适用于数据科学和数据建模的 4 款最佳笔记本电脑

当今世界的大部分内容都是由数据驱动的，因此对数据科学和数据建模的需求很大。这也意味着越来越多的人参与其中，如果您想要一台非常适合此类数据处理任务的笔记本电脑，那么只有某些功能才能发挥作用。这就是为什么我们收集了我们最喜欢的数据科学最佳笔记本电脑选择，涵盖各种价位和规格配置，以便您可以获得真正适合您需求的东西。

最适合数据科学的笔记本电脑

• 如果您想要一款用于数据科学和数据建模的最佳整体笔记本电脑，请购买Dell XPS 15
• 如果您想要最适合数据科学和数据建模的 MacBook，请购买M3 Pro MacBook Pro 14
• 如果您想要一台用于数据科学和建模的经济型笔记本电脑，请购买Acer Swift 3
• 如果您想要数据科学和建模的最佳性能，请购买ASUS ROG Strix G17

戴尔 XPS 15 笔记本电脑

适用于数据科学和数据建模的最佳整体笔记本电脑

整体表现最佳并不意味着您拥有最好的规格，而是能够很好地平衡成本与性能，而戴尔 XPS 15在这方面做得非常出色。它配备了英特尔酷睿 i7-13700H，这是一款中高端 CPU，可以很好地平衡处理数字和相对较大的数据集。它还可以处理各种类型的机器学习，因此如果您在工作中经常使用它，那么这是一个完美的选择。另外，虽然不是那么重要，但它确实配备了 Intel Arc A370M GPU，可以帮助完成一些模拟和机器学习任务，尽管它是入门级 GPU，所以不要期望太多。

除了坚固的 CPU 之外，您还可以获得 32GB DDR5 RAM ，这对于正常的生产力工作来说已经很多了，但是对于大型数据库和数据集，拥有大量 RAM 意味着在工作时加载内容和使用应用程序时减慢速度。此外，由于它是更快、更新的 DDR5 RAM，因此整体过程会更加流畅，虽然不是很多，但这是一个很好的额外性能。使用 SSD 的 512GB 存储也意味着更快的整体性能，尽管如果您运行许多不同的大型集，存储可能会成为问题，所以这是需要考虑的事情。

至于屏幕，它是一块 15.6 英寸的面板，运行 FHD+ 分辨率，因此非常适合长时间观看。它还可以达到 500 尼特的峰值亮度，因此您可以在大多数环境中使用它，甚至在直接照明的情况下也是如此，这在某些环境中非常有用。整体构建相当出色，您可能还会很高兴知道它随 Windows 11 Pro 一起加载，因此您无需升级它即可获得任何额外功能。

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MacBook Pro 14

最适合数据科学和数据建模的 MacBook

如果您是 Apple 生态系统的粉丝，那么您应该选择的明显选择是M3 Pro MacBook Pro 14 。主要原因是它在引擎盖下运行苹果最新的M3芯片，而这种配置特别运行M3 Pro，这是苹果目前提供的第二款强大的芯片。因此，考虑到它的强大功能，它非常适合数据科学和建模任务，而且它也能很好地处理机器学习，特别是与某些英特尔或 AMD 处理器相比。

更好的是，你可以获得 18GB 的​​ RAM，虽然与某些可以达到 32GB 的笔记本电脑相比，这似乎不算多，但对于倾向于 8GB 或 16GB 容量的苹果来说，这已经相当不错了。不管怎样，它仍然足以处理大多数应用程序，除非您知道您有超过 18GB 的​​特定需求。我们当然也很欣赏内置 SSD 的更快速度，512GB 的存储空间对于大多数人来说应该绰绰有余。

有一个缺点是屏幕只有 14 英寸，当必须在较小的屏幕上查看数百或数千位数据时，这可能会有点烦人。您绝对可以连接到另一台更大的显示器，但 MacBook Pro 14 仅支持一个额外的显示器，因此您只能获得 14 英寸笔记本电脑屏幕以及可以连接的任何其他单个显示器。还可以选择升级到更大的屏幕，即 16 英寸 MacBook Pro，但它的价格很容易又增加了 500 美元。也就是说，MacBook Pro 16 可以选择 32GB 内存，因此如果您需要更多内存，这可能是一个选择。

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宏碁 Swift 3

用于数据科学和数据建模的最佳预算笔记本电脑

拥有一台相对较好的数据科学和建模笔记本电脑并不一定意味着您必须支付数千美元，并且有一些可靠的预算友好型选择。 Acer Swift 3就是一个例子，它以非常合理的价格为您提供了一些强大的规格。例如，您可以获得 16GB 的 RAM，虽然它只是 DDR4，但对于您可能运行的大多数数据应用程序来说它仍然足够强大，特别是因为DDR5 和 DDR4 之间的差异还没有那么大。

至于处理能力，您可以选择 AMD Ryzen 5 5625U，这是一款中端 CPU，对于大多数数据科学和建模任务来说非常高效且足够好。它不像英特尔 i7 或锐龙 R7 那样强大，但它是一个很好的预算选择，尽管我们不会过分强调它。幸运的是，您确实获得了 SSD，可以快速应用程序和数据加载，而且它有 512GB，对于这个价位的笔记本电脑来说，这是一个不错的容量，键盘也是如此，出奇的好。

也就是说，触摸板位于较小的一侧，您可能需要添加鼠标而不是使用它，因为它可能很挑剔。屏幕也稍小，为 14 英寸，但这只是价格妥协的一部分，而且它确实运行 1920 x 1080 分辨率，这一点也不差。至于电池续航时间，它非常出色，工作时预计可以使用 8 到 10 小时左右，如果只是观看内容则可以使用 14 小时左右，因此电池续航时间可以预计在这些数字之间。

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华硕 ROG Strix G17

适用于数据科学和数据建模的最佳性能笔记本电脑

现在，我们要澄清的是，我们知道这是一台游戏笔记本电脑，但事实是，高端游戏笔记本电脑和非常适合数据科学和建模的笔记本电脑之间有很多重叠之处。例如，在引擎盖下，您拥有 AMD Ryzen 9 7945HX，它是市场上最强大的 CPU 之一。这将很容易地处理你交给它的大多数数据科学任务，如果不能，那么你真的没有地方可去，除了像 Threadripper 或 Intel 的 Xeon 这样的专业级 CPU，这两种 CPU 都很昂贵而且很少见。大多数商用笔记本电脑。

除此之外，你还可以获得一个更大的 17.3 英寸屏幕，当你不得不花几个小时看屏幕时，这真的很棒，特别是因为它以 QHD 分辨率运行。你也会很高兴知道它可以达到 240Hz 刷新率，这可能意义不大，但请记住，大多数旗舰手机都以 120Hz 运行，因此整体体验要流畅得多，而且你真的不需要无论如何，将刷新率提高到那么高。其中还有RTX 4070 ，因此如果您的机器学习需要强大的 GPU 或图形模拟，这将有很大帮助。

至于 RAM，您可以获得 32GB DDR5，因此它既快速又充足，至少对于大多数数据科学和建模应用程序来说是这样。你可以使用更大的 1TB SSD，这也很好，特别是如果你计划在 Strix G17 上做其他事情，比如游戏。不过，需要记住的一件事是，电池续航时间并不是那么长，而且整体美感让人尖叫“游戏玩家”。如果你想要一些更微妙的东西，可以在办公室工作，这可能会有问题，虽然你绝对可以关闭 RGB，但很明显它是一台游戏笔记本电脑。

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我们如何选择这些笔记本电脑用于数据科学

处理器

很容易，对于用于数据科学和数据建模的笔记本电脑来说，最重要的事情之一就是您所拥有的 CPU 类型。所有应用程序都倾向于严重依赖 CPU 来处理数字，因此拥有强大的功能是所有其他规格都应基于的起点。另一件需要记住的事情是，更高的时钟速度以及更多的线程和内核总是更好，因此，如果您将一种 CPU 型号与另一种型号进行比较，这些就是我们正在寻找的统计数据。

为此，我们为中端 CPU（例如 Intel i5 或 Ryzen R5）设置了下限，但理想情况下，您会需要更强大的处理器，例如 Intel i7 和 Ryzen R7 处理器。还有下一个级别，即英特尔 i9 和 Ryzen R9，这两款 CPU 无疑都是市场上最强大的 CPU，但它们确实要花费相当多的钱，所以请确保您需要那么多的功率如果你想要其中之一。

内存

当处理大型数据集和加载到程序中或从程序中加载出来的数字时，拥有大量 RAM 会很有帮助，尤其是当数据变得越来越大时。现在，实际上，您不需要达到 128GB 之类的极限，但至少 8GB 确实是极限。理想情况下，16GB 更有利，因此我们的目标是让所有选择都达到或高于该限制。拥有 32GB 也不错，特别是在能够执行多任务等方面，但如果您不想提高价格，则没有必要，16GB 应该足以满足大多数用例。

图形处理器和存储

在大多数情况下，GPU 在数据科学数字处理中不会发挥重要作用，除非您要进行某种形式的机器学习，这可能严重依赖 GPU 来运行模拟或使用数据进行训练。最终，您是否需要一个，以及它的强大程度，都取决于您将要进行的数据科学和建模类型，因此请检查您的应用程序和工作是否依赖于 CPU 或 GPU，或者两者都依赖，并且以此为基础做出你的决定。在大多数情况下，我们并没有高度考虑 GPU，仅列出了几个带有 GPU 的选项。

同样，存储在数据科学和建模中的作用不如 CPU 和 RAM 那么大，但能够更快地加载应用程序并更快地访问数据总是好的。因此，最好选择带有 SSD 的设备，而且由于大多数现代笔记本电脑都有 SSD，因此您不太可能应该关注它，除非它的价格便宜得不切实际。

本文是与数字趋势编辑团队分开管理和创建的。