateurs portables pour la science des données

Processeur

Facilement, l’une des choses les plus importantes dans un ordinateur portable conçu pour la science des données et la modélisation des données est le type de processeur dont vous disposez. Toutes les applications ont tendance à s'appuyer fortement sur le processeur pour analyser les chiffres, donc avoir quelque chose de puissant est le point de départ sur lequel toutes les autres spécifications doivent être basées. Une autre chose à garder à l’esprit est que des vitesses d’horloge plus élevées et plus de threads et de cœurs sont toujours meilleurs, donc si vous comparez un modèle de processeur à un autre, ce sont les statistiques que nous recherchons.

À cette fin, nous avons fixé une limite inférieure pour les processeurs de milieu de gamme tels que l'Intel i5 ou le Ryzen R5, mais idéalement, vous souhaiterez quelque chose de plus puissant comme les processeurs Intel i7 et Ryzen R7. Il existe également le niveau supérieur, à savoir les Intel i9 et Ryzen R9, qui sont tous deux facilement parmi les processeurs les plus puissants du marché, mais ils coûtent pas mal d'argent, alors assurez-vous d'avoir besoin d'autant de puissance. si vous optez pour l'un d'entre eux.

RAM

Lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données et de nombres chargés dans et hors d'un programme, disposer de beaucoup de RAM peut être d'une grande aide, d'autant plus que les données deviennent de plus en plus volumineuses. En réalité, vous n’avez pas besoin d’aller jusqu’à un extrême comme 128 Go, mais avoir un minimum de 8 Go est vraiment la limite. Idéalement, 16 Go sont plus avantageux et nous avons donc cherché à ce que tous nos choix soient égaux ou supérieurs à cette limite. Avoir 32 Go est également agréable, notamment en termes de capacité à effectuer plusieurs tâches à la fois, mais ce n'est pas nécessaire si vous ne voulez pas augmenter le prix, 16 Go devraient suffire pour la plupart des cas d'utilisation.

GPU et stockage

Pour la plupart, les GPU ne jouent pas un grand rôle dans l'analyse des chiffres de la science des données, à moins que vous n'effectuiez une forme d'apprentissage automatique, qui peut s'appuyer fortement sur un GPU pour exécuter des simulations ou l'entraîner avec des données. En fin de compte, que vous en ayez besoin ou non, et quelle est sa puissance, dépend du type de science des données et de modélisation que vous allez effectuer, alors vérifiez si vos applications et votre travail dépendent du CPU ou du GPU, ou des deux, et basez vos décisions sur cela. Pour la plupart, nous n’avons pas accordé une grande importance aux GPU, avec seulement quelques options avec un GPU sur la liste.

De même, le stockage ne joue pas un rôle aussi important dans la science des données et la modélisation que le processeur et la RAM, mais il est toujours agréable de pouvoir charger vos applications plus rapidement et d'accéder plus rapidement à vos données. En tant que tel, il est préférable d'opter pour quelque chose doté d'un SSD, et comme la plupart des ordinateurs portables modernes en ont un, ce n'est probablement pas quelque chose que vous devriez surveiller, à moins que ce ne soit quelque chose d'irréaliste et bon marché.