Ilmu Data adalah studi tentang data; itu termasuk merekam, menyimpan, dan menganalisis data untuk mengekstrak informasi yang berguna darinya. Penerapan ilmu data beragam karena merupakan bidang yang luas dan mencakup banyak subbidang. Ini digunakan di perbankan, ritel, e-commerce, hiburan, pencarian internet, pengenalan suara, dll.
Sebagai ilmuwan data, Anda harus mengumpulkan data, memprosesnya, memodelkannya, dan kemudian menerapkan algoritme yang berbeda untuk mengambil keputusan yang berguna dan menetapkan tujuan untuk peningkatan. Semua ini membutuhkan mesin yang kuat dan jika mesin Anda tidak pandai menghitung angka, maka klien Anda akan menderita, dan akibatnya karir Anda sebagai ilmuwan data. Oleh karena itu laptop yang layak sangat penting untuk perjalanan ilmu data Anda.
Artikel ini berfokus untuk memberi Anda panduan membeli laptop untuk analisis data. Tetapi sebelum kita masuk ke daftar pilihan kita, kita harus memahami jenis mesin apa yang dibutuhkan ilmuwan data terlebih dahulu.
Spesifikasi untuk Laptop Ilmu Data
Sebelum mengambil laptop untuk ilmu data, ada beberapa hal yang harus diperhitungkan, dan pertama-tama adalah RAM:
1. Memori (RAM)
Memori sangat penting untuk laptop ilmuwan data. Lebih banyak selalu lebih baik. Memori yang disarankan adalah 16GB. Tetapi jika pekerjaan Anda berbasis cloud, maka modul memori yang besar tidak signifikan. Memiliki laptop dengan opsi memori yang dapat diupgrade akan menjadi nilai tambah.
2. Prosesor (CPU)
Nah, analisis data membutuhkan banyak daya komputasi, jadi pilihlah prosesor terbaru dan multi-core untuk sepenuhnya memanfaatkan pemrosesan paralel. Jika Anda menggunakan AWS atau layanan berbasis cloud lainnya, maka memiliki prosesor yang baik akan menjadi kurang penting, tetapi saya tetap merekomendasikan memiliki prosesor yang baik karena tidak lagi mahal.
3. Kartu Grafis (GPU):
Dalam ilmu data, banyak operasi bergantung pada GPU, seperti melatih model. Kebutuhan akan GPU juga tergantung pada jenis tugas ilmu data. Jika Anda sedang melakukan deep learning atau menangani data dalam jumlah besar, maka Anda harus membutuhkan kartu grafis untuk mempercepat pemrosesan. GPU memiliki banyak inti dibandingkan dengan CPU normal, sehingga memiliki GPU akan mempercepat proses analisis data hingga berlipat ganda.
4. Penyimpanan:
Data membutuhkan banyak penyimpanan sehingga lebih baik memiliki perangkat penyimpanan yang baik. SSD adalah pilihan yang sempurna karena cukup cepat. Tetapi mereka sangat mahal pada saat yang sama. Jadi, jika anggaran Anda terbatas, maka memiliki SSD kecil 512GB sudah cukup, bersama dengan hard disk biasa untuk penyimpanan. Pastikan laptop Anda memiliki port USB Type C untuk transfer data yang lebih cepat.
5. Sistem Operasi:
Sistem operasi adalah pilihan pribadi Anda. Lebih baik menggunakan laptop yang mendukung Linux. Saya akan merekomendasikan macOS atau distribusi Linux apa pun. Windows juga bisa menjadi pilihan yang baik, tetapi perlu banyak tambahan yang harus dilakukan sebelum Anda mengatur semuanya.
Jelas bahwa mesin biasa tidak sesuai untuk proyek ilmu data. Anda memerlukan mesin yang kuat dengan memori yang memadai dan sepasang unit CPU dan GPU yang kuat dengan ruang penyimpanan yang cukup untuk bekerja secara efisien. Mari kita lihat beberapa laptop yang paling cocok untuk proyek ilmu data:
1. Dell G5:
Pilihan pertama adalah Dell G5 yang hadir dengan CPU Intel Core i7 generasi kesepuluh dengan 6 core dan ditenagai oleh kartu grafis NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti. Jika Anda seorang ilmuwan data profesional dan bekerja pada pemodelan atau pembelajaran mendalam, maka laptop ini akan menangani semuanya dengan cukup efektif. Ini adalah laptop berbasis Windows yang hadir dengan berbagai kapasitas penyimpanan. Saya akan merekomendasikan pergi dengan memori 16GB dan SSD 512GB.
G5 dilengkapi dengan baterai 3 sel 51 watt-jam dan berbagai port termasuk pembaca kartu SD dan 1 port USB Tipe C. Meskipun tampilan tidak ada hubungannya dengan ilmu data, memiliki yang bagus adalah nilai tambah. G5 memiliki 15,6 inci, full HD, layar LED dengan lapisan anti-silau.
Kelebihan:
- Mesin yang seimbang
- Kinerja yang solid
- Penampilan Cantik
Kontra:
- Pendinginan Bising
- Agak kekar
2. HP Envy 17t:
HP Envy 17, bukan yang terbaik tetapi pilihan yang baik di antara laptop terbaru untuk proyek ilmu data. Unit pemrosesan yang terpasang adalah Intel Core i7 dan kartu grafis NVIDIA GeForce MX330 khusus. Prosesor ini memiliki 4 inti tetapi kehadiran kartu grafis meningkatkan kinerjanya secara keseluruhan. Envy 17 dapat secara efektif menangani sebagian besar tugas terkait ilmu data.
Muncul dengan 16GB RAM dan opsi penyimpanan ganda, yang luar biasa. Envy 17t memiliki SSD 256GB dengan hard disk 1TB. Layar 17,3 inci, 4k lebih dari cukup untuk ilmuwan data. Anda juga mendapatkan 3 port USB Type-A, 1 USB Type C, port HDMI, dan slot kartu SD.
Kelebihan:
- Desain tampak ramping
- Keyboard yang nyaman
- tampilan 4k
- Manajemen termal yang baik
Kontra:
- Daya tahan baterai biasa-biasa saja
- Agak mahal
3. Macbook Air:
Saya akan sangat merekomendasikan memiliki lingkungan macOS untuk ilmu data. Ada beberapa alasan terkait seperti lingkungan seperti UNIX dan chip M1 terbaru. M1 adalah chip yang cukup efisien karena memiliki 8 core dan berkinerja jauh lebih baik daripada prosesor AMD atau Intel terbaru. M1 dirancang khusus untuk meningkatkan pembelajaran mesin.
Model terbaru MacBook air hadir dengan konfigurasi RAM 8GB/16GB dengan kapasitas penyimpanan 256GB/5126GB. Memori 8GB sudah cukup, tetapi saya akan merekomendasikan menggunakan 16GB. Penyimpanan tergantung pada preferensi pribadi Anda, dan memiliki 256GB SSD sudah cukup jika Anda membeli hard drive terpisah.
Kelebihan:
- UNIX seperti lingkungan
- chip M1
- Daya tahan baterai yang sangat baik
Kontra:
- Tidak mendukung aplikasi inti CUDA
Tidak memiliki dukungan inti CUDA bisa menjadi kekecewaan besar, tetapi itu tidak berarti MacBook air tidak boleh ada dalam daftar Anda. Itu masih dapat menangani sebagian besar proyek ilmu data. Tetapi jika Anda menginginkan dukungan pemrosesan paralel, pilih MacBook pro 16 inci.
4. Acer Swift 3:
Perangkat ramah anggaran lainnya dengan spesifikasi luar biasa. Ini adalah pilihan kedua saya yang sangat direkomendasikan. Swift 3 diinstal dengan AMD Ryzen 7 4700U, unit pemrosesan 8 inti yang terintegrasi dengan grafis Radeon. Pilihan yang cukup untuk ilmuwan data mana pun dengan efektivitas biaya.
Swift 3 adalah desain tipis dan ringan yang terinspirasi dari MacBook yang hadir dengan RAM 8GB dan SSD 512GB. Layar LED Full HD, webcam HD, dan keyboard dengan lampu latar melengkapi alat berat ini.
Kelebihan:
- Terjangkau
- Desain ramping
- Sangat portabel
- Daya tahan baterai yang baik
Kontra:
- Memori tidak dapat ditingkatkan
- Tampilan Rata-rata
5. Lenovo ThinkPad E15:
Lenovo ThinkPad E15 adalah pilihan lain untuk ilmuwan data. Mesin memiliki varian yang berbeda. Spesifikasi yang direkomendasikan adalah Intel Core i5 generasi kesepuluh yang terintegrasi dengan grafis Intel UHD 620.
ThinkPad E15 hadir dengan RAM 16GB, yang luar biasa untuk tugas-tugas yang berhubungan dengan ilmu data. Seperti HP Envy ThinkPad, ia tidak dilengkapi dengan penyimpanan ekstra, jadi jika Anda membutuhkan penyimpanan, Anda harus membelinya secara terpisah. Layar 15,6 inci layak dengan lapisan anti-silau. Selain itu, Anda juga dapat menghubungkan monitor eksternal resolusi 4k melalui HDMI atau USB Tipe C.
Kelebihan:
- Penyimpanan yang dapat ditingkatkan
- Tubuh yang kuat
Kontra:
- Menjadi sangat panas di bawah beban
- Masa pakai baterai pendek
Kesimpulan:
Ilmu data adalah bidang yang luas dan beragam, dan sebagai ilmuwan data, tugas Anda adalah mengelola data secara efisien. Seiring pertumbuhan data, perangkat keras juga perlu mengatur sejumlah besar data, juga menuntut kemampuan untuk ditingkatkan. Dalam tulisan ini, kami fokus untuk memberikan panduan singkat tentang laptop yang harus Anda pertimbangkan untuk tugas-tugas terkait ilmu data.
Analisis data menuntut prosesor multi-core dan GPU dengan jumlah memori yang baik. Saya akan merekomendasikan menggunakan CPU generasi terbaru, terutama octa-core dan GPU jika Anda berurusan dengan pembelajaran mendalam. Namun demikian, memiliki GPU yang baik meningkatkan kinerja kolektif.