Las 4 mejores computadoras portátiles para ciencia y modelado de datos

Gran parte del mundo actual está impulsado por los datos, por lo que existe una gran necesidad de ciencia y modelado de datos. Eso también significa que cada vez hay más personas metiéndose en esto, y si quieres una computadora portátil que sea adecuada para este tipo de tareas de procesamiento de datos, bueno, entonces solo ciertas cosas van a funcionar. Es por eso que hemos recopilado nuestras selecciones favoritas de las mejores computadoras portátiles para ciencia de datos, con varios precios y configuraciones de especificaciones, para que pueda obtener algo que realmente se adapte a sus necesidades.

Las mejores computadoras portátiles para ciencia de datos

• Compre la Dell XPS 15 si desea la mejor computadora portátil en general para ciencia y modelado de datos
• Compre el M3 Pro MacBook Pro 14 si desea el mejor MacBook para ciencia y modelado de datos
• Compre el Acer Swift 3 si desea una computadora portátil económica para modelado y ciencia de datos
• Compra el ASUS ROG Strix G17 si quieres el mejor rendimiento para modelado y ciencia de datos

Portátil Dell XPS 15

La mejor computadora portátil en general para ciencia y modelado de datos

Ser el mejor en general no significa que tenga las mejores especificaciones, sino algo que hace un buen trabajo al equilibrar el costo y el rendimiento, y el Dell XPS 15 hace un excelente trabajo al respecto. Debajo del capó, tiene un Intel Core i7-13700H, que es una CPU de gama media a alta que está bien equilibrada para procesar números y conjuntos de datos relativamente grandes. También puede manejar varios tipos de aprendizaje automático, por lo que si lo usas mucho en tu trabajo, esta es una opción perfecta. Además, aunque no es tan importante, viene con una GPU Intel Arc A370M, que puede ayudar con algunas tareas de simulación y aprendizaje automático, aunque es una GPU de nivel básico, así que no esperes mucho.

Además de la CPU sólida, obtienes 32 GB de RAM DDR5 , lo que sería mucho para un trabajo de productividad normal, pero con bases de datos y conjuntos de datos grandes, tener mucha RAM significa menos ralentización al cargar cosas y usar aplicaciones mientras trabajas. Además, dado que es la RAM DDR5 más rápida y nueva, el proceso general será más fluido, aunque no mucho, pero es un buen rendimiento adicional. Los 512 GB de almacenamiento que utilizan un SSD también significan un rendimiento general más rápido, aunque el almacenamiento puede ser un problema si ejecuta muchos conjuntos grandes diferentes, por lo que es algo a considerar.

En cuanto a la pantalla, es un panel de 15,6 pulgadas con resolución FHD+, por lo que está perfectamente bien para ver durante largos períodos. También puede alcanzar 500 nits de brillo máximo, por lo que podrás usarlo en la mayoría de los entornos, incluso con iluminación directa, lo cual resulta muy útil en determinados entornos. La construcción general es bastante excelente y probablemente también le alegrará saber que viene cargado con Windows 11 Pro, por lo que no tendrá que preocuparse por actualizarlo para obtener funciones adicionales.

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macbook pro 14

La mejor MacBook para ciencia y modelado de datos

Si eres fanático del ecosistema Apple, entonces la opción obvia que debes elegir es la M3 Pro MacBook Pro 14 . La razón principal de esto es que ejecuta el chip M3 más nuevo de Apple debajo del capó, y esta configuración ejecuta especialmente el M3 Pro, que es el segundo chip más potente que Apple ofrece actualmente. Como tal, es excelente para tareas de modelado y ciencia de datos, dada la potencia que tiene, y también manejará bastante bien el aprendizaje automático, especialmente en comparación con algunos procesadores Intel o AMD.

Lo que es aún mejor es que obtienes 18 GB de RAM, y aunque puede que no parezca mucho en comparación con algunas computadoras portátiles que pueden alcanzar los 32 GB, es bastante bueno para Apple, que tiende a apuntar a capacidades de 8 GB o 16 GB. De cualquier manera, es suficiente para manejar bien la mayoría de las aplicaciones, a menos que sepa que tiene una necesidad específica de más de 18 GB. Ciertamente, también apreciamos el SSD interno para velocidades más rápidas, y los 512 GB de almacenamiento deberían ser más que suficientes para la mayoría de las personas.

Una cosa que es un poco negativa es que la pantalla tiene solo 14 pulgadas, lo que puede resultar un poco molesto cuando tienes que mirar cientos o miles de bits de datos en una pantalla más pequeña. Puedes conectarte absolutamente a otro monitor que sea más grande, pero la MacBook Pro 14 solo admite uno adicional, por lo que solo obtienes la pantalla de la computadora portátil de 14 pulgadas y cualquier otro monitor que puedas conectar. También existe la opción de actualizar a una pantalla más grande, una MacBook Pro de 16 pulgadas, pero fácilmente agrega otros $500 al precio. Dicho esto, con la MacBook Pro 16, hay opciones para 32 GB de RAM, por lo que podría ser una opción si necesitas más.

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Acer Swift 3

La mejor computadora portátil económica para ciencia y modelado de datos

Tener una computadora portátil de modelado y ciencia de datos relativamente buena no significa necesariamente que tenga que pagar miles de dólares, y existen algunas opciones sólidas y económicas. Un ejemplo es el Acer Swift 3 , que hace un buen trabajo ofreciéndote algunas especificaciones potentes a un precio muy razonable. Por ejemplo, obtienes 16 GB de RAM y, aunque solo es DDR4, sigue siendo lo suficientemente potente para la mayoría de las aplicaciones de datos que probablemente ejecutes, especialmente porque la disparidad entre DDR5 y DDR4 aún no es tan grande.

En cuanto a la potencia de procesamiento, obtienes el AMD Ryzen 5 5625U, una CPU de rango medio que es bastante eficiente y lo suficientemente buena para la mayoría de las tareas de modelado y ciencia de datos. No es tan potente como el Intel i7 o el Ryzen R7, pero es una excelente opción económica, aunque no la enfatizaríamos demasiado. Afortunadamente, obtienes un SSD para una carga rápida de aplicaciones y datos, y tiene 512 GB, que es una buena cantidad para tener en una computadora portátil con este precio, y lo mismo ocurre con el teclado, que es sorprendentemente bueno.

Dicho esto, el panel táctil es más pequeño y probablemente querrás agregarle un mouse en lugar de usarlo, ya que puede ser complicado. La pantalla también es ligeramente más pequeña, de 14 pulgadas, pero eso es sólo parte del compromiso de precio, y tiene una resolución de 1920 x 1080, lo cual no está nada mal. En cuanto a la duración de la batería, es excelente y puede esperar entre ocho y diez horas cuando trabaja y alrededor de 14 horas si solo está viendo contenido, por lo que puede esperar que la duración de la batería se encuentre entre esos números.

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ASUS ROG Strix G17

La computadora portátil con el mejor rendimiento para ciencia y modelado de datos

Ahora, dejaremos de lado que sabemos que esta es una computadora portátil para juegos , pero la verdad es que existe mucha superposición entre las computadoras portátiles para juegos de alta gama y las computadoras portátiles que funcionan muy bien para la ciencia y el modelado de datos. Por ejemplo, debajo del capó tienes un AMD Ryzen 9 7945HX, que es una de las CPU más potentes del mercado. Esto manejará fácilmente la mayoría de las tareas de ciencia de datos que le plantee y, si no es así, entonces realmente no tendrá adónde ir, excepto CPU de nivel profesional como Threadripper o Intel Xeon, los cuales son costosos y raros de encontrar en la mayoría de las computadoras portátiles disponibles comercialmente.

Además de eso, también obtienes una pantalla mucho más grande de 17,3 pulgadas, lo cual es realmente genial cuando tienes que pasar horas mirando una pantalla, especialmente porque funciona con una resolución QHD. También te alegrará saber que puede alcanzar una frecuencia de actualización de 240 Hz, lo que puede no significar mucho, pero ten en cuenta que la mayoría de los teléfonos emblemáticos funcionan a 120 Hz, por lo que es una experiencia general mucho más fluida y realmente no es necesario. bombea la frecuencia de actualización tan alta de todos modos. También hay un RTX 4070 , por lo que si tiene aprendizaje automático que necesita una GPU potente o simulaciones gráficas, esto le ayudará bastante.

En cuanto a la RAM, obtienes 32 GB de DDR5, por lo que es rápida y abundante, al menos para la mayoría de las aplicaciones de modelado y ciencia de datos. Obtienes un SSD más grande de 1 TB para trabajar, lo cual también es bueno, especialmente si planeas hacer otras cosas en el Strix G17, como jugar. Sin embargo, una cosa a tener en cuenta es que la duración de la batería no es tan buena y la estética general grita "jugador". Si desea algo más sutil que funcione en una oficina, esto podría ser problemático y, si bien puede desactivar completamente el RGB, es bastante obvio que de todos modos es una computadora portátil para juegos.

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Cómo elegimos estas computadoras portátiles para la ciencia de datos

Procesador

Fácilmente, una de las cosas más importantes en una computadora portátil diseñada para ciencia y modelado de datos es el tipo de CPU que tiene. Todas las aplicaciones tienden a depender bastante de la CPU para calcular los números, por lo que tener algo que sea potente es el punto de partida en el que se deben basar todas las demás especificaciones. Otra cosa a tener en cuenta es que velocidades de reloj más altas y más subprocesos y núcleos siempre son mejores, por lo que si comparas un modelo de CPU con otro, esas son las estadísticas que buscamos.

Con ese fin, hemos establecido un límite inferior para CPU de gama media como Intel i5 o Ryzen R5, pero idealmente querrás algo más potente como los procesadores Intel i7 y Ryzen R7. También está el siguiente nivel, que es Intel i9 y Ryzen R9, los cuales son fácilmente algunas de las CPU más potentes del mercado, pero cuestan bastante dinero, así que asegúrese de necesitar tanta potencia. si vas por uno de esos.

RAM

Cuando se trata de grandes conjuntos de datos y números que se cargan dentro y fuera de un programa, tener mucha RAM puede ser de gran ayuda, especialmente a medida que los datos aumentan cada vez más. Ahora, siendo realistas, no necesitas llegar a un extremo como 128 GB, pero tener un mínimo de 8 GB es realmente el límite. Idealmente, 16 GB es más favorable, por lo que nuestro objetivo es tener todas nuestras opciones en ese límite o por encima de él. Tener 32 GB también es bueno, especialmente en términos de poder realizar múltiples tareas y demás, pero no es necesario si no quieres aumentar el precio, 16 GB deberían ser suficientes para la mayoría de los casos de uso.

GPU y almacenamiento

En su mayor parte, las GPU no desempeñan un papel importante en el procesamiento de números de ciencia de datos a menos que vaya a realizar algún tipo de aprendizaje automático, que puede depender en gran medida de una GPU para ejecutar simulaciones o entrenarla con datos. En última instancia, si necesita uno o no, y qué tan poderoso es, depende del tipo de ciencia de datos y modelado que vaya a realizar, así que verifique si sus aplicaciones y su trabajo dependen de la CPU o GPU, o de ambos, y basa tus decisiones en eso. En su mayor parte, no hemos dado mucha importancia a las GPU, con solo un par de opciones con una GPU en la lista.

De manera similar, el almacenamiento no juega un papel tan importante en la ciencia y el modelado de datos como la CPU y la RAM, pero siempre es bueno poder cargar sus aplicaciones más rápido y acceder a sus datos más rápidamente. Como tal, es mejor optar por algo que tenga un SSD y, dado que la mayoría de las computadoras portátiles modernas tienen uno, probablemente no sea algo a lo que debas estar atento a menos que sea algo irrealmente barato.

Este artículo se gestiona y crea por separado del equipo editorial de Digital Trends.