為您推介 10 大最佳的[數據分析手提電腦]

你的電腦有多強大，足以決定你的[數據科學]仕途有多順利。如果你的電腦難以處理數字，其他數據分析師就會超越你，搶先獲得最寶貴的見解。你的客戶會受到影響，而你的仕途亦是如此。挑選適用於[數據科學]的最佳手提電腦，是一個關鍵選擇，足以主宰你的未來。

然而，你不能只是問「哪款電腦最適用於數據分析」，然後期望獲得千篇一律的答案。你是否使用 R 語言，並在家用電腦上運行所有運算？還是使用具有遠端儲存設施的 AWS 雲端機器？或許你喜歡用 GPU 進行平行運算。如果你完全不懂以上這些術語，不用擔心。這份推薦清單包含了 10 款適用於[數據科學]與數據分析的最佳手提電腦，針對不同用家，從學生、初級申請者，以至經驗豐富的數據分析專家，都提供了合適的選擇。

• [數據科學]手提電腦規格
• 10 款最適用於數據分析的 HP 手提電腦
• 總結

很多時候，你的[數據處理]需求會迅速增長。即使是最出色的[數據科學]手提電腦規格，亦難以滿足需要。你可能會用自己的手提電腦，而是使用 AWS 或其他基於雲端的電腦，來處理數據。亦就是說，你仍會希望不時運行本地機器，因此請仔細考慮你所選擇的規格。

適用於數據分析的最佳手提電腦需要多少 RAM？越多越好 [1]。大數據將會發展得越來越蓬勃。預計到 2020 年，將有 40 個澤位元組的數據。按比例計算，如果地球上每個人都各自擁有 250 萬份報紙，才可將這些數據全部打印出來 [2]。

如果你只使用雲端機器或叢集，RAM 大小就不那麼重要了。一些專業人士聲稱只需 4GB 就能應付得到，但大部分[數據科學]專家會採用至少 8GB RAM，16GB 則是最佳選擇。一些高階手提電腦甚至可以達到 128GB。

[數據科學]家要處理重要的數字。需要尋找速度更快、盡量具有更多核心的新一代處理器，以運用平行運算。同樣地，如果你主要使用 AWS 或其他基於雲端的選項，處理器速度是否重要？沒有那麼重要，但考慮到 CPU 價格在過去幾年中急劇下降，又何必要在功率上吝嗇呢？

你的[數據處理]速度，取決於儲存位置的速度。基於磁碟機的 傳統 SATA 磁碟機以 5400 或 7200 RPM 的速度旋轉，但由於沒有移動部件，與固態硬碟 (SSD) 相比之下望塵莫及。如果預算是你的主要考慮，請選購 256GB SSD，然後使用價錢實惠的外置 SATA 磁碟機進行備份。請注意：務必確保用於[數據科學]的手提電腦，具有用於快速數據傳輸的 Thunderbolt-C 連接埠。

用於[數據科學]的手提電腦，未來將會有何要求？處理器與記憶體的要求一定越趨提高。隨著你的需求不斷增長，HP 手提電腦就是你的好拍檔。由於易於升級，並容許加入額外的 RAM、儲存空間與更強大的顯卡，加上價格實惠，絕對會令你感到滿意。

為甚麼顯卡對於最出色的[數據分析手提電腦]來說非常重要？標準 CPU 有 4 到 8 個處理核心，但一般 GPU 有 700 個核心，有些甚至有 2,000 個，甚至更多。NVIDIA® 建立了 CUDA 平行運算平台，以運用平行運算能力，進行[數據科學]工作。要運行 CUDA，你需要一部配備 GPU 可支援 CUDA 的 HP 手提電腦[3]。找不到嗎？即使是整合式顯卡，亦可以運行開源 OpenCL 應用程式 [4]。

你可能會使用外部顯示器與鍵盤，來完成大部分的日常工作。亦就是說，全尺寸 HP 鍵盤與最小 15 吋的顯示屏，是[數據科學]領域的標準配置。最佳[數據科學]手提電腦還可增加靈活性。

你還可考慮從以下的推薦清單選購一款可轉換式電腦，都非常適用於數據分析。擁有這類[大數據電腦]，你便可從多種工作模式中進行選擇，例如用於講故事的帳篷模式或站立模式，用於一對一分享的平板電腦模式，或用於踏實工作的手提電腦模式。

準備好深入探索了嗎？我們精心挑選出以下 10 款最適用於[數據處理]與分析的 HP 手提電腦。每一款都容許用家自訂配置，所以無需擔心，你可選擇其中一款作為起點，並根據需要升級 RAM、儲存空間與處理器。

就價格與功率的組合而言，這款 HP ENVY 17t 對於數據分析來說，是最出色的手提電腦。這款電腦配備 Intel® Core™ i5 與 Core i7 處理器，提供高達 4.6 GHz 的速度。隨附的 NVIDIA GeForce® GPU 支援 CUDA，則可以大幅度提升處理器密集型應用程式的運行速度。

另外還配備 8GB 至 16GB DDR4 RAM，以及一個全高清 (FHD) 17.3 吋觸控式顯示屏，為用家提供充足的螢幕空間，方便用於呈現數據，並令眼睛更加舒適。最多可增加至 512GB Intel SSD，來儲存大量資料集。整體來說，這部電腦提供了強大性能、便利性與優秀的設計，價格更遠遠低於你所想。

規格

• Windows 10 64

• Intel Core i7 處理器

• 高達 16GB SDRAM

• NVIDIA GeForce MX250 顯卡

• 高達 512GB PCIe® NVMe™ SSD

你是否要為數據分析工作而購買手提電腦，但預算緊張？HP Pavilion 手提電腦能以實惠的價格，為你提供驚人的數據導向式規格。11 吋 HP Pavilion x360 配備四核 Intel Pentium Silver 處理器與 4GB SDRAM，為你提供可靠的入門級體驗。

15 吋的版本則配備更好用的第 8 代 Intel Core 處理器，以及 8GB 的記憶體。這樣的配置足以運行強大的數據分析應用程式，如 Apache Spark 或 MATLAB，並留有足夠的空間。

規格

• Windows 10 64

• Intel Celeron 與 Core i5 與 i7 處理器

• 高達 16GB 的 Intel DDR4 RAM

• 提供 NVIDIA GeForce 顯卡

• 高達 512GB PCIe NVMe M.2 SSD

HP EliteBook 非常纖薄，配備第 8 代 Intel Core 處理器，可令 SAS 或 ggplot2 的使用更完善。超亮的防眩光顯示屏，讓你從昏暗的會議室移動到光線充足的地方時，都不會傷害到自己的眼睛。

硬件方面如何呢？憑藉高達 32GB DDR4 RAM，你可以快速處理大量數據。此外，由於這款電腦配備兩個（而非一個）可用的 2TB SSD，你將以閃電般的速度工作，而無需考慮加配外部磁碟機。

規格

• Windows 10 64

• 第 7 代與第 8 代 Intel Core i5 與 i7 處理器

• 高達 32GB SDRAM

• 提供 NVIDIA GeForce GTX 顯卡

• 高達 2 個 2TB NVMe SSD

對於預算充足的專業人士來說，HP ZBook 15 G5就是最佳的[數據科學]手提電腦。這個[數據處理]能手，可讓你享受 Windows 10 Pro 64、第 9 代 Intel Core i7 與 Core i9（6 核）處理器，以及高達 128GB 的 DDR4 RAM 所帶來的好處。這樣的配置足以讓你輕鬆完成最繁重的 R 建模工作。

另一個優勢呢？這款 HP ZBook 標配 512GB SSD，不會出現空間不足的情況，亦不會要你等待以存取數據。你亦可在內部 NVMe RAID 陣列中，為你的裝置配備最多兩個 2TB SSD。運用可用的獨立式 NVIDIA Quadro® 顯卡，你將能夠出色地完成 CUDA 作業與專業可視化。

規格

• Windows 10 Pro 64

• Intel Core i5 與 i7 處理器

• 16GB SDRAM

• 可用的 NVIDIA Quadro 顯卡

• 512GB SSD

你會驚訝地發現，HP ENVY x360 非常抵用。在這份最佳[數據科學]手提電腦清單中，這款電腦配備超高速 Intel Core i7 處理器、高達 16GB RAM 與 1TB SSD，可讓你持續運行最艱難的 R 數據工作。

隨附的 NVIDIA GeForce MX250 顯卡可支援 CUDA。此外，x360 的二合一外形可切換至帳篷或站立模式，便於在呈現數據時，輕鬆進行團隊合作。

規格

• Windows 10 Pro 64

• Intel Core i7 處理器

• 高達 1TB SSD

• 高達 16GB DDR4 RAM

• 提供 NVIDIA GeForce MX250 顯卡

HP Spectre x360 的 1TB SSD 可儲存一百萬 MB 的產品質素追蹤、供應計劃或輸出預測數據。16GB RAM 配合高速 Core i7 處理器，將讓你以超快的速度執行模擬工作。而且，如果你想要運行 CUDA，這款 HP Spectre x360 所提供的 NVIDIA GeForce 顯卡，就可為你提供數百個[數據科學]核心。

規格

• Windows 10 64

• Intel Core i7 處理器

• 高達 16GB DDR4 RAM

• 提供 NVIDIA GeForce MX150

• 高達 1TB SSD

HP ProBook 是一款可靠的入門級手提電腦，適用預算中等的[數據科學]專業人士。運用配備的 Windows 10 Pro 操作系統，你可使用遠端桌面登入你的工作電腦，使用 Bit Locker 加密數據，並使用 Hyper-V 客戶端運行 Linux。

擁有 HP ProBook，你可獲得一切所需規格，例如高達 16GB RAM 與可選的 Intel Core i7 處理器。整合式 UHD 顯卡無法運行 CUDA 應用程式，但可輕鬆運行 OpenCL。

規格

• Windows 10 Pro

• Intel Celeron 與 Core i3、i5 與 i7  處理器

• 高達 16GB SDRAM

• Intel UHD 顯卡

• 256GB NVMe SSD

且慢，HP OMEN 不是專為遊戲而設的產品系列嗎？沒錯，但 32GB DDR4 RAM 的超高儲存上限，配合高達 1TB SSD 儲存空間，令這個系列成為了最抵買的[數據分析手提電腦]之一。隨附的 NVIDIA GeForce RTX 顯卡，是運行[數據科學]應用的最佳選擇。另外，如果你想同時偶爾玩玩《要塞英雄》，這款電腦亦是市面上最出色的電競電腦之一。

規格

• Windows 10 64

• 第 9 代 Intel Core i5 與 i7 處理器

• 高達 32GB DDR4 RAM

• 提供 NVIDIA GeForce RTX 顯卡

• 高達 1TB NVMe SSD

如果你的預算有限，但仍想要一款最好用的[大數據電腦]，就不能錯過這個部分的內容。HP Notebook 15 配備 Intel Core i7 處理器與可選的 16GB RAM，可為你提供出色的[數據處理]能力。128GB SSD 可讓數據快速流動，同時為你提供不錯的儲存空間，同時還可利用這款電腦 3 個 USB 3.1 連接埠，來接入外部磁碟機。如果你是大學生或入門級數據分析專業人士，這部電腦就非常抵用。

規格

• Windows 10 64

• Intel Core i7 處理器

• 高達 16GB DDR4 RAM

• Intel UHD 顯卡（不支援 CUDA，但經過稍許調整即可運行 OpenCL [5]）

• 128GB SSD

如果你經常透過投影機展示數據視覺化，HP Spectre Folio 將確保你的裝備會令人印象深刻。這款電腦美觀的皮革外殼十分別緻，但不只是一個漂亮的技術產品。配備高達 16GB RAM 與強大的 Intel Core i5 與 i7 處理器，可提供高達 4.2 GHz Turbo Boost 速度。

高達 256GB 快速 SSD 儲存裝置，可為你提供足夠的空間。外置式螢幕可能有助於長時間執行 HPCC 或 Qubole 任務，但請注意，你將無法在其整合式 Intel UHD 顯卡上運行 CUDA。這款手提電腦對於[數據科學]家來說非常好用，其中一個不錯的優勢是，能夠切換到平板電腦模式，從而輕鬆地呈現數據。

規格：

• Windows 10 64

• Intel Core i5 與 i7 處理器

• 高達 16GB RAM

• Intel UHD 顯卡

• 高達 256GB SSD

大數據正在急劇發展，但考慮到分散式的解決方案，[數據科學]家應否關注 RAM、儲存空間與其他規格呢？絕對應該。即使你是利用 AWS 或叢集，最出色的[數據科學]手提電腦亦配備更多的 RAM、核心，並且在某些情況下，還會隨附可支援 CUDA 的 GPU，以便用於超強的平行運算。亦就是說，對於不同類型的人士，例如背負巨額學生貸款的大學生，以至擁有較高預算的人士，用於數據分析的最佳手提電腦選項都會有很大不同。

[1] Full Stack ML；[數據科學]家需要多大的記憶體？

[2] High Scalability；Petabyte、Exabyte、Zettabyte 或 Yottabyte 有多大？

[3] NVIDIA；甚麼是 CUDA？

[4] Khronos 集團；OpenCL 概述

[5] Phoronix；在 Ubuntu Linux 下使用 Intel UHD Graphics 在 Coffeelake 上運行 OpenCL