Pensé pour la data science, ce PC permet l’analyse de données volumineuses, le développement Python/R, la modélisation et la visualisation, tout en offrant mobilité et autonomie pour alterner entre cours, TP et projets collaboratifs.
Les études en data science imposent l’utilisation d’un ordinateur puissant pour manipuler de grands ensembles de données, entraîner des modèles de machine learning, réaliser des visualisations complexes et exploiter des environnements de développement avancés. L’étudiant doit pouvoir coder en Python, R ou Julia, manipuler des notebooks Jupyter, installer des bibliothèques de data science et tester rapidement différentes architectures d’algorithmes, en toute fluidité.
Programmation et notebooks (Python, R, Jupyter, Anaconda, VS Code, PyCharm) : développement d’algorithmes, nettoyage des données, expérimentation de modèles IA.
Analyse et visualisation (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI) : traitement, exploration et visualisation graphique de grands jeux de données.
Machine learning & IA (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost, LightGBM) : entraînement de modèles supervisés et non supervisés, ajustement des hyperparamètres.
Big Data (SQL, NoSQL, Hadoop, Spark en cloud ou Docker local) : manipulation de bases volumineuses, analyses distribuées ou en cluster.
Gestion de projets et versioning (Git, GitHub, DVC, Trello, Notion) : gestion collaborative, reproductibilité des expériences, documentation des workflows data.
Documentation et présentation (LaTeX, Markdown, PowerPoint, Google Slides) : rédaction de rapports de projets, mémoires, supports de présentation pour jury ou hackathon.
Le Samsung Galaxy Book5 360, équipé d’un Intel Core Ultra 7, de 16Go de RAM et d’un SSD NVMe 512Go, gère sans difficulté le multitâche : traitements lourds en Python/R, gestion de plusieurs notebooks, visualisations interactives, virtualisation de bases SQL et manipulation de projets collaboratifs sur Git. La carte graphique Intel Arc accélère les rendus graphiques et certaines librairies IA.
Nettoyage et préparation de données : traitement de jeux de données massifs, gestion des valeurs manquantes, création de pipelines sous Pandas.
Entraînement de modèles machine learning : utilisation de scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch pour tester, valider et comparer différents algorithmes.
Visualisation avancée : génération de graphiques dynamiques, dashboards d’analyse de KPIs ou de performances modèles avec Plotly ou Tableau.
Manipulation de bases de données : requêtes sur SQL/NoSQL, intégration avec outils de Big Data, extraction et analyse de données de logs ou de capteurs IoT.
Gestion de projets collaboratifs : versioning de notebooks et scripts sur GitHub, organisation agile avec Trello, documentation technique en Markdown.
Travail en mobilité : autonomie supérieure à 20h, pratique pour les sessions de TP, hackathons, conférences et projets de groupe en bibliothèque ou en entreprise.
Processeur Intel Core Ultra 7 : idéal pour les calculs massifs, le prétraitement de données et la compilation de modèles IA.
16Go RAM : gestion fluide des notebooks volumineux, du multitâche (IDE, navigateur, bases de données, visualisation simultanée).
SSD NVMe 512Go : stockage rapide de datasets, modèles, notebooks, projets et jeux de données lourds.
Écran tactile AMOLED 15,6” : affichage détaillé des dashboards, visualisations, présentation de résultats et annotation directe de graphiques.
Autonomie jusqu’à 31h : parfaite pour coder, visualiser et analyser sans interruption pendant les TP, hackathons ou sessions intensives de projet.
Connectique complète : Thunderbolt 4, HDMI, USB-A, microSD pour connecter bases de données externes, disques, écrans secondaires ou clusters locaux.
Wi-Fi 7 : transferts rapides de datasets, accès cloud, synchronisation d’environnements collaboratifs et notebooks partagés.
Poids 1,46 kg : mobilité idéale pour alterner entre université, entreprise, coworking, hackathons et déplacements professionnels.
Windows 11 : compatibilité avec tous les outils, librairies et environnements data science.
Ce PC cible les étudiants en BUT, licence, bachelor, master ou école d’ingénieur, qui travaillent sur l’analyse de données, la modélisation prédictive, l’intelligence artificielle, le traitement de grands volumes et la restitution de résultats, en formation classique, alternance ou projet professionnel.
