数据科学是关于在大量数据中找到有价值的信息。无论您只是开始还是有一定的经验，都必须进行正确的计算机设置。在此博客中，我们将讨论您开始使用数据科学所需的最低限度的事情。让您的数据分析旅程更加顺畅，更有生产力！
1.处理器和内存（RAM）
您的计算机的大脑和肌肉在数据科学中起着重要作用。为了处理复杂的计算，您需要一个带有多个内核的处理器。就像有多个大脑一起工作。寻找 Intel Core i7或AMD Ryzen 7的处理器，速度为2.5 GHz或更高。
涉及内存（RAM）时，将其视为计算机的短期内存。更多的RAM意味着您的计算机可以处理更大的任务。至少拥有 8 GB是好的，但是拥有16 GB或更多的GB甚至更好，用于处理大量数据并保持顺利运行。
2.存储
数据科学涉及处理大量数据并节省中间结果。为此有足够的空间很重要。传统的硬盘驱动器正常工作，但是固态驱动器（SSD）速度更快，使您的计算机感到更加敏捷。旨在至少 256 GB的存储，但是如果您可以获得 500 GB 或更多，它将为您提供足够的数据，模型和软件的空间。
3.图形处理单元（GPU）
对于机器学习和深度学习等任务，拥有专用的图形处理单元（GPU）可以加快您的工作。 GPU支持 cuda（nvidia）或ROCM（AMD）可以使训练复杂模型更快。流行的选项包括 nvidia geforce RTX系列或AMD Radeon RX系列，至少具有4 GB的视频记忆（VRAM）。
4.操作系统
您可以在 Windows，MacOS或Linux 中选择操作系统。它们在数据科学方面都很好。许多数据科学家更喜欢Linux，因为它灵活，并且对数据科学工具有很大的支持。但是，如果您对Windows或Macos感到满意，它们也有很多工具和软件。
5.软件和开发环境
在数据科学中，您将使用编程语言，库和框架。最受欢迎的语言是 python ，它的社区拥有许多有用的图书馆。确保已安装了最新版本的Python，以及 numpy，pandas，matplotlib和scikit-learn 。
用于编写代码并尝试数据，Jupyter Notebook或Jupyterlab是不错的选择。他们让您互动工作并与他人合作。其他流行的选项包括 Pycharm，Visual Studio Code和Rstudio 。选择适合您风格并帮助您更好地工作的一种。
结论
拥有正确的计算机设置对于数据科学很重要。确保您拥有良好的处理器，足够的存储器，足够的存储空间，并且如果您正在使用机器学习，则可能是专用的GPU 。选择您可以使用的操作系统，并安装必要的软件和工具，例如Python和Jupyter Notebook。
请记住，这些最低要求将使您入门，但是随着您的进步，您可能需要更强大的硬件来处理更大的数据集和更复杂的模型。