RISOLTO Upgrade PC Data Science

Uomonero94

Utente Attivo
347
18
CPU
i5 4460
Dissipatore
Raijintek Aidos
Scheda Madre
MSI H97 PC MATE
HDD
Ssd Samsung 850 Evo 120gb, Hdd WD Caviar Green 1tb
RAM
Corsair vengeance 2x4gb
Audio
Asus Xonar U7
Monitor
AOC i2369vm
PSU
Cooler Master MWE 500 White-v2 80 Plus
Case
Cooler Master n300
OS
Windows 10
OK, facendo una ricerca, la tua Mobo supporterebbe fino a CPU i7 di 5a generazione....! Il problema è che quella generazione socket LGA1150 sembra abbastanza "rara" e i prezzi di un i7 5XXX sono spropositati (anche oltre i 200-300 Euro)
Diversamente ci sarebbe Questo i7 4770 per pochi euro...! Solo che, a questo punto, direi che è confermato che, se vuoi migliorare la tua situazione, conviene investire in un sistema nuovo, con le componenti come ti ha suggerito @Skills07

Non ha senso andare a spendere centinaia di euro su un vecchio sistema ormai "obsoleto"....! Non avresti il boost che cerchi...

PS. dico questo, a fronte di una breve ricerca in rete, anche valutando i bench delle CPU menzionate...!
Grazie per la disponibilità. A questo punto andrò ad assemblare un pc nuovo più in là nel tempo.
 

Andretti60

Utente Èlite
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attualmente anche solo per mostrare a schermo grafici con molti dati ci mette tanto, e io sono solo all'inizio, immagino che andando avanti e magari facendolo come lavoro la situazione non può che peggiorare.
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La scheda madre è una MSI H97 PC Mate(MS-7850)
Comunque il mio obiettivo era proprio quello di aggiungere RAM e possibilmente aggiornare la CPU
E non mi stupisce, hai un computer che è vecchio come un dinosauro.
Ma il mio punto era diverso, volevo mettere in evidenza che programmare e elaborazione dati sono attività diverse (che io faccio da più di 30 anni) che richiedono computers diversi.

Per programmare non si ha bisogno di grande potenza di calcolo e RAM, ma abbastanza per poter fare girare un IDE decente. Per Python non hai nessun problema, non richiede granché. Si ha bisogno di una scheda grafica che possa supportare due monitor, perché uno non è mai abbastanza. Si ha bisogno di una connessione internet veloce per potere accedere le risorse di rete. Programmare significa progettare un programma, scriverlo, compilarlo, farne il debug e i test necessari per assicurarsi che funzioni e dia i risultati corretti.

Analizzare dati richiede invece un mostro di CPU con più core possibile, tonnellate di RAM e dischi ad accesso veloce, nessuna scheda grafica, di fatto sono grossi server su cui girano virtual machine a cui gli sviluppatori possono accedere (è quello che facciamo dove lavoro io), lasciando che lavorino per ore mentre noi (sviluppatori) si fa dell’altro (o scrivere altri programmi o analizzare i risultati della elaborazione precedente)

Ci sarebbe inoltre da discutere cosa voglia dire “programmare”, specie nel settore Data Science, perché Python viene usato solo come interfaccia per librerie belle pronte, in realtà di programmazione c’è ben poco. La vera programmazione è nello scrivere quelle librerie.

Per concludere, occorre abbandonate l’idea che esista il computer perfetto tuttofare. Tutto dipende dalla attività. Per esempio adesso sto usando un iPad, quando sono in ufficio utilizzo un i7 con due monitor, i miei programmi li faccio girare sui server aziendali. Potrei fare tutto su un unico computer, ma non avrei la stessa efficienza. Per questo motivo si fa spesso il confronto con il coltellino svizzero multiuso, ha un cacciavite, si può usare per avvitare una vita occasionalmente, ma non è certo lo strumento usato da chi per lavoro deve avvitare viti per otto ore di seguito, non userà nemmeno un cacciavite a mano bensì un cacciavite cordless elettrico.
 
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Reazioni: Uomonero94

shokobuku

Utente Attivo
279
101
Quoto quanto ti hanno già autorevolmente, detto.
Da habituè dell' usato, posso solo suggerirti di guardare in giro con estrema pazienza per vedere se trovi una cpu più prestante e ram più abbondante a prezzo molto ragionevole.
Non sarebbe un super salto prestazionale ma un certo miglioramento dovresti averlo.
IMHO è un upgrade che ha senso solo se costa poco, proprio poco.
 

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