Um processador poderoso como Intel Core i9 ou AMD Ryzen 9 é vital para executar cálculos complexos e algoritmos de machine learning. Os laptops podem ser uma ótima opção quando se trata de escolher o computador certo, pois são leves e fáceis de usar; portanto, se você não quiser algo muito complicado, pode selecionar um laptop. No final, podemos dizer que todos esses laptops são escolhas perfeitas para todos que desejam comprar um novo laptop, mas você precisa levar em consideração suas necessidades e requisitos antes de decidir qual deles é o mais adequado para você.
Treinamento de certificação em Python para ciência de dados
Possui um leitor de cartão 1x (microSD) para que você possa transferir arquivos rapidamente entre seu laptop e outros dispositivos sem problemas. Ele tem todas as portas que você precisa, pois possui (Type-C) e leitor de cartão SD UHS-II para que você possa carregar rapidamente todos os seus dados, além de também vir com portas USB. Isso tem 16 GB de memória (64 GB no máximo) para que você possa realizar várias tarefas com eficiência sem atrasos. Além disso, ele também vem com uma unidade de estado sólido de 1 TB, que permite salvar todos os seus arquivos e dados.
Bateria e Peso Influenciam na Portabilidade do Notebook
A bateria do Asus Zephyrus pode fornecer até 8.5 horas de tempo de tela, mas se você estiver usando software pesado ou jogos, considere conectar o carregador para obter o desempenho ideal. Admiramos este laptop por seu Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos tamanho e desempenho potente; no segmento de 14 polegadas, os gráficos 2060 RTX são inéditos, mas a ASUS os incorporou em um laptop. Em relação ao processamento, o Ryzen 9 se destaca e não deixa pedra sobre pedra.
Placa gráfica:
Com o BeautifulSoup, os usuários podem coletar dados disponíveis em um site sem um CSV ou API adequado. Ao mesmo tempo, a biblioteca Python ajuda a coletar os dados e organizá-los no formato necessário. O Keras é frequentemente procurado pelos modelos de aprendizado profundo disponíveis com pesos pré-treinados, e eles podem ser usados para fazer previsões ou extrair seus recursos sem criar ou treinar seu próprio modelo. Dois dos principais recursos da biblioteca Pandas são suas séries e DataFrames, que são maneiras rápidas e eficientes de gerenciar e explorar dados.
- A biblioteca é voltada para cálculos numéricos de alto desempenho e possui cerca de 35,000 comentários e uma comunidade de mais de 1,500 colaboradores.
- Seu espaço de armazenamento também é perfeito, com um SSD NVMe de 512 GB que oferece muito espaço para armazenar seus grandes arquivos e conjuntos de dados.
- Ele vem com uma tela retroiluminada mini-LED de 16,2 polegadas (diagonal), o que o torna muito bom para tarefas como jogos e edição de vídeo.
- Podemos dar um Google e ver vários testes de Benchmark comparando os fabricantes.
- Incluímos em todas as nossas formações um curso de Linux como bônus, o qual os alunos adoram e logo acabam levando Linux para suas máquinas pessoais.
Nos últimos anos, dada a sofisticação e necessidade de realismo dos recentes jogos de computador e motores gráficos, as GPUs acumularam grandes poderes de processamento. A NVIDIA lidera o jogo, produzindo processadores com vários milhares de núcleos projetados para computação com quase 100% de eficiência. Acontece que esses processadores também são adequados para realizar o cálculo de redes neurais, a multiplicações de matrizes. No entanto, 16 GB de RAM são recomendados para processamento https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ mais rápido de redes neurais e outros algoritmos de aprendizado de máquina mais pesados, já que isso aceleraria significativamente o tempo de computação. Pessoalmente, 8 GB de RAM funcionam muito bem se você construir seus algoritmos de forma muito eficiente. Com 4 GB de RAM você consegue executar tarefas mais simples de processamento, mas quando for necessário trabalho mais intenso ou mesmo uso de máquinas virtuais, dificilmente 4 GB de RAM darão conta do recado.