CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。
做大数据开发，尤其是跑多个虚拟机的情况下，内存、硬盘容量一定要够大，其次CPU的核心一定要多。内存要满足16G以上，有预算可以上32G。固态硬盘容量要满足512G以上，尽量选择Nvme协议的固态，读写速度更快。CPU尽量满足6核以上的，主频在5GHZ以上，这样的CPU就可以满足大量数据处理的性能要求。
内存：建议配置至少16GB的内存。高内存能够帮助处理较大规模的数据集，并进行快速的数据处理和分析。
除了内存之外，还应该注重一下显卡的配置，原因是目前大数据与人工智能的关系比较紧密，大数据专业的同学也难免会从事一些人工智能方面的开发，其中关于机器学习（深度学习）和自然语言处理方面的开发就比较常见，而人工智能的实验通常会采用GPU完成计算，所以应该配备一个稍微好一点的显卡。
1、CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。
2、处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
3、做大数据开发，尤其是跑多个虚拟机的情况下，内存、硬盘容量一定要够大，其次CPU的核心一定要多。内存要满足16G以上，有预算可以上32G。固态硬盘容量要满足512G以上，尽量选择Nvme协议的固态，读写速度更快。CPU尽量满足6核以上的，主频在5GHZ以上，这样的CPU就可以满足大量数据处理的性能要求。
4、内存：建议配置至少16GB的内存。高内存能够帮助处理较大规模的数据集，并进行快速的数据处理和分析。
5、读写速度更快。CPU尽量满足6核以上的，主频在5GHZ以上，这样的CPU就可以满足大量数据处理的性能要求。一般，买个5千、或6千元以上的笔记本就满足上述配置要求了。
1、相对于内存和显卡来说，大数据专业对于存储空间的要求并不算高，当然如果要想有更快的运行速度，应该选择固体硬盘，这样也会便于携带。同样，CPU的配置也没有太高的要求，主流的配置，甚至是稍微低一些的配置都是可以的。
2、内存：建议配置至少16GB的内存。高内存能够帮助处理较大规模的数据集，并进行快速的数据处理和分析。
3、需要自己备电脑，必须用到电脑，电脑是数据技术与大数据科学必备的工具，没有电脑就无法开展工作。用于这项工作的电脑配置还不能太低配，不要买商务本和轻薄本，可以买游戏本，性能高，可扩展，一定要买大内存，16G起步，硬盘容量越大越好，至少1T吧，其他CPU和显卡可根据自己预算买。
4、小新pro16小新pro16可以说是轻薄本中的另类了，本身搭载了1650显卡（轻薄本的常用显卡MX450就是1650的阉割版），搭配上R5-5700H处理器和5K的120Hz刷新率屏幕，本身的性能还是很猛的，92KG的机身重量也更加便于携带，缺点就是16GB内存没法扩充需要注意。
5、Dell XPS 15：这是一款性能强大、屏幕质量出色的笔记本电脑，配备高性能处理器、大容量内存和快速固态硬盘。Lenovo ThinkPad P系列：ThinkPad P系列是Lenovo旗下的专业级工作站笔记本电脑，具备优秀的性能、可靠性和扩展性。数据科学与大数据技术属于计算机类别。
6、趋势三：科学理论的突破：随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
1、CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。
2、处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
3、处理器（CPU）：高性能的CPU对于运行复杂的AI模型和算法至关重要。建议选择多核心、高主频的CPU，以便在处理大量数据和执行复杂计算时保持高效。图形处理器（GPU）：GPU在AI模型训练中起着关键作用，可以大大加速计算过程。如果你计划进行大规模的模型训练或推理，建议使用高性能的NVIDIA或AMD GPU。
1、内存（RAM）：足够的RAM对于处理大型数据集和运行复杂的AI模型是必要的。建议至少配备32GB或更多的RAM，以确保流畅的运行体验。存储空间：AI大模型通常需要大量的存储空间来保存模型文件、数据集和训练过程中的临时文件。建议使用高速的固态硬盘（SSD）作为主存储，并确保有足够的容量来存储所有数据。
2、处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
3、CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。 内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。
4、处理器：推荐使用英特尔i7或者更高级别的处理器。这些处理器能够提供更好的计算能力和处理速度，适用于处理大量的数据和进行复杂的计算任务。内存：建议配置至少16GB的内存。高内存能够帮助处理较大规模的数据集，并进行快速的数据处理和分析。
5、学大数据和财务管理买什么电脑？可以买游戏本电脑，大数据与财务管理专业，对于处理器、内存和硬盘的要求会比较大，所以应该优先考虑扩展性好的游戏本。所以需求排列下来就是处理器要强一些，内存和硬盘扩展性好、有性能还不错的独显更佳。
1、处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。
2、CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。
3、内存（RAM）：足够的RAM对于处理大型数据集和运行复杂的AI模型是必要的。建议至少配备32GB或更多的RAM，以确保流畅的运行体验。存储空间：AI大模型通常需要大量的存储空间来保存模型文件、数据集和训练过程中的临时文件。建议使用高速的固态硬盘（SSD）作为主存储，并确保有足够的容量来存储所有数据。
4、做大数据开发，尤其是跑多个虚拟机的情况下，内存、硬盘容量一定要够大，其次CPU的核心一定要多。内存要满足16G以上，有预算可以上32G。固态硬盘容量要满足512G以上，尽量选择Nvme协议的固态，读写速度更快。CPU尽量满足6核以上的，主频在5GHZ以上，这样的CPU就可以满足大量数据处理的性能要求。