빅 데이터 분석을위한 3 가지 최고의 노트북
Big Data Analytics는 클라우드의 빅 데이터 파이프 라인에 액세스 할 수 있도록 많은 계산 능력과 괜찮은 인터넷 연결이 필요한 작업입니다. 이러한 이유로, 모든 빅 데이터 처리 및 분석을 처리하려면 충분한 노트북을 갖는 것이 필수적입니다. 빅 데이터는 특정 상황에 프라임을 곱해야하기 때문에 랩톱에는 괜찮은 그래픽 프로세서도 있어야합니다.
충분한 메모리 및 SSD 스토리지를 사용하면 일상적인 데이터 처리 및 분석 작업을위한 조용하고 효율적인 스토리지가 있습니다. 일부 연구를 통해 우리는 빅 데이터 처리 작업 중 일부로 좁혀졌습니다. 이 노트북은 성장하고 빠르게 축적되는 모든 데이터를 보폭으로 유지할 수있을 정도로 작업을 효율적으로 실행하는 것 외에도 필요한 것에 가치가 있습니다.
1. 2020 Apple MacBook Air Laptop
Apple M1 Chip은 강렬한 데이터 처리 작업을 인상적인 속도로 유지하고 빅 데이터 처리 작업에 필요한 안정적인 식사 시간 정보를 제공합니다. 8GB의 RAM은 광범위한 데이터 처리 활동에 항상 충분한 메모리를 갖게 될 것입니다.
노트북의 충분한 메모리로 인해 프로젝트는 항상 정시에 유지됩니다. 모든 로컬 축적 데이터의 경우 256GB SSD 스토리지가 있으며 모든 결과, 샘플 및 이러한 대규모 문제에 대해 작업 해야하는 다른 제품에 충분한 정보를 얻을 수 있습니다. 그것은 빅 데이터 분석을위한 최고의 랩톱 중 첫 번째 선택을합니다.
Apple MacBook Air Ag and Cons
- 배터리 수명은 너무나 신뢰할 수 있으므로 노트북을 사용하여 평화 롭고 조용하며 숲의 깊이에서 빅 데이터 문제를 해결할 수 있습니다. 많은 배터리 용량이 하루 종일 좋은 회사를 유지하기 때문에 걱정할 것이 없습니다.
- 8 코어 CPU는 동시에 실행되는 모든 작업이 서로 충돌하지 않고 실시간으로 처리되도록하며 꽤 깊은 인상을받을 수 있습니다. 프로세서는 또한 적은 전력을 사용하도록 설계되었으므로 배터리가 오래 지속될 수 있습니다.
- 8GB의 메모리는 전체 시스템이 모든 강렬한 데이터 분석 작업에 대해 충분히 반응하고 빠른 상태를 보장합니다. 아무런 메모리를 도둑질 할 수 없으며 시스템이 좋아하는 효율성으로 시스템을 실행할 수 없습니다.
- 훌륭한 디스플레이는 이미지를보다 현실적으로 만들고 텍스트는 모두 읽을 수 있으며 색상이 독특하게 나타납니다. 13.3 공간은 모든 작업, 창문 및 작업 할 작업을위한 충분한 공간이 있음을 의미합니다.
- 운영 체제는 학습하기 간단하고 몇 초 안에 설정되며 처음부터 훌륭한 경험을 위해 직관적입니다.
- 작업에 필요한 앱에 큰 액세스 할 수 있으므로 빅 데이터 및 기타 분석 작업에 대한 시작부터 지속적으로 생산적으로 생산됩니다. 프로젝트는 작업에서 원활하게 실행 되며이 랩톱으로 훨씬 더 많은 것을 달성 할 수 있습니다.
- Bluetooth 5.0 및 802.11ax Wi-Fi 6 무선 네트워킹을 통해 네트워크 요구가 모두 제공되도록합니다.
- 우리가 찾을 수있는 것은 없습니다. :(
2. HP 14 비즈니스 및 학생을위한 FHD 노트북 2022
모든 광범위한 데이터 요구 사항을 충족시키기 위해 최대 3.5GHz의 AMD Ryzen3 3250U 처리를 통해 모든 중요한 데이터 요구 사항을 처리하기에 적합한 랩톱입니다. 그것은 하루 동안의 모든 데이터 처리를 쉽고 탁월한 효율성으로 처리하여 일정을 유지합니다. 당신은 16GB의 RAM이 더 큰 RAM 으로이 노트북에서 얻을 수있는 성능을 좋아하여 최상의 속도로 컴퓨팅을하고 있습니다.
무엇보다도, 당신은 당신의 컴퓨팅이 평화 롭고 당신이 감동 할 수있는 속도를 보장하기 위해 512GB의 Silent SSD를 얻을 수 있습니다. 랩톱에는 Windows 10 S가 사전 설치되어있어 빅 데이터 작업에 필요한 모든 응용 프로그램을 설치할 수 있습니다. 9 시간의 배터리 수명은 하루 종일 작업을 수행 할 수 있음을 의미합니다. 사전 설치된 버전에 익숙하지 않으면 Windows 11으로 무료로 업그레이드 할 수 있으며 온라인으로 수행 할 수있는 간단한 프로세스입니다.
HP 14 FHD 장단점
- 우수한 16GB RAM 및 512 SSD의 내부 저장소는 모든 메모리 및 스토리지 요구 사항이 모든 종류의 프로젝트에 적절하게 처리된다는 것을 의미합니다. 프로젝트가 아무리 방대하더라도 RAM은 모든 작업에 충분합니다.
- 그래픽 메모리는 랩톱 사양에 언급되지 않았지만 해상도는 1366x768에서 인상적입니다. 대부분의 시간과 작업을 수행 할 작업에 대해, 이것은 당신에게 충분할 것입니다.
3. 2022 최신 HP 파빌리온 15.6 HD 노트북
2TB의 SSD가 즉시 눈에 띄고, 대규모 데이터 프로젝트를 수행 할 때마다 이것은 랩톱입니다. 11 시간의 배터리는 중요한 데이터 조치를 놓치지 않도록합니다. 귀하의 프로젝트는 하루 종일 참석합니다. Intel UHD 그래픽은 낙엽이나 포기하지 않고 성장하는 모든 데이터 요구를 충족시키기에 충분한 해결책이 있음을 의미합니다. 32GB의 RAM은 하루 종일 최적의 속도와 효율성으로 계속 달리게합니다.
빅 데이터 프로젝트는 필요한 속도로 진행되며, 당신은 당신이 감동 할 수있는 대규모 프로젝트를 관리하는 데 아무런 문제가 없습니다. 64 비트 시스템은 프로젝트가 얼마나 집중적이든 복잡하든 거대한 작업에 이상적으로 적합합니다. 빅 데이터 분석을위한 최고의 노트북 중 하나입니다.
최신 HP 파빌리온 Pros and Cons
- 좋은 인터넷 연결을 통해 클라우드에 연결하고 효율적으로 실행할 수 있습니다.
- 듀얼 코어 프로세서는 모든 처리가 효율적이고 만족하는 속도로 수행된다는 것을 의미합니다.
- 2.70GHz는 일부 처리 작업에서 다소 작을 수 있습니다.
자주 묻는 질문
- 빅 데이터 분석을위한 노트북에서 어떤 사양이 중요합니까?
- 빅 데이터 분석을위한 랩탑에는 강력한 프로세서 (Intel i7 또는 Ryzen 7), 높은 RAM 용량 (16GB 이상), 빠른 데이터 처리를위한 실질적인 SSD 스토리지 및 복잡한 시각화로 작업 할 경우 좋은 그래픽 카드가 있어야합니다. 더 큰 화면은 멀티 태스킹 및 데이터 시각화에도 도움이됩니다.