Top de Laptops para Ciencia de datos, herramientas que Impulsan el conocimiento

Elegir la notebook adecuada puede marcar una gran diferencia en el rendimiento y aprendizaje dentro del campo de la ciencia de datos. Este ámbito, que combina estadística, programación, inteligencia artificial y análisis de grandes volúmenes de datos, requiere equipos potentes, versátiles y eficientes.

Por eso, contar con una laptop que se adapte a las exigencias de este entorno no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también puede potenciar significativamente los resultados de los proyectos.

A continuación, te compartimos una selección de recomendaciones y puntos clave que te ayudarán a encontrar la notebook perfecta para tus necesidades en ciencia de datos.

¿Es necesaria una computadora portátil para la ciencia de datos?

Si bien es cierto que muchos científicos de datos prefieren estaciones de trabajo fijas por su potencia, hoy en día las laptops han evolucionado hasta el punto de ofrecer configuraciones que no tienen nada que envidiarle a un equipo de escritorio.

Tener una computadora portátil es una necesidad si se considera la flexibilidad que requiere el trabajo moderno: asistir a clases, colaborar de forma remota, presentar resultados en reuniones o trabajar desde diferentes entornos.

Una buena laptop permite correr entornos como Jupyter Notebook, realizar simulaciones, analizar datos en Python o R, trabajar con librerías como pandas, numpy, TensorFlow o PyTorch, y todo esto sin que el equipo colapse ante las exigencias.

Los modelos más recientes incorporan tarjetas gráficas dedicadas y procesadores con múltiples núcleos, lo cual facilita la ejecución de modelos de machine learning o procesamiento de grandes volúmenes de datos sin comprometer la velocidad.

¿Qué procesador es mejor para la ciencia de datos?

El procesador es uno de los componentes más importantes a la hora de elegir una notebook para ciencia de datos.

En este campo se trabaja con procesos complejos y cálculos constantes, por lo que un CPU potente marca la diferencia. Hoy en día, la mayoría de los profesionales del área recomienda procesadores de gama media-alta o alta como los Intel Core i7, i9 o los AMD Ryzen 7 y Ryzen 9.

Estos procesadores no solo garantizan múltiples núcleos y subprocesos (ideal para procesamiento paralelo), sino que también ofrecen una excelente gestión de memoria y compatibilidad con tareas intensivas como entrenamiento de modelos de machine learning o análisis estadísticos avanzados.

Algunos equipos que incorporan chips de la serie Apple M1 o M2 también están ganando terreno gracias a su eficiencia energética y potencia optimizada para entornos de desarrollo.

¿Qué ordenador necesito para data science?

Además del procesador, hay varios factores clave que deben considerarse al momento de elegir una laptop para ciencia de datos:

Memoria RAM

La recomendación mínima suele ser 16 GB de RAM, aunque para trabajos más exigentes, especialmente cuando se trabaja con bases de datos extensas o modelos complejos, los 32 GB resultan ideales.

La RAM asegura que se puedan ejecutar varias tareas a la vez sin que el sistema se ralentice, lo que es esencial para la productividad del científico de datos.

Tarjeta gráfica (GPU)

Aunque no todos los procesos en ciencia de datos requieren una GPU, esta se vuelve esencial cuando se trabaja en deep learning o cuando se utilizan frameworks como TensorFlow o PyTorch, que aprovechan la potencia de la tarjeta gráfica para entrenar modelos.

Las NVIDIA RTX (3060, 3070, 3080 o superiores) son una excelente opción, ya que ofrecen compatibilidad con CUDA y otros entornos de aceleración por hardware.

Almacenamiento

El almacenamiento rápido es clave. Se recomienda un SSD de al menos 512 GB, aunque si se manejan grandes volúmenes de datos o múltiples entornos de trabajo, un SSD de 1 TB es una opción mucho más cómoda. A su vez, contar con un disco externo también puede facilitar la organización de los proyectos.

Pantalla y resolución

Una buena pantalla, con alta resolución (preferentemente Full HD o superior), permite trabajar con comodidad en código, visualizar dashboards y analizar gráficos de forma precisa.

Algunos modelos ofrecen pantallas 4K o paneles IPS con excelente reproducción de color, ideales también para quienes mezclan ciencia de datos con visualización o diseño de interfaces.

Batería y portabilidad

Para estudiantes o profesionales que necesitan trasladarse frecuentemente, la autonomía también importa. Las laptops con procesadores eficientes (como los Apple M1/M2 o los AMD Ryzen) suelen ofrecer mejor rendimiento por watt, lo cual se traduce en mayor duración de batería.

¿Qué es un notebook en ciencia de datos?

En el contexto técnico de la ciencia de datos, un "notebook" no solo se refiere al dispositivo físico, sino también a una herramienta de desarrollo muy popular, el Jupyter Notebook. Esta aplicación web interactiva se ha convertido en uno de los entornos preferidos por científicos de datos, analistas y desarrolladores gracias a su versatilidad y facilidad de uso.

Permite integrar código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo en un solo documento estructurado, lo cual facilita tanto el desarrollo como la explicación de proyectos complejos.

Este entorno interactivo permite escribir y ejecutar código, insertar visualizaciones, documentar resultados y compartir proyectos de manera clara y efectiva.

Laptops recomendadas para ciencia de datos en 2025

Ahora que ya conoces los elementos clave, repasamos algunas opciones destacadas del mercado actual:

Dell XPS 15

Elegante, potente y con gran pantalla. Cuenta con procesadores Intel i7/i9, 32 GB de RAM y gráficas RTX. Ideal para tareas exigentes.

Apple MacBook Pro (M2 Pro/M2 Max)

Ofrece rendimiento extremo, autonomía notable y compatibilidad creciente con herramientas de ciencia de datos gracias a entornos optimizados como Conda y Docker.

Lenovo ThinkPad X1 Extreme

Un clásico robusto y confiable, perfecto para programadores y científicos de datos. Sus versiones con GPU dedicada lo hacen ideal para machine learning.

ASUS ROG Zephyrus G14

Aunque es una laptop gamer, sus procesadores AMD Ryzen 9 y gráficas NVIDIA RTX la convierten en una gran opción para quienes necesitan potencia de procesamiento y entrenamiento de modelos.

HP Envy o Spectre x360

Para estudiantes que buscan una opción balanceada entre diseño, rendimiento y precio, estas líneas ofrecen buenas configuraciones con excelente portabilidad.

MSI Creator Z16

Diseñada originalmente para creativos, también es perfecta para ciencia de datos gracias a su potencia gráfica, su pantalla de alta resolución y su diseño térmico optimizado.