做大数据需要双优CPU吗

目前市场主流是2G/4G和8G内存。4.硬盘容量:As 数据计算机系统的内存，容量是硬盘最重要的参数，主要考虑硬盘容量和速度。市场上主流是500和1T容量，5400和7200速度。5、光驱:目前流行的有DVDRW(DVD刻录)。从使用和经济的角度来说。

深度学习需要一定的计算资源，比如需要大量的矩阵乘法运算，所以需要计算速度高、浮点运算能力强的CPU。CPU，符合深度学习要求的，一般需要以下几点:1。必须是能够同时执行多个线程的多核处理器；2.必须有足够的内存来承载大规模数据计算；3.必须支持AVX指令集，能快速完成浮点数计算；4.必须支持OpenCL、CUDA等GPGPU平台，支持GPU加速计算；

Da 数据前景很好，像Da 数据这样的专业在一线城市比较好，师资跟得上，就业工资也比较可观。Da 数据的学习可以按照路线图的顺序。需要价格来决定配置。这取决于你的预算。先写个主流配置给你参考:Intel i58500处理器，技嘉B360MDS3H主板，威刚XPG系列DDR4240016G内存条，威刚XPGSX6000系列256GM.2接口固态硬盘，九州风神玄冰400 CPU散热器，微星GTX10606G。

总的来说，EXCEL慢的原因不是CPU。即使明显计算缓慢，实际原因也不一定CPU。影响速度的主要因素往往是记忆慢。内存，cpu不可或缺。不要以为办公室要求不高。excel还是很难运行的数据一般电脑，还是看看是不是买工作站和双e5 64G内存，不过价格高。扩展数据:CPU从内存或缓存中取出指令，放入指令寄存器，解码指令。

指令是计算机指定运算类型和操作数的基本命令。一条指令由一个或多个字节组成，包括一个操作码字段、一个或多个与操作数地址有关的字段、一些代表机器状态的状态字和特征代码。有些指令还直接包含操作数本身。其主要功能是解释计算机指令，在计算机软件中处理数据并执行指令。在微型计算机中，也叫微处理器。计算机的所有操作都由CPU控制，CPU的性能指标直接决定了微机系统的性能指标。

数据计算，当然CPU更重要。如果你在玩一个大型游戏，这就是显卡的重要性。这个要看什么样的节目，什么样的分析数据。一般来说，数据分析主要看CPU操作。但是现在大数据的分析越来越依赖于GPU的加速运行，GPU编程也越来越普及，越来越多的应用依赖于GPU进行数据分析。

最近我和我的团队在做一些大的数据相关的工作。我来回答这个问题。首先第一个问题，平台是什么？当我们谈到一个平台的时候，我们往往在意识中知道，里面一定不止一个东西，它是很多东西的集合，大数据平台也是如此。第一，如果用几句话来形容，就是“是a 数据解”。进一步分析是:大型数据平台，基于分布式存储，集成了数据采集、数据清洗、数据流通、数据。

那么它的核心组件是什么呢？实现方式有很多种，我就举一个典型的large 数据 platform结构作为说明。目前无论是国内还是国外，应用最广泛、最典型的大型数据平台就是以Hadoop为核心的生态系统，业界称之为Hadoop生态，开源免费使用。它看起来像什么？基本上看起来是这样的:从上图我们知道，它是一套以Hadoop分布式文件系统为核心的数据处理工具集，旨在为用户提供数据分析服务的一体化解决方案。