Quel est le meilleur ordinateur portable pour un data scientist ?

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Pc portable pour data scientist - Kiatoo

La gestion et le traitement des données sont au cœur du travail du data scientist pour qui l’ordinateur est un outil de travail indispensable. Bien qu’on l’imagine souvent concentré, assis devant son Pc de bureau, le data scientist peut cependant être amené à se déplacer et à travailler bien loin de son fauteuil, dans des aéroports, des gares, des bibliothèques, etc. La mobilité devient donc essentielle. Mais avec l’éventail de Pc portables disponibles sur le marché, il n’est pas aisé de faire un choix. La data science est telle qu’elle implique un matériel puissant, ergonomique et durable. En effet, l’ordinateur portable doit être assez performant pour répondre aux exigences logicielles du Big Data, ne pas ralentir le système ou tout simplement exécuter les programmes nécessaires aux projets.

Les critères de choix d’un laptop pour un data scientist dépendent souvent du profil de l’utilisateur, mais aussi de ses projets. Pour autant, la profession converge sur un prérequis minimum permettant d’effectuer des calculs intenses, et se tourne davantage vers des Pc portables aux spécifications haut de gamme.

Plutôt que de vous proposer directement une sélection des meilleurs Pc portables pour data scientists, nous vous invitons à réfléchir aux différentes caractéristiques que sont le système d’exploitation, le processeur, la mémoire vive, le stockage, le processeur graphique, l’écran.

Le choix du système d’exploitation pour un data scientist : Windows, macOS, Linux

De manière générale, chacun des systèmes d’exploitation a ses avantages et ses inconvénients. Toutefois,  il est question de déterminer l’OS le mieux adapté au profil du data scientist.

MacOS est apprécié pour ses performances et sa rapidité d’exécution.
Windows peut être un choix pour sa meilleure compatibilité avec un plus grand nombre de logiciels, mais Linux reste l’OS de prédilection des data scientists.
Système d’exploitation apprécié pour sa sécurité et sa complétude, cet OS réputé comme complexe est facile à prendre en main par des experts du Big Data.

De nos jours, la majorité des Pc étant livrés sous Windows, l’OS n’est pas déterminant dans le choix de votre ordinateur portable – à moins de vouloir travailler sous macOS -. Vous pourrez par la suite faire cohabiter Linux avec Windows et travailler avec les deux systèmes selon votre besoin.
Cela reste donc à l’appréciation de chacun.

Le processeur : un Intel Core i7 Quad Core

Le processeur est certainement le critère essentiel dans le choix d’un ordinateur portable pour un data scientist. En effet, la machine doit être assez puissante et rapide pour garantir une vitesse de traitement acceptable lors de l’exécution d’algorithmes.

Un Pc portable Intel Core i7 est à privilégier. De même qu’il est préférable d’opter pour quatre cœurs plutôt que pour deux. L’Intel Core i3 n’étant pas assez performant, il est à bannir. Un Intel Core i5 Quad Core peut cependant faire l’affaire.
Par ailleurs, les séries U économiques et privilégiant l’autonomie à la puissance de calcul sont à écarter au profit des séries HQ plus performantes.
Enfin, la fréquence du processeur est également à prendre en compte : 2,6 GHz est correct si le processeur dispose du Turbo Boost pour augmenter la fréquence quand cela est nécessaire.

La mémoire vive : 8 Go de RAM minimum

La RAM est l’autre critère essentiel de votre ordinateur portable avec le processeur.
Plus vous aurez une mémoire vive importante, plus vous gagnerez en rapidité d’exécution.
8 Go de RAM sont un minimum pour un data scientist.
Si vous traitez un volume de données conséquent, 16 Go, et plus, ne seront pas un luxe pour gagner en productivité et en efficacité, tant dans la conservation des données en mémoire que dans le fonctionnement de la machine.

Pc portable pour la data science - Kiatoo

Le stockage : HDD ou SSD ?

Si avec les nouvelles solutions de stockage de données telles que le cloud, l’espace disque ne semble pas être un critère décisif dans l’achat d’un laptop pour tout le monde. Mais eu égard au volume de données traitées par le data scientist, une capacité stockage importante est recommandée. Vous pouvez partir sur 1 To, puis opter pour un autre espace de stockage externe ou à distance.
Vous avez le choix entre le disque dur classique HDD et le SSD, le premier ayant généralement une meilleure capacité de stockage que le second, lequel est cependant plus silencieux, plus résistant, mais aussi plus coûteux.
Chaque utilisateur a ses préférences en la matière, la majorité des utilisateurs privilégiant désormais les laptops avec SSD. Une autre solution très répandue à l’heure actuelle est de coupler un SSD avec un disque HDD de taille plus importante pour bénéficier de la rapidité de l’un et de la mémoire de l’autre.

Le processeur graphique pour un data scientist

La performance graphique n’est pas au centre des préoccupations du scientifique des données si bien que les caractéristiques du processeur graphique importent peu.
Toutefois, un bon GPU permet d’optimiser le traitement des données et l’exécution des algorithmes.
Ainsi, ne vous attardez pas trop à ce critère de sélection dans le choix de votre laptop, à moins que l’analyse d’images soit au centre de vos travaux.

La taille de l’écran de l’ordinateur du data scientist

Compte tenu des spécifications techniques inhérentes à la science des données (que nous avons détaillées plus haut), l’ordinateur portable du data scientist privilégie la performance à la portabilité.
Les plus petits formats du marché, de par leur compacité et leur construction, ne sont donc pas adaptés au travail d’un tel utilisateur.
Un écran 15 pouces est satisfaisant pour celui qui désire privilégier la portabilité, mais un écran 17 pouces offrira un meilleur confort.

Le MacBook Pro est-il adapté pour la data science ?

MacBook Pro pour data scientist - KiatooSi vous êtes un adepte de la marque à la pomme et que le coût d’un MacBook Pro est dans votre budget, vous pouvez vous laisser tenter. C’est un ordinateur portable polyvalent et durable aux fonctionnalités poussées étudiées pour un usage professionnel. Avec un MacBook Pro, vous pouvez fait de la  data science, de la programmation, mais également des tâches plus lourdes en termes de graphismes telles que l’édition de vidéos et de photos.
Si vous n’avez pas le budget pour vous offrir ce produit Apple et que votre travail de data scientist n’est pas si gourmand en ressources, le MacBook Air demeure une bonne alternative.

Au regard des exigences de travail d’un data scientist, la mobile workstation (ou station de travail mobile, en français) constitue la meilleure option. En effet, les stations de travail ont été développées pour les professions exigeant un matériel performant et une productivité continue.
La configuration ainsi que la qualité des composants de ce type de Pc portable offre la puissance nécessaire au système pour exécuter des applications gourmandes en ressources, et assure une plus longue durée de vie à la machine.
Compte tenu de la qualité et de la performance de ce matériel, il faut prévoir un budget conséquent pour s’offrir un tel bijou technologique à l’image du HP ZBook Studio G4 Mobile Workstation qui est à plus de 2 000 euros.

Sur Kiatoo.com, nous proposons une sélection de workstations reconditionnées et à petits prix. Nos Pc portables sont issus de la location de parcs informatiques d’entreprises. Nous les rachetons et les contrôlons, puis nous les réparons si nécessaire avant de les remettre sur le marché à prix réduits. Vous pouvez ainsi vous offrir un HP ZBook 15 G1 – i7 – 16Go RAM 240 Go SSD pour moins de 700 euros.
Vous pouvez également opter pour le HP EliteBook 850 G2 – i7 – 8 Go RAM 500 GO HDD à 599 euros (au lieu de 799 euros).

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Jessica
Rédactrice web depuis 6 ans, j'ai accédé aux coulisses des nouvelles technologies à l'ère du multimédia reconditionné. Geek en devenir, je me suis découvert un véritable intérêt pour l'univers high-tech et informatique au sujet duquel je prends un réel plaisir à écrire et échanger. Fan de la marque à la pomme, je rédige mes articles depuis un Asus.

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