fbpx

Cấu hình máy tính để làm phân tích dữ liệu

Cấu hình máy tính làm Phân tích dữ liệu
Chia sẻ bài viết này

Mục lục bài viết

Tìm hiểu các cấu hình quan trọng để làm phân tích dữ liệu

Cấu hình máy tính để làm phân tích dữ liệu? Có phải bạn đang tìm kiếm một chiếc máy tính phù hợp với nhu cầu làm nghề phân tích dữ liệu – Data Analysis của bạn.

Trong bài viết này, bạn hãy cùng MasterMOS tìm hiểu về cấu hình máy tính dùng cho phân tích dữ liệu nhé.

Processor – Bộ vi xử lý

Generation of the Processor – Thế hệ của bộ vi xử lý

Khi nói tới bộ vi xử lý, bạn có thể sử dụng bộ vi xử lý Intel core i7.

Nó sẽ giúp máy tính của bạn thực thi mạnh mẽ hơn các tác vụ lớn.

Nếu chưa có điều kiện, bạn có thể sử dụng bộ vi xử lý Intel core i5.

Nếu bạn đầu tư Laptop để sử dụng trong vài năm tới, hãy cân nhắc sử dụng Intel core i7 hoặc Intel core i9, mới nhất là Intel core i11. (AMD thế hệ thứ 5 và Intel thế hệ thứ 11 là những phiên bản mới nhất trên thị trường).

Yêu cầu tối thiểu : Intel Core i5

Yêu cầu khuyến nghị: Intel Core i7

Number of Cores and Threads - Số lượng lõi và luồng

Cores (Lõi) là số lượng CPU độc lập trong một chip. Threads (luồng) là các lệnh được xử lý bởi một lõi CPU riêng lẻ.

Hầu hết mọi tác vụ bạn thực hiện trong machine learning – học máy hoặc data science – khoa học dữ liệu đều cần tính toán song song.

Trong trường hợp đó, số lượng lõi và luồng của CPU của bạn ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất.

Thuật toán Random forest algorithm trong machine learning – học máy thực hiện tính toán song song.

Nếu bạn có số lượng cores (lõi) cao hơn trong bộ vi xử lý (processor) của mình, những lõi này có thể được đưa vào sử dụng và các thuật toán có thể tính toán nhanh hơn.

Hãy luôn cân nhắc mua một chiếc máy tính xách tay có số lõi và luồng CPU cao hơn.

4 cores – 8 threads (4 lõi- 8 luồng) là yêu cầu tối thiểu được khuyến nghị.

Cache Memory – Bộ nhớ đệm

Bộ nhớ Cache là vùng đệm giữa CPU và RAM.

Nó được sử dụng để lưu trữ những hướng dẫn thường xuyên được sử dụng để chúng có sẵn ngay lập tức cho CPU khi cần dùng lại.

Nó thường được đo bằng Megabyte (MB).

Bộ nhớ đệm càng cao, máy tính của bạn càng nhanh.

8 MB of cache memory – Bộ nhớ đệm 8 MB được khuyến nghị.

Base Clock speed: Frequency - Tốc độ đồng hồ cơ bản: Tần số

The base frequency is defined as the minimum speed of the processor.

Tần số cơ bản được xác định là tốc độ tối thiểu của bộ xử lý.

The higher the base frequency, the faster is the processor.

Tần số cơ bản càng cao thì bộ xử lý càng nhanh.

Nó được đo bằng Gigahertz (GHz).

RAM - Bộ nhớ trong

RAM cao hơn cho phép bạn thực hiện đa tác vụ. Vì vậy, trong khi chọn RAM, bạn nên sử dụng 8GB hoặc lớn hơn.

4GB là không tốt vì hơn 60 đến 70% trong số đó được sử dụng bởi Hệ điều hành và phần còn lại là không đủ cho các tác vụ Phân tích dữ liệu.

Nhưng nếu bạn nghĩ đầu tư RAM 16 GB có thể thêm chi phí, bạn có thể bắt đầu với việc lựa chọn RAM 8GB.

Yêu cầu tối thiểu : 8 GB RAM
Yêu cầu khuyến nghị: 16 GB RAM

GPU - Card màn hình

Nếu bạn sẽ làm việc với các thuật toán học máy hoặc học sâu (Machine Learning & Deep Learning), bạn hãy đầu tư một card màn hình đời mới, tốt nhất là card màn hình rời.

Size of GPU – Kích thước card màn hình

Kích thước GPU được đề xuất là 4GB trở lên.

Thương hiệu Card màn hình

Bạn có thể biết rằng NVIDIA và AMD là hai thương hiệu lớn của Card đồ họa.

GPU riêng biệt được ưu tiên hơn vì khi đó bạn có một card đồ họa riêng trong đó GPU trung bình có hơn 100 lõi trong khi các CPU tiêu chuẩn chỉ cung cấp cho bạn 4 hoặc 8 lõi.

Thư viện học sâu Tensorflow sử dụng CUDA chỉ biên dịch trên cạc đồ họa NVIDIA. Vì vậy, nếu bạn đang thực hiện các tác vụ học sâu, bạn nên sử dụng GPU NVIDIA 1650 trở lên.

Bạn có thể tham khảo Nvidia GTX series GPU với ít nhất 2GB VRAM.

Do đó, nếu các laptop dành cho GAME thì cũng thường đáp ứng được nhu cầu công việc phân tích dữ liệu (data analysis) và khoa học dữ liệu (data science).

Yêu cầu tối thiểu : Intel Integrated UHD 620

Yêu cầu khuyến nghị: Nvidia GTX series GPU with at least 2GB VRAM

Storage – Không gian lưu trữ - Ổ cứng

Không gian lưu trữ là một khía cạnh quan trọng khi bạn tìm kiếm một chiếc máy tính cho công việc phân tích dữ liệu.

Khi bạn làm việc ở các công ty, bạn có thể làm với một remote servers, do đó không gian lưu trữ sẽ do IT cung cấp, phân bổ cho bạn.

Nhưng nếu bạn làm việc nội bộ, việc tìm ở cứng rất quan trọng với bạn. Do đó, tôi khuyên bạn nên dùng ổ cứng SSD.

Một máy tính xách tay ngay cả với bộ vi xử lý Intel core i7 với ổ cứng HDD vẫn chạy chậm.

Ổ cứng HDD mất nhiều thời gian để mở và tải một chương trình vì chúng có các bộ phận cơ khí làm chậm quá trình xử lý thông tin và giảm độ bền.

Vì vậy, giải pháp thay thế tốt nhất cho điều này là SSD (Ổ cứng thể rắn).

Ổ cứng SSD mạnh hơn nhiều so với ổ cứng HDD. Chúng không có bất kỳ bộ phận chuyển động nào và cung cấp hiệu suất tốt.

Do đó, hãy thử dùng SSD, bạn sẽ thấy sự khác biệt đáng kinh ngạc.

Kiểu lưu trữ - Storage Type

SSD (Solid State Drive) có giá thành cao hơn nhưng chạy nhanh hơn ổ HDD truyền thống.

SSD là ổ cứng dựa trên bộ nhớ (memory-based hard drives) thay vì ổ cứng dựa trên ổ đĩa (disk-based hard drives).

Cá nhân tôi khuyên bạn nên sử dụng SSD.

Dung lượng lưu trữ - Storage Size

Nếu bạn đang sử dụng ổ cứng HDD, tôi đề xuất bạn dùng 1 TB dung lượng lưu trữ và nếu bạn đang sử dụng SSD, tôi khuyên bạn nên dùng ít nhất 256 GB dung lượng lưu trữ.

Yêu cầu tối thiểu : 1 TB HDD hoặc 256 GB SSD

Yêu cầu khuyến nghị: 512 GB SSD hoặc hơn.

Màn hình

Blue light filtering feature – Tính năng lọc ánh sáng xanh

Người làm Machine learning và data science dành hàng giờ trước máy tính xách tay của họ.

Và như bạn biết rằng hầu hết mọi màn hình điện tử đều phát ra ánh sáng xanh có hại.

Vì vậy, nó làm hỏng đôi mắt của bạn. Và đôi mắt của bạn thực sự quan trọng và bạn nên chăm sóc chúng thật tốt.

Do đó, hãy sử dụng máy tính xách tay hoặc màn hình được chứng nhận ánh sáng xanh thấp và màn hình không nhấp nháy.

Điều này rất quan trọng và không nên bỏ qua.

Kích thước màn hình (inch)

Kích thước màn hình phải là 15,6 inch hoặc 17,3 inch. Đừng mua dưới mức này.

Bạn có thể mua riêng màn hình lớn hơn và kết nối chúng với Laptop của bạn.

Độ phân giải màn hình phải là màn hình Full HD (1080p) hoặc HD (720p).

Operating System-Hệ điều hành

Bạn có thể lựa chọn Windows, Mac OS hoặc Linux theo sự yêu thích của bạn, tuy nhiên cá nhân tôi vẫn lựa chọn Windows, vì nó hỗ trợ tốt nhất các ứng dụng về Phân tích dữ liệu, ví dụ như SQL Server.

Windows cũng có giao diện thân thiện, cộng đồng rộng lớn nên dễ dàng hỗ trợ các vấn đề phát sinh.

Khuyến nghị: Hệ điều hành Windows 10 hoặc Windows 11.

Reliability of laptop – Độ tin cậy/ổn định của máy tính:

Độ tin cậy là tần suất máy tính của bạn bị lỗi khi hoạt động.

Một số vấn đề rất phổ biến và khó chịu là lỗi màn hình xanh, tắt máy đột ngột và các vấn đề khác liên quan đến phần cứng.

Vì vậy, để tránh tất cả những vấn đề này, hãy luôn chọn một máy tính xách tay có thương hiệu.

Một số mẫu Laptop bạn có thể tham khảo:

Các mẫu của hãng HP

Một số mẫu khác

Laptop Name

CPU

RAM

GPU

Storage

2022 Lenovo ThinkPad T490

Intel Core i5-8265U up to 3.9 GHz

 16GB DDR4 RAM

Không có card màn hình rời.

256GB-2TB SSD (Varies from Model to Model)

Dell XPS 15 7590

4. 5 GHz Intel Core i7-9750h

16 GB

4 GB Nvidia GeForce GTX 1650

256GB SSD

Asus ROG Strix G

Intel Core i7-9750H

16GB DDR4

NVIDIA GeForce GTX 1650

1TB PCIe Nvme SSD

2022 Lenovo ThinkPad T490

  • CPU-Intel Core i5-8265U up to 3.9 GHz
  • RAM-16GB DDR4 RAM
  • GPU-Don’t have dedicated GPU
  • Storage-256GB-2TB SSD
  • Desktop-14” TN FHD
  • Weight: 3.41 lbs
  • Đây là máy tính xách tay rất tốt để phân tích dữ liệu.
  • Trong máy tính xách tay này, bạn có thể cấu hình RAM (8-40GB) và bộ xử lý tùy theo nhu cầu của bạn.
  • Nhưng chiếc máy tính xách tay này không tốt cho những ai muốn làm việc về Deep Learning / Machine Learning / Neural network vì nó không có card màn hình rời.
  • Tham khảo: https://laptopaz.vn/thinkpad-t490-intel-core-i5-8265u-16gb-512gb-nvme-14-fhd-ips-400nit.html

Dell XPS 15 7590

  • CPU- 4. 5 GHz Intel Core i7-9750h
  • RAM- 16 GB
  • GPU- 4 GB Nvidia GeForce GTX 1650
  • Storage- 256GB SSD
  • Display- 15.6-inch 4K UHD OLED (3840 x 2160)
  • Đây là chiếc máy tính xách tay hoàn hảo cho bạn nếu bạn đang tìm kiếm một chiếc máy tính xách tay có thể xử lý các nhu cầu kỹ thuật và học tập.
  • Máy tính xách tay này có bộ xử lý Intel Core i7-9750 nên không có vấn đề gì về tốc độ chậm. Bên cạnh đó, máy tính xách tay này có GPU NVidia GeForce GTX 1650 mạnh mẽ.
  • Đối với hệ điều hành, bạn nhận được Windows 10.
  • Máy tính xách tay này có 16 GB RAM, rất tốt để xử lý các phân tích thống kê phức tạp một cách dễ dàng. Kích thước màn hình 15,6 inch là đủ tốt.
  • Tóm lại, Dell XPS 15 7590 này hoàn hảo cho những nhà phân tích dữ liệu, những người muốn hiệu suất nhanh hơn và chất lượng hiển thị tuyệt vời.
  • Tham khảo: https://www.phucanh.vn/review-dell-xps-15-7590-phien-ban-nang-cap-dang-gia-cho-dan-thiet-ke-ve-do-hoa-va-dung-phim.html

Asus ROG Strix G

Bài viết được sưu tầm, biên tập, chỉnh sửa, biên dịch, cộng với kinh nghiệm cá nhân của Ngọc Chiến MasterMOS.

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết từ Blog của MasterMOS Education.

Nếu bạn muốn học Xử lý và phân tích dữ liệu với SQL một cách nhanh chóng, bài bản, dễ hiểu, dễ ứng dụng, được hỗ trợ trực tiếp từ các Giảng viên giàu kinh nghiệm của MasterMOS, bạn hãy tham khảo khóa học “Xử lý, phân tích dữ liệu với SQL” từ MasterMOS nhé.

Xem toàn bộ các khóa học online của MasterMOS tại Hệ thống học trực tuyến https://lms.ptdl.vn

Ngọc Chiến – Founder & CEO MasterMOS trân trọng cảm ơn bạn.

Tham dự Nhóm Học Phân tích dữ liệu cùng MasterMOS tại https://www.fb.com/groups/mastermosvn

Hotline: 086 680 2624 | Website: https://ptdl.vn  | Facebook: https://www.fb.com/mastermosvn 

Tác giả: Ngọc Chiến MasterMOS

  • Ngọc Chiến MasterMOS là chuyên gia đào tạo Phân tích dữ liệu và Tin học ứng dụng với các chứng chỉ Microsoft Technology Associate, Data Analyst Associate, MOS Master của Microsoft. Chi tiết chứng chỉ tại: https://ptdl.vn/ccgv

  • Anh có 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Digital Banking, Management Information System (MIS) – Business Intelligence (BI) – Data Analytics (DA) tại các ngân hàng, công ty hàng đầu Việt Nam.

  • Anh có kinh nghiệm đào tạo tại nhiều ngân hàng, công ty tài chính, chứng khoán, viễn thông lớn nhất Việt Nam với trên 12 lớp OFFLINE/ZOOM, và hàng nghìn học viên trên hệ thống ONLINE LMS.PTDL.VN. Chi tiết hình ảnh các lớp học tại link https://ptdl.vn/ahv

  • Các đơn vị tiêu biểu anh đã đào tạo:  Ngân hàng Vietcombank, BIDV, MB Bank, VIB, TPBank, LPBank, PVCombank, NCB, Oceanbank, công ty tài chính Mcredit, công ty chứng khoán SSI, công ty bảo hiểm MB Ageas Life, công ty viễn thông Viettel Hà Nội, công ty XNK Viettel Commerce, công ty VNPTNET, công ty chuỗi thực phẩm TH, công ty dược Lục tỉnh Delta, Hiệp hội ngân hàng Việt Nam VNBA, UBGroup và nhiều đối tác lớn khác…

  • Anh dày công xây dựng các khóa đào tạo để biến kiến thức tin học có tính kỹ thuật cao trở nên dễ tiếp thu. Anh được học viên yêu mến gọi là “Thầy dạy tin học ứng dụng dễ hiểu nhất Việt Nam“. Anh là Founder của MasterMOS Education.

ĐĂNG KÝ NHẬN THỦ THUẬT TIN HỌC
Chúng tôi sẽ gửi bạn Kiến thức cập nhật hàng tuần qua EMAIL/ZALO
Các bài viết liên quan
Xử lý, phân tích dữ liệu với SQL cùng MasterMOS
Khóa học Xử lý, phân tích dữ liệu lớn với SQL
Khóa học SQL cho banker – K73 – MasterMOS

SQL cho banker – MasterMOS tuyển sinh K73 – Khóa học Xử lý, phân tích dữ liệu với SQL dành cho banker, nhân sự ngành ngân hàng, tài chính.

Ham VLOOKUP trong Excel, huong dan cach su dung - Anh bia - Ngoc Chien MasterMOS
Cách sử dụng các hàm tìm kiếm, tham chiếu
Hàm VLOOKUP trong Excel

Hàm VLOOKUP trong Excel tìm kiếm giá trị bạn chỉ định và trả về một giá trị phù hợp từ một cột khác, từ một vùng dữ liệu tham chiếu khác.

Lợi ích của SQL trong xử lý và phân tích dữ liệu lớn
Học SQL
Lợi ích của SQL trong xử lý và phân tích dữ liệu lớn

SQL được thiết kế để xử lý khối lượng dữ liệu lớn với hiệu suất cao. Với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL, SQL Server, và các hệ thống dữ liệu lớn như Hadoop, Spark SQL, SQL có thể truy vấn và phân tích hàng triệu, thậm chí hàng tỷ bản ghi dữ liệu chỉ trong vài giây

Cảm ơn bạn đã ghé thăm Website MasterMOS Education. Chúng tôi có quà tặng cho bạn, hãy đăng ký nhận nếu bạn thấy phù hợp nhé :)