ڈیٹا سائنس ڈیٹا کا مطالعہ ہے۔ اس میں مفید معلومات نکالنے کے لیے ڈیٹا کو ریکارڈ کرنا ، ذخیرہ کرنا اور تجزیہ کرنا شامل ہے۔ ڈیٹا سائنس کا اطلاق متنوع ہے کیونکہ یہ ایک وسیع میدان ہے اور بہت سے ذیلی میدانوں پر محیط ہے۔ یہ بینکنگ ، ریٹیل ، ای کامرس ، انٹرٹینمنٹ ، انٹرنیٹ سرچ ، اسپیچ ریکگنیشن وغیرہ میں استعمال ہوتا ہے۔
بطور ڈیٹا سائنسدان ، آپ کو ڈیٹا اکٹھا کرنا ، اس پر کارروائی کرنا ، اسے ماڈل بنانا ، اور پھر مفید فیصلے لینے اور بہتری کے مقاصد طے کرنے کے لیے مختلف الگورتھم کا اطلاق کرنا ہوگا۔ ان سب کو ایک طاقتور مشین کی ضرورت ہے اور اگر آپ کی مشین نمبروں کو کم کرنے میں اچھی نہیں ہے ، تو آپ کا کلائنٹ نقصان اٹھائے گا ، اور اس کے نتیجے میں آپ کا کیریئر بطور ڈیٹا سائنسدان۔ لہذا آپ کے ڈیٹا سائنس کے سفر کے لیے ایک مہذب لیپ ٹاپ انتہائی ضروری ہے۔
یہ تحریر آپ کو ڈیٹا تجزیہ کے لیے لیپ ٹاپ خریدنے کے لیے رہنمائی دینے پر توجہ دے رہی ہے۔ لیکن اس سے پہلے کہ ہم اپنی چنوں کی فہرست میں ڈوب جائیں ، ہمیں یہ سمجھنا چاہیے کہ ڈیٹا سائنسدان کو کس قسم کی مشین کی ضرورت ہے۔
ڈیٹا سائنس لیپ ٹاپ کی تفصیلات
ڈیٹا سائنس کے لیے لیپ ٹاپ پکڑنے سے پہلے ، چند چیزوں کو مدنظر رکھا جائے ، اور سب سے پہلے رام آتا ہے:
1. میموری (رام)
ڈیٹا سائنسدان لیپ ٹاپ کے لیے میموری بہت اہم ہے۔ زیادہ ہمیشہ بہتر ہوتا ہے۔ تجویز کردہ میموری 16 جی بی ہے۔ لیکن اگر آپ کا کام کلاؤڈ بیسڈ ہے تو پھر میموری کا ایک بہت بڑا ماڈیول اہم نہیں ہے۔ ایک قابل توسیع میموری آپشن والا لیپ ٹاپ رکھنا ایک فائدہ ہوگا۔
2. پروسیسر (CPU)
ٹھیک ہے ، ڈیٹا تجزیہ کو بہت زیادہ کمپیوٹیشنل پاور کی ضرورت ہوتی ہے ، لہذا متوازی پروسیسنگ سے مکمل طور پر فائدہ اٹھانے کے لیے جدید اور ملٹی کور پروسیسر کو ترجیح دیں۔ اگر آپ AWS یا دیگر کلاؤڈ بیسڈ سروسز استعمال کر رہے ہیں ، تو اچھا پروسیسر رکھنا کم اہمیت کا حامل ہوگا ، لیکن میں پھر بھی اچھا پروسیسر رکھنے کی سفارش کروں گا کیونکہ وہ اب مہنگے نہیں ہیں۔
3. گرافکس کارڈ (GPU):
ڈیٹا سائنس میں ، بہت سے آپریشن GPUs پر منحصر ہوتے ہیں ، جیسے ماڈل کی تربیت۔ جی پی یو کی ضرورت ڈیٹا سائنس ٹاسک کی قسم پر بھی منحصر ہے۔ اگر آپ گہری سیکھ رہے ہیں یا بڑی مقدار میں ڈیٹا سنبھال رہے ہیں ، تو آپ کو پروسیسنگ کو تیز کرنے کے لیے گرافکس کارڈ کی ضرورت ہوگی۔ ایک عام سی پی یو کے مقابلے میں ایک جی پی یو میں بہت سارے کور ہوتے ہیں ، لہذا جی پی یو رکھنے سے ڈیٹا کے تجزیے کے عمل کو کئی گنا بڑھایا جائے گا۔
4. ذخیرہ:
ڈیٹا بہت زیادہ اسٹوریج لیتا ہے لہذا بہتر ہے کہ اسٹوریج کا ایک اچھا آلہ ہو۔ SSDs ایک بہترین انتخاب ہیں کیونکہ وہ کافی تیز ہیں۔ لیکن وہ ایک ہی وقت میں بہت مہنگے ہیں۔ لہذا ، اگر آپ بجٹ پر تنگ ہیں ، تو 512GB کا ایک چھوٹا SSD ہونا کافی ہے ، اس کے ساتھ اسٹوریج کے لیے باقاعدہ ہارڈ ڈسک بھی ہے۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ تیزی سے ڈیٹا کی منتقلی کے لیے آپ کے لیپ ٹاپ میں USB ٹائپ سی پورٹ ہے۔
5. آپریٹنگ سسٹم:
آپریٹنگ سسٹم آپ کی ذاتی پسند ہے۔ لینکس کو سپورٹ کرنے والے لیپ ٹاپ کے ساتھ جانا بہتر ہے۔ میں macOS یا کسی لینکس کی تقسیم کی سفارش کروں گا۔ ونڈوز بھی ایک اچھا انتخاب ہوسکتا ہے ، لیکن اس سے پہلے کہ آپ ہر چیز کو ترتیب دیں اسے بہت کچھ کرنے کی ضرورت ہے۔
یہ واضح ہے کہ عام مشینیں ڈیٹا سائنس کے منصوبوں کے لیے مناسب نہیں ہیں۔ آپ کو ایک طاقتور مشین کی ضرورت ہے جس میں مناسب میموری ہو اور مضبوط سی پی یو اور جی پی یو یونٹس کا ایک جوڑا موثر اسٹوریج کی جگہ کے ساتھ کام کرے۔ آئیے کچھ لیپ ٹاپ پر ایک نظر ڈالتے ہیں جو ڈیٹا سائنس کے منصوبوں کے لیے بہترین ہے:
1. ڈیل جی 5:
پہلا انتخاب ڈیل جی 5 ہے جو دسویں جنریشن کے انٹیل کور آئی 7 سی پی یو کے ساتھ 6 کور کے ساتھ آتا ہے اور این وی آئی ڈی آئی اے جیفورس جی ٹی ایکس 1650 ٹی آئی گرافکس کارڈ کے ذریعے چلتا ہے۔ اگر آپ ایک پیشہ ور ڈیٹا سائنسدان ہیں اور ماڈلنگ یا ڈیپ لرننگ پر کام کر رہے ہیں ، تو یہ لیپ ٹاپ ہر چیز کو کافی مؤثر طریقے سے سنبھالے گا۔ یہ ایک ونڈوز پر مبنی لیپ ٹاپ ہے جو مختلف اسٹوریج کیپیسٹی کے ساتھ آتا ہے۔ میں 16 جی بی میموری اور 512 جی بی ایس ایس ڈی کے ساتھ جانے کی سفارش کروں گا۔
G5 51 واٹ گھنٹے 3 سیل بیٹری اور بندرگاہوں کی ایک رینج کے ساتھ آتا ہے جس میں SD کارڈ ریڈر اور 1 USB ٹائپ سی پورٹ شامل ہیں۔ اگرچہ ڈسپلے کا ڈیٹا سائنس سے کوئی لینا دینا نہیں ہے ، لیکن ایک اچھا ہونا ایک پلس ہے۔ G5 میں 15.6 انچ ، فل ایچ ڈی ، ایل ای ڈی ڈسپلے اینٹی گلیئر کوٹنگ کے ساتھ ہے۔
پیشہ:
- ایک متوازن مشین۔
- ٹھوس کارکردگی۔
- خوبصورت شکلیں۔
Cons کے:
- شور کولنگ۔
- تھوڑا سا بھاری۔
2. HP حسد 17t:
HP حسد 17 ، ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے لیے جدید ترین لیپ ٹاپ کے درمیان بہترین نہیں بلکہ ایک اچھا انتخاب ہے۔ نصب شدہ پروسیسنگ یونٹ انٹیل کور i7 اور ایک سرشار NVIDIA GeForce MX330 گرافکس کارڈ ہے۔ پروسیسر میں 4 کور ہیں لیکن گرافکس کارڈ کی موجودگی اس کی مجموعی کارکردگی کو بڑھاتی ہے۔ حسد 17 ڈیٹا سائنس سے متعلقہ زیادہ تر کاموں کو مؤثر طریقے سے سنبھال سکتا ہے۔
یہ 16 جی بی ریم اور ڈوئل سٹوریج آپشن کے ساتھ آتا ہے جو کہ قابل ذکر ہے۔ حسد 17t میں 256GB کا SSD ہے جس میں 1TB کی ہارڈ ڈسک ہے۔ 17.3 انچ ، 4 ک ڈسپلے ڈیٹا سائنسدان کے لیے کافی سے زیادہ ہے۔ آپ کو 3 USB Type-A بندرگاہیں ، 1 USB قسم C ، HDMI پورٹ ، اور ایک SD کارڈ سلاٹ بھی ملتا ہے۔
پیشہ:
- چیکنا لگنے والا ڈیزائن۔
- آرام دہ اور پرسکون کی بورڈ۔
- 4 ک ڈسپلے۔
- اچھا تھرمل مینجمنٹ۔
Cons کے:
- معمولی بیٹری کی زندگی۔
- تھوڑا مہنگا۔
3. میک بک ایئر:
میں ڈیٹا سائنس کے لیے میکوس ماحول رکھنے کی انتہائی سفارش کروں گا۔ متعدد متعلقہ وجوہات ہیں جیسے UNIX جیسا ماحول اور تازہ ترین M1 چپ۔ M1 ایک کافی موثر چپ ہے کیونکہ اس کے 8 کور ہیں اور یہ جدید ترین AMD یا Intel پروسیسرز سے بہت بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ M1 خاص طور پر مشین لرننگ کو فروغ دینے کے لیے بنایا گیا ہے۔
میک بوک ایئر کے جدید ترین ماڈلز 8 جی بی/16 جی بی ریم کنفیگریشن کے ساتھ 256 جی بی/5126 جی بی سٹوریج کیپیسٹی کے ساتھ آتے ہیں۔ 8 جی بی میموری کافی ہے ، لیکن میں 16 جی بی کے ساتھ جانے کی سفارش کروں گا۔ اسٹوریج آپ کی ذاتی ترجیح پر منحصر ہے ، اور اگر آپ علیحدہ ہارڈ ڈرائیو خرید رہے ہیں تو 256GB SSD ہونا کافی ہے۔
پیشہ:
- UNIX جیسا ماحول۔
- M1 چپ۔
- بہترین بیٹری کی زندگی۔
Cons کے:
- CUDA کور ایپلی کیشنز کو سپورٹ نہیں کرتا۔
CUDA کور سپورٹ نہ ہونا ایک بہت بڑی مایوسی ہو سکتی ہے ، لیکن اس کا مطلب یہ نہیں کہ میک بوک ایئر آپ کی فہرست میں شامل نہیں ہونا چاہیے۔ یہ اب بھی ڈیٹا سائنس کے منصوبوں کا ایک بڑا حصہ سنبھال سکتا ہے۔ لیکن اگر آپ متوازی پروسیسنگ سپورٹ چاہتے ہیں تو پھر 16 انچ میک بوک پرو کے لیے جائیں۔
4. ایسر سوئفٹ 3:
ایک اور بجٹ دوستانہ ڈیوائس جس میں شاندار خصوصیات ہیں۔ یہ میرا دوسرا انتہائی تجویز کردہ انتخاب ہے۔ سوفٹ 3 AMD Ryzen 7 4700U ، 8 کور پروسیسنگ یونٹ کے ساتھ Radeon گرافکس کے ساتھ انسٹال ہے۔ لاگت کی تاثیر کے ساتھ کسی بھی ڈیٹا سائنسدان کے لیے کافی انتخاب۔
سوئفٹ 3 ایک پتلا ، ہلکا پھلکا میک بوک سے متاثرہ ڈیزائن ہے جو 8 جی بی ریم اور 512 جی بی ایس ایس ڈی کے ساتھ آتا ہے۔ مکمل ایچ ڈی ایل ای ڈی ڈسپلے ، ایچ ڈی ویب کیم ، اور بیک لِٹ کی بورڈ مشین کی تکمیل کرتا ہے۔
پیشہ:
- سستی
- چیکنا ڈیزائن۔
- انتہائی پورٹیبل۔
- اچھی بیٹری کی زندگی۔
Cons کے:
- میموری کو اپ گریڈ نہیں کیا جا سکتا۔
- اوسط ڈسپلے۔
5. لینووو تھنک پیڈ E15:
Lenovo ThinkPad E15 ڈیٹا سائنسدان کے لیے ایک اور انتخاب ہے۔ مشین کی مختلف حالتیں ہیں۔ تجویز کردہ تفصیلات دسویں نسل کا انٹیل کور i5 ہے جو انٹیل کے UHD 620 گرافکس کے ساتھ مربوط ہے۔
تھنک پیڈ ای 15 16 جی بی ریم کے ساتھ آتا ہے ، جو ڈیٹا سائنس سے متعلقہ کاموں کے لیے غیر معمولی ہے۔ HP حسد تھنک پیڈ کی طرح ، یہ اضافی اسٹوریج کے ساتھ نہیں آتا ہے ، لہذا اگر آپ کو اسٹوریج کی ضرورت ہے تو آپ کو اسے الگ سے خریدنے کی ضرورت ہے۔ 15.6 انچ ڈسپلے اینٹی چکاچوند کوٹنگ کے ساتھ مہذب ہے۔ مزید برآں ، آپ HDMI یا USB ٹائپ سی کے ذریعے 4k ریزولوشن کے بیرونی مانیٹر کو بھی جوڑ سکتے ہیں۔
پیشہ:
- اپ گریڈیبل اسٹوریج۔
- مضبوط جسم۔
Cons کے:
- بوجھ کے نیچے واقعی گرم ہو جاتا ہے۔
- مختصر بیٹری کی زندگی۔
نتیجہ:
ڈیٹا سائنس ایک وسیع اور متنوع فیلڈ ہے ، اور بطور ڈیٹا سائنسدان ، آپ کا کام ڈیٹا کو موثر انداز میں منظم کرنا ہے۔ جیسا کہ ڈیٹا بڑھ رہا ہے ، ہارڈ ویئر کو بہت زیادہ ڈیٹا کو منظم کرنے کی ضرورت ہے ، یہ اپ گریڈیبلٹی کا بھی مطالبہ کر رہا ہے۔ اس تحریر میں ، ہم نے لیپ ٹاپ کے بارے میں ایک مختصر گائیڈ دینے پر توجہ دی جس پر آپ کو ڈیٹا سائنس سے متعلقہ کاموں کے لیے غور کرنا چاہیے۔
ڈیٹا کا تجزیہ ملٹی کور پروسیسرز اور جی پی یوز کو اچھی میموری کے ساتھ مانگتا ہے۔ اگر آپ گہری سیکھنے کے ساتھ کام کر رہے ہیں تو میں تازہ ترین نسل کے سی پی یو ، خاص طور پر آکٹا کور اور جی پی یو کے ساتھ جانے کی سفارش کروں گا۔ بہر حال ، ایک اچھا GPU رکھنے سے اجتماعی کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔