存储方面，大数据科学与技术需要大量的存储空间来存储数据和程序。建议选择至少512GB的固态硬盘（SSD）或1TB的机械硬盘（HDD），这样可以确保有足够的存储空间，从而更好地支持数据的存储和管理。对于需要进行数据可视化和机器学习的任务，显卡的配置也是一个重要的考虑因素。
在选择适合数据科学和大数据技术专业的电脑时，建议至少配备16GB的内存。这是因为处理大规模数据集和执行复杂的数据分析及机器学习任务，需要大量内存来存储和处理数据。较大的内存容量可以显著提升计算效率，减少数据读写的频率，从而加速分析和建模的过程。
数据科学与大数据技术专业的学生常常需要处理大量数据，运行复杂的算法，因此笔记本电脑的性能至关重要。推荐至少配备四核处理器（如英特尔Core i5或AMD Ryzen 5），六核或更多核心（如英特尔Core i7或AMD Ryzen 7）则更好。处理器线程数越多，在多任务处理和大数据任务中的表现越出色。
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。
平常甚少但看到这个问题特别有回答的冲动。一来希望能帮到题主，二来提供一个不同的思维模式。First thing first。用4k左右买一个上一代的中高配Surface Pro。剩下的钱，做投资赚下一台电脑的钱，做应急基金，给爸妈买点什么，给家里添点什么，都行。
但良好的外设可以提升整体的工作体验。总的来说，对于大数据科学与技术的学习和实践，建议选择一款性能良好的笔记本电脑，这样可以更好地满足学习和实践的需求。同时，也可以考虑使用云计算服务或者高性能计算集群来处理大规模的数据分析任务，以确保能够高效地进行数据处理和分析。
Python、R、SQL等编程软件常常被用于数据分析和机器学习任务，这些软件通常需要在电脑上安装和使用。此外，开发工具、数据库软件和数据可视化工具等也是学习和实践不可或缺的。因此，拥有一台适合数据科学与大数据技术学习的电脑，可以大大提高学习效率和便利性。
综合来看，选择一台性能强大、扩展性好的游戏本电脑，对于大数据与财务管理专业的学生和从业者来说，无疑是一个明智的选择。它不仅能够满足当前的工作需求，还能在未来几年内继续发挥重要作用。
处理器（CPU）：选择一款高性能的多核处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器。多核处理器能够更好地应对大数据处理和复杂计算的需求。 内存（RAM）：大数据处理和财务分析往往需要大量的内存来存储和操作数据。建议选择至少16GB的RAM，以确保系统可以高效地处理数据。
荣耀MagicBook142021：简评：在低价位的笔记本中比较推荐的就是Magicbook14，不单只是因为它的配置和品牌。整体做工和品质感在这个价位也是非常优秀的。同时还搭载了指纹识别。ThinkBook15锐龙版2021款：简评：Thinkbook是ThinkPad的一个年轻化的子品牌，将ThinkPad的一些黑科技和联想走量的打法相结合。
高性能CPU：运算和处理大量的数据需要强大的处理器，所以选择最新的Intel或AMD Ryzen处理器是更好的。内存容量大：为了处理大量的数据，尤其是像Excel这样的软件，内存容量越大越好，因此16G或更大的内存是更好的选择。