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1，大学生一枚一般用来看电影学习数据库等要哪款比较好呢

不玩游戏的话，推荐你联想G系列，有好几款，价格一般都在3500左右，质量和价格绝对是所有电脑中最棒的！性价比高，耐用，是办公类电脑的不二选择！

大学生一枚一般用来看电影学习数据库等要哪款比较好呢

2，大学生学计算机专业用哪种笔记本电脑好

对于大学生学计算机专业，一款适合编程和设计的笔记本电脑非常重要。以下是一些可以考虑的选择：MacBook Pro：MacBook Pro 是一款受欢迎的笔记本电脑，具有强大的硬件性能、漂亮的屏幕和先进的操作系统。MacBook Pro 也有着广泛的编程和设计工具。Dell XPS 13：这是一款经典的 Windows 笔记本电脑，拥有出色的外观、可靠的性能和强大的电池续航能力。Lenovo ThinkPad X1 Carbon：这款笔记本电脑在电池寿命、键盘舒适度和耐用性方面表现优异。ThinkPad X1 Carbon 还具有高速的处理器和卓越的屏幕。HP Spectre x360：这款笔记本电脑是一款具有出色外观和强大性能的 2-in-1 设备，可用于编程、设计和其他计算机任务。它还拥有长时间的电池寿命和先进的安全功能。以上这些笔记本电脑都是非常不错的选择，具有高性能和可靠性。不过，选择哪一款笔记本电脑应该根据个人的需求和预算来决定。

大学生学计算机专业用哪种笔记本电脑好

3，请问大学专业是大数据挖掘的应选戴尔电脑哪个系列的较好谢谢

大学学习大数据挖掘专业，个人建议选择商用机，戴尔的成就系列比较好
v260d-158 官网上卖4799.。。降了400元后的价格

请问大学专业是大数据挖掘的应选戴尔电脑哪个系列的较好谢谢

4，大数据专业用什么配置笔记本够用

您好，小米笔记本 RedmiBook Pro 14 采用的是 AMD 的锐龙处理器，有两个选择，R5的5500和R7的5700。两款都是使用了16GB的内存和512GB的PCIe固态硬盘。由于大数据专业会使用到数据库，而数据库又是一个庞大的数据中心，会很长在短时间内运行一系列的筛选功能进行数据库的优化，所以对于机子的运算能力有较高的要求，因此内存、储存的容量和速度也很关键；但对于显卡和屏幕的要求就不高了。所以个人会建议您要是考虑买 RedmiBook Pro 14 这个笔记本电脑，考虑买 R7的5700 处理器版本，先暂时使用。假如感觉速度不够快，或是数据库过大时，可以后期再添加16GB的内存，达到32GB（最好买机子是1条16GB的内存条，而不是2条8GB，否者将来添加内存时，需要买2条16GB的，替换掉2条8GB的内存条，而不是只是买1条16GB）。假如储存空间不够，将来可以更换到1T或是2T的固态硬盘，然后把机子里面的拔出来做成外置的固态硬盘使用。

5，开学要学习操作系统数据库还有编程想买个笔记本但是不

我也是计算机相关专业 大一就是学c语言呗 其他也不会学太深 这些编程对电脑性能要求很低的 毕竟是很多年前就有的技术 如果你不是作图什么的话 对电脑没要求的 有要求的只是游戏而已···
联想，惠普，戴尔都可以
建议买个四核Inte的I7的CPU，内存8G，主板要华硕的高端价位的，买华硕或者联想的，有钱的话可以买苹果的或者超级本！
像你这样没啥需求的就不推荐买thinkpad笔记本！因为性价比不是很高！ 现在买笔记本主要看你喜欢！配置方便现在主流的都是i5的cpu，2-4g内存，独显！ 像戴尔的宏基的都行！数据库对笔记本要求不是很高！我家的双核笔记本都可以装oracle！
lenovo g480.不打游戏绰绰有余
不画图，随便配置都可以。最好硬盤大一点，学操作系统，可能要搞几个虚拟机，硬盤1T以上吧。

6，学计算机好还是大数据

学习计算机和大数据都是与信息技术相关的领域，具有各自的特点和就业前景。以下是对学习计算机和大数据的一些比较：计算机：计算机领域是广泛的，涉及软件开发、网络与安全、数据库管理、人工智能等方面。学习计算机可以提供广泛的技术知识和技能，为各个行业提供支持和解决方案。计算机技术的应用广泛，涉及到软件开发、系统维护、网络管理、信息安全等多个领域。在计算机领域，有许多不同的职业选择，如软件工程师、系统分析师、网络管理员等。大数据：大数据领域专注于处理和分析大规模数据集，从中提取有价值的信息和见解。学习大数据可以掌握数据处理、数据分析和数据挖掘等技术，了解数据科学和商业智能的基本原理。大数据在许多领域有广泛应用，如市场营销、金融、医疗保健等，能够支持决策和业务发展。大数据领域有许多职业机会，如数据分析师、数据工程师、数据科学家等。总体而言，学习计算机和大数据都具有良好的就业前景和发展机会。计算机领域更加广泛，适合对多个方面感兴趣并且希望有更广泛职业选择的人。大数据领域则侧重于数据处理和分析，适合对数据挖掘和数据驱动决策感兴趣的人。选择学习的领域应该考虑个人兴趣和职业目标，并结合行业需求做出决策。同时，学习计算机和大数据可以相互补充，有一定的重叠和交叉点，可以根据个人情况进行综合考虑。

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