ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য 4টি সেরা ল্যাপটপ৷

খুব বেশি উচ্চতা পাওয়ার জন্য নয়, তবে আপনি যদি এটি সম্পর্কে চিন্তা করেন তবে কেউ যুক্তি দিতে পারে যে আমাদের পুরো বিশ্ব ডেটা দ্বারা চালিত। এখানে পরিসংখ্যান, সেখানে আইপি ঠিকানা। এক, শূন্য, এবং অন্যান্য অনেক সংখ্যা তথ্য সুপার-হাইওয়ের উপকূলে (যেমন আমাদের শিখিয়েছে দ্য ব্রেভ লিটল টোস্টার টু দ্য রেসকিউ )। থিয়েট্রিক্স একপাশে, ডেটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, এবং আপনি যদি ডেটা-চালিত কর্মজীবনে নিমজ্জিত হন তবে আপনার এমন একটি ল্যাপটপের প্রয়োজন হবে যা এই সমস্ত মানগুলির সাথে তাল মিলিয়ে চলতে পারে।

বলা হচ্ছে, আমরা 2024 সালের জন্য ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য চারটি সেরা ল্যাপটপ তৈরি করেছি।

ডেল এক্সপিএস 15

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সেরা সামগ্রিক ল্যাপটপ

সামগ্রিকভাবে সেরা হওয়ার অর্থ এই নয় যে আপনার কাছে সেরা চশমা রয়েছে, বরং এমন কিছু যা ব্যয় বনাম পারফরম্যান্সের ভারসাম্য বজায় রাখতে একটি ভাল কাজ করে এবং ডেল এক্সপিএস 15 এটির একটি দুর্দান্ত কাজ করে। হুডের নীচে, এটিতে একটি ইন্টেল কোর i7-13700H রয়েছে, যা একটি মধ্য-থেকে-হাই-এন্ড সিপিইউ যা ক্রাঞ্চিং নম্বর এবং তুলনামূলকভাবে বড় ডেটাসেটের জন্য ভালভাবে ভারসাম্যপূর্ণ। এটি বিভিন্ন ধরণের মেশিন লার্নিংও পরিচালনা করতে পারে, তাই আপনি যদি এটি আপনার কাজে অনেক বেশি ব্যবহার করেন তবে এটি একটি নিখুঁত বিকল্প। এছাড়াও, গুরুত্বপূর্ণ না হলেও, এটি একটি Intel Arc A370M GPU এর সাথে আসে, যা কিছু সিমুলেশন এবং মেশিন লার্নিং কাজগুলিতে সাহায্য করতে পারে, যদিও এটি একটি এন্ট্রি-লেভেল GPU, তাই বেশি আশা করবেন না।

সলিড সিপিইউ ছাড়াও, আপনি 32GB DDR5 RAM পাবেন, যা স্বাভাবিক উত্পাদনশীলতার কাজের জন্য অনেক বেশি হবে, কিন্তু বড় ডেটাবেস এবং ডেটাসেটের সাথে, প্রচুর RAM থাকার মানে হল জিনিসগুলি লোড করার সময় এবং অ্যাপগুলি ব্যবহার করার সময় কম ধীর গতি। এছাড়াও, যেহেতু এটি দ্রুততর এবং নতুন DDR5 RAM , তাই সামগ্রিক প্রক্রিয়াটি মসৃণ হবে, যদিও এক টন নয়, তবে এটি একটি চমৎকার অতিরিক্ত পারফরম্যান্স। SSD ব্যবহার করে 512GB স্টোরেজের অর্থ হল দ্রুত সামগ্রিক কর্মক্ষমতা, যদিও আপনি যদি অনেকগুলি বিভিন্ন বড় সেট চালান তাহলে স্টোরেজ একটি সমস্যা হতে পারে, তাই এটি বিবেচনা করার মতো কিছু।

স্ক্রিনের জন্য, এটি একটি 15.6-ইঞ্চি প্যানেল যা একটি FHD+ রেজোলিউশন চালায়, তাই এটি বড় সময় ধরে দেখার জন্য পুরোপুরি ঠিক। এটি সর্বোচ্চ উজ্জ্বলতার 500 নিটও আঘাত করতে পারে, তাই আপনি এটিকে বেশিরভাগ পরিবেশে ব্যবহার করতে সক্ষম হবেন, এমনকি সরাসরি আলো সহ, যা নির্দিষ্ট পরিবেশে খুব দরকারী। সামগ্রিকভাবে বিল্ডটি বরং চমৎকার, এবং আপনি সম্ভবত জেনে খুশি হবেন যে এটি Windows 11 প্রো-এর সাথে লোড করা হয়েছে, তাই এর থেকে কোনও অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য পেতে আপনাকে এটি আপগ্রেড করার সাথে মোকাবিলা করতে হবে না।

ডেল এক্সপিএস 15

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সেরা সামগ্রিক ল্যাপটপ

আরও

ম্যাকবুক প্রো 14-ইঞ্চি M3 প্রো

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সেরা ম্যাকবুক

আপনি যদি অ্যাপল ইকোসিস্টেমের একজন অনুরাগী হন, তাহলে আপনার সুস্পষ্ট পছন্দটি হল M3 Pro MacBook Pro 14। এর প্রধান কারণ হল এটি হুডের নিচে অ্যাপলের নতুন M3 চিপ চালায় এবং এই কনফিগারেশনটি বিশেষত M3 প্রো, যা অ্যাপল বর্তমানে অফার করে এমন দ্বিতীয় পোস্ট শক্তিশালী চিপ। যেমন, এটি ডেটা সায়েন্স এবং মডেলিং কাজগুলির জন্য চমৎকার, এটির কতটা শক্তি আছে, এবং এটি মেশিন লার্নিংকে বেশ ভালভাবে পরিচালনা করবে, বিশেষ করে কিছু ইন্টেল বা AMD প্রসেসরের তুলনায়।

এর চেয়েও ভালো ব্যাপার হল আপনি 18GB র‍্যাম পান, এবং এটি 32GB হিট করতে পারে এমন কিছু ল্যাপটপের তুলনায় খুব বেশি মনে হতে পারে না, এটি অ্যাপলের জন্য বেশ ভাল, যা 8GB বা 16GB ক্ষমতার জন্য লক্ষ্য রাখে। যেভাবেই হোক, বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশানগুলিকে ঠিকঠাকভাবে পরিচালনা করার জন্য এটি এখনও যথেষ্ট যদি না আপনি জানেন যে আপনার 18GB-এর বেশি একটি নির্দিষ্ট প্রয়োজন রয়েছে৷ আমরা অবশ্যই দ্রুত গতির জন্য অভ্যন্তরীণ SSD-এর প্রশংসা করি এবং 512GB স্টোরেজ বেশিরভাগ লোকের জন্য যথেষ্ট হওয়া উচিত।

একটি জিনিস যা কিছুটা খারাপ দিক তা হল যে স্ক্রীনটি মাত্র 14 ইঞ্চি, যা একটি ছোট স্ক্রিনে শত শত বা হাজার হাজার বিট ডেটা দেখার সময় কিছুটা বিরক্তিকর হতে পারে। আপনি একেবারে বড় অন্য মনিটরের সাথে সংযোগ করতে পারেন, তবে MacBook Pro 14 শুধুমাত্র একটি অতিরিক্ত একটিকে সমর্থন করে, তাই আপনি শুধুমাত্র 14-ইঞ্চি ল্যাপটপ স্ক্রীন এবং অন্য কোন একক মনিটর আপনি সংযোগ করতে পারেন। বড় স্ক্রিনে আপগ্রেড করার বিকল্পও রয়েছে, একটি 16-ইঞ্চি ম্যাকবুক প্রো, তবে এটি সহজেই মূল্য ট্যাগে আরও $500 যোগ করে। এটি বলেছে, ম্যাকবুক প্রো 16 এর সাথে, 32 গিগাবাইট র‍্যামের বিকল্প রয়েছে, যাতে আপনার আরও বেশি প্রয়োজন হলে এটি সম্ভবত একটি বিকল্প হতে পারে।

ম্যাকবুক প্রো 14-ইঞ্চি M3 প্রো

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সেরা ম্যাকবুক

Acer Swift 3

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সেরা বাজেটের ল্যাপটপ

তুলনামূলকভাবে ভাল ডেটা সায়েন্স এবং মডেলিং ল্যাপটপ থাকার অর্থ এই নয় যে আপনাকে হাজার হাজার ডলার দিতে হবে এবং সেখানে কিছু কঠিন বাজেট-বান্ধব বিকল্প রয়েছে। একটি উদাহরণ হল Acer Swift 3, যা আপনাকে খুব যুক্তিসঙ্গত মূল্যে কিছু শক্তিশালী চশমা দেওয়ার একটি ভাল কাজ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি 16GB র‍্যাম পান, এবং এটি শুধুমাত্র DDR4 হলেও, আপনি চালানোর সম্ভাবনা বেশির ভাগ ডেটা অ্যাপ্লিকেশনের জন্য এটি এখনও যথেষ্ট শক্তিশালী, বিশেষ করে কারণ DDR5 এবং DDR4-এর মধ্যে অসমতা এখনও খুব বেশি নয়।

প্রক্রিয়াকরণ শক্তি হিসাবে, আপনি AMD Ryzen 5 5625U পাবেন, একটি মধ্য-পরিসরের CPU যা বেশিরভাগ ডেটা বিজ্ঞান এবং মডেলিং কাজের জন্য যথেষ্ট দক্ষ এবং যথেষ্ট ভাল। এটি Intel i7 বা Ryzen R7 এর মতো শক্তিশালী নয়, তবে এটি একটি চমৎকার বাজেট বিকল্প, যদিও আমরা এটিকে খুব বেশি চাপ দেব না। সৌভাগ্যবশত, আপনি দ্রুত অ্যাপ্লিকেশন এবং ডেটা লোড করার জন্য একটি SSD পান, এবং এটি 512GB, যা এই মূল্য ট্যাগ সহ একটি ল্যাপটপে থাকা একটি ভাল পরিমাণ, এবং একই কীবোর্ডের জন্য যায়, যা আশ্চর্যজনকভাবে ভাল।

এটি বলেছে, টাচপ্যাডটি ছোট দিকে রয়েছে এবং আপনি সম্ভবত এটি ব্যবহার করার পরিবর্তে এটিতে একটি মাউস যুক্ত করতে চাইবেন কারণ এটি চটকদার হতে পারে। স্ক্রিনটি 14 ইঞ্চিতেও কিছুটা ছোট, তবে এটি দামের সমঝোতার অংশ মাত্র এবং এটি একটি 1920 x 1080 রেজোলিউশন চালায়, যা মোটেও খারাপ নয়। ব্যাটারি লাইফের জন্য, এটি দুর্দান্ত, এবং আপনি কাজ করার সময় প্রায় আট থেকে দশ ঘন্টা এবং আপনি যদি কেবল সামগ্রী দেখছেন তবে প্রায় 14 ঘন্টা আশা করতে পারেন, তাই আপনি আশা করতে পারেন যে এই সংখ্যাগুলির মধ্যে কোথাও ব্যাটারি লাইফ থাকবে৷

Acer Swift 3

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সেরা বাজেটের ল্যাপটপ

আরও

ASUS ROG Strix G17

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সেরা পারফরম্যান্স ল্যাপটপ

এখন, আমরা কেবল এটিকে বের করে আনব যে আমরা জানি এটি একটি গেমিং ল্যাপটপ , কিন্তু সত্য হল, হাই-এন্ড গেমিং ল্যাপটপ এবং ল্যাপটপগুলির মধ্যে অনেকগুলি ওভারল্যাপ রয়েছে যা ডেটা সায়েন্স এবং মডেলিংয়ের জন্য সত্যিই ভাল কাজ করে৷ উদাহরণস্বরূপ, হুডের নীচে, আপনার কাছে একটি AMD Ryzen 9 7945HX রয়েছে, যা বাজারে সবচেয়ে শক্তিশালী CPU গুলির মধ্যে একটি। এটি আপনার দ্বারা নিক্ষেপ করা বেশিরভাগ ডেটা সায়েন্সের কাজগুলি সহজেই পরিচালনা করবে এবং যদি এটি না হয়, তাহলে থ্রেড্রিপার বা ইন্টেলের জিওনের মতো পেশাদার-গ্রেডের সিপিইউগুলি ছাড়া আপনার কাছে সত্যিই যাওয়ার কোনও জায়গা নেই, উভয়ই ব্যয়বহুল এবং বিরল। সবচেয়ে বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ ল্যাপটপ।

এছাড়াও, আপনি 17.3 ইঞ্চিতে একটি অনেক বড় স্ক্রিনও পাবেন, যা একটি স্ক্রীনের দিকে তাকিয়ে ঘণ্টার পর ঘণ্টা ব্যয় করার সময় সত্যিই দুর্দান্ত, বিশেষ করে যেহেতু এটি একটি QHD রেজোলিউশনে চলে। আপনি এটা জেনে খুশি হবেন যে এটি 240Hz রিফ্রেশ রেটকে আঘাত করতে পারে, যার অর্থ খুব বেশি নাও হতে পারে, তবে মনে রাখবেন যে বেশিরভাগ ফ্ল্যাগশিপ ফোন 120Hz এ চলে, তাই এটি একটি অনেক মসৃণ সামগ্রিক অভিজ্ঞতা, এবং আপনার সত্যিই প্রয়োজন নেই যেভাবেই হোক রিফ্রেশ হার পাম্প করুন। সেখানে একটি RTX 4070ও রয়েছে, তাই আপনার যদি মেশিন লার্নিং থাকে যার জন্য একটি শক্তিশালী GPU বা গ্রাফিকাল সিমুলেশন প্রয়োজন, তাহলে এটি বেশ কিছুটা সাহায্য করবে।

RAM এর জন্য, আপনি 32GB DDR5 পান, তাই এটি দ্রুত এবং প্রচুর, অন্তত বেশিরভাগ ডেটা সায়েন্স এবং মডেলিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য। আপনি কাজ করার জন্য একটি বৃহত্তর 1TB SSD পাবেন, এটিও চমৎকার, বিশেষ করে যদি আপনি Strix G17-এ অন্যান্য জিনিস করার পরিকল্পনা করেন, যেমন গেমিং। একটি জিনিস মনে রাখতে হবে, যদিও, ব্যাটারি লাইফ ততটা দুর্দান্ত নয় এবং সামগ্রিক নান্দনিক চিৎকার "গেমার"। আপনি যদি আরও সূক্ষ্ম কিছু চান যা একটি অফিসে কাজ করবে, এটি সমস্যাযুক্ত হতে পারে, এবং আপনি যখন একেবারে আরজিবি বন্ধ করতে পারেন, তবে এটি স্পষ্ট যে এটি একটি গেমিং ল্যাপটপ।

ASUS ROG Strix G17

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সেরা পারফরম্যান্স ল্যাপটপ

ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সেরা ল্যাপটপগুলি যাচাই এবং পরীক্ষা করার সময়, আমরা ব্যবহার করেছি এমন কিছু গুরুত্বপূর্ণ মানদণ্ড এখানে দেওয়া হল:

প্রসেসর

সহজে, ডেটা সায়েন্স এবং ডেটা মডেলিংয়ের জন্য তৈরি ল্যাপটপের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ জিনিসগুলির মধ্যে একটি হল আপনার যে ধরনের CPU আছে। সমস্ত অ্যাপ সংখ্যা ক্রাঞ্চ করার জন্য সিপিইউ-এর উপর অনেক বেশি নির্ভর করে, তাই শক্তিশালী কিছু থাকাই সেই সূচনা বিন্দু যেখান থেকে অন্য সমস্ত চশমা ভিত্তিক হওয়া উচিত। আরেকটি বিষয় মনে রাখতে হবে যে উচ্চ ঘড়ির গতি এবং আরও থ্রেড এবং কোর সর্বদা ভাল, তাই আপনি যদি CPU-এর একটি মডেলকে অন্য মডেলের সাথে তুলনা করেন, তাহলে আমরা সেই পরিসংখ্যানগুলি খুঁজছি।

সেই লক্ষ্যে, আমরা ইন্টেল i5 বা Ryzen R5-এর মতো মধ্য-পরিসরের CPU-গুলির জন্য একটি নিম্ন সীমা নির্ধারণ করেছি, কিন্তু আদর্শভাবে, আপনি Intel i7 এবং Ryzen R7 প্রসেসরের মতো আরও শক্তিশালী কিছু চাইবেন। পরবর্তী স্তরের উপরেও রয়েছে, যা হল ইন্টেল i9 এবং Ryzen R9, উভয়ই সহজেই বাজারে সবচেয়ে শক্তিশালী কিছু CPU, কিন্তু এগুলোর জন্য বেশ কিছু টাকা খরচ হয়, তাই নিশ্চিত হোন যে আপনার এত শক্তির প্রয়োজন। আপনি যদি তাদের মধ্যে একটির জন্য যাচ্ছেন।

র্যাম

একটি প্রোগ্রামের মধ্যে এবং বাইরে লোড হওয়া বড় ডেটা সেট এবং সংখ্যাগুলি নিয়ে কাজ করার সময়, প্রচুর পরিমাণে RAM থাকা একটি বড় সাহায্য হতে পারে, বিশেষত যখন ডেটা বড় এবং বড় হয়। এখন, বাস্তবিকভাবে, আপনাকে 128GB এর মতো কিছু চরমে যেতে হবে না, তবে ন্যূনতম 8GB থাকা সত্যিই সীমা। আদর্শভাবে, 16GB আরও অনুকূল, এবং তাই আমরা সেই সীমাতে বা তার উপরে আমাদের সমস্ত বাছাই করার লক্ষ্য রেখেছি। 32GB থাকাও চমৎকার, বিশেষ করে মাল্টি-টাস্ক করতে সক্ষম হওয়ার ক্ষেত্রে এবং কী নয়, তবে আপনি যদি দাম বাড়াতে না চান তবে এটি প্রয়োজনীয় নয়, বেশিরভাগ ব্যবহারের ক্ষেত্রে 16GB যথেষ্ট হওয়া উচিত।

GPU এবং স্টোরেজ

বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, GPU গুলি ডেটা সায়েন্স নম্বর ক্রাঞ্চিংয়ে বড় ভূমিকা পালন করে না যদি না আপনি কিছু ধরণের মেশিন লার্নিং করতে যাচ্ছেন, যা সিমুলেশন চালানোর জন্য বা ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য GPU-এর উপর খুব বেশি নির্ভর করতে পারে। শেষ পর্যন্ত, আপনার একটির প্রয়োজন বা না হোক, এবং এটি কতটা শক্তিশালী, আপনি যে ধরণের ডেটা সায়েন্স এবং মডেলিং করতে যাচ্ছেন তার উপর নেমে আসে, তাই আপনার অ্যাপ এবং কাজগুলি সিপিইউ বা জিপিইউ নির্ভরশীল কিনা, বা উভয়ই পরীক্ষা করে দেখুন। তার উপর আপনার সিদ্ধান্তের ভিত্তি করুন। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, আমরা GPU-কে উচ্চ বিবেচনায় রাখিনি, তালিকায় GPU সহ কয়েকটি বিকল্প রয়েছে।

একইভাবে, স্টোরেজ ডেটা সায়েন্স এবং মডেলিং-এ CPU এবং RAM এর মতো বড় ভূমিকা পালন করে না, তবে আপনার অ্যাপ্লিকেশানগুলি দ্রুত লোড করতে এবং আপনার ডেটা আরও দ্রুত অ্যাক্সেস করতে সক্ষম হওয়া সবসময়ই ভালো। যেমন, এসএসডি আছে এমন কিছু নিয়ে যাওয়াই ভালো, এবং যেহেতু বেশিরভাগ আধুনিক ল্যাপটপেই একটি আছে, তাই এটি এমন কিছু নয় যেটি আপনার নজরে রাখা উচিত যদি না এটি অবাস্তবভাবে সস্তা না হয়।