暂时买个普通的就行，你才大一，等到大三的时候，现在买的再好的笔记本电脑估计都要换了。买电脑的时候注意对CPU，内存、固态硬盘、硬盘容量等方面的特殊需求，大数据处理通常需要速度，好的硬件会提升效率。好好学，祝好运，望采纳。
一：价格，一般对于学生党开学价位控制在4000~8000之间，买价格太高的没有必要，通常学生们用的都是联想，戴尔这两个牌子，4000~5000可以买英特尔i5处理器的，5000~7000可以买英特尔i7处理器的，当然你也可以选择AMD处理器的，电脑价位贵就贵在处理器上，另外就是显卡。这个因个人的财力而定吧。
如果您主要需要进行游戏或者对电脑性能有较高要求的任务（如视频编辑、3D建模等），那么购买一台游戏本可能更合适，因为游戏本通常配置较高的处理器、显卡和内存，能够提供更好的性能和游戏体验。
人群：办公党、学生党、轻度开发者 M2芯片的MacBookAir有13寸、15寸两款。同样8G＋256G配置的MacBookAir13寸M13寸M15寸M2。
IT类。政府安装大数据电脑要具备一定技术知识和技能，件设备选择和配置、软件平台安装和管理、数据处理和分析。这些技术属于IT领域范畴。大数据电脑安装涉及到大量数据存储、处理和分析。括数据清洗、预处理、分析和挖掘操作，要使用数据处理和分析技术和工具，这些是IT领域范畴。
大数据应用工程师是做大数据开发的，主要的工作是负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，也属于程序员的范畴。大数据需要学习的技术知识：基础部分为java语言和linux操作系统；大数据相关技术部分为hadoop、hive、hbase、oozie、flume、python、redis、kafka、scala、spark、ELK、flink等。
大数据相关工作岗位很多，有大数据分析师、大数据挖掘算法工程师、大数据研发工程师、数据产品经理、大数据可视化工程师、大数据爬虫工程师、大数据运营专员、大数据架构师、大数据专家、大数据总监、大数据研究员、大数据科学家等等。
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
1、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。
2、学大数据技术不需要用电脑，准确说是核心专业课不需要用你自己的电脑，一些基础编程课可能是需要，但那些课程对电脑性能的要求基本为零，也就是有个能正常用的电脑就行。所以不需要考虑这个专业的需求，你就想想自己要在大学期间玩什么游戏就可以用游戏的标准来选电脑了。
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、可以看看华硕无畏Pro15 2022，搭载AMD 锐龙5000/6000系列标压处理器或者是酷睿12代处理器，带来超猛性能，选配 RTX1650/RTX3050 光追独显。
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、采用144Hz/ 240Hz IPS电竞屏幕，8ms响应时间（选配）高刷新率带来流畅的游戏体验，100% sRGB色域（选配），支持Adaptive-sync技术，消除画面撕裂，可以带来最为沉浸式的游戏新体验。二次元美学设计，线条利落，独属配色。配备双PCIE m.2接口和双通道内存槽。
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。
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。
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。
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。
学大数据是需要电脑的，对电脑的配置还有一定的要求。使用大数据技术需要强大的计算能力和大量的存储空间，因此需要具备一定的硬件配置才能够支持大数据处理。以下是一些常用的配置要求：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。
学大数据技术不需要用电脑，准确说是核心专业课不需要用你自己的电脑，一些基础编程课可能是需要，但那些课程对电脑性能的要求基本为零，也就是有个能正常用的电脑就行。所以不需要考虑这个专业的需求，你就想想自己要在大学期间玩什么游戏就可以用游戏的标准来选电脑了。
数据存储和管理：大数据技术专业需要将海量的数据进行存储和管理。电脑提供了各种数据库管理系统和存储设备，如关系型数据库、分布式数据库、云存储等。这些工具和技术可以帮助专业人士有效地组织和管理数据，确保数据的完整性、安全性和可靠性。
最后，对于大数据专业的同学来说，在选购电脑的时候一定要配备大内存，简单的说就是内存越大越好，其他配置中等偏上即可。
软件：spass，MATLAB， SAS 编程：Java、Python、R语言、C、C++ 电脑：i5或以上，内存16G以上 如果涉及到大数据模型开发，或者人工智能训练，对电脑配置相对更高，因为现在卷积神经网络模型的机器学习对CPU、显卡、内存有更高的要求。
数据科学与大数据技术的学习与实践强烈依赖于电脑。这一领域涉及数据的收集、处理、分析、可视化以及模型构建等多个环节，这些过程几乎都需要通过专业的软件和工具在电脑上完成。例如，数据分析时常用的Python、R等编程语言，以及如Pandas、NumPy等数据处理库，都需要在电脑上安装并运行。
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。