M1 vs Intel Mac: Le duel ultime pour la science des données

Table des matières

1. Spécifications du nouvel ordinateur portable M1 MacBook
2. Les outils disponibles pour les utilisateurs de tableurs
3. Les langages de programmation pour les analyses de données
   1. Python
   2. R
4. Les outils de business intelligence
   1. Google Data Studio
   2. Tableau
   3. Power BI
5. Comparaison de performances entre le nouvel M1 MacBook et l'ancien MacBook Intel

🖥️ Mon nouvel ordinateur portable M1 MacBook

Je m'appelle Luke, et je suis analyste de données. Récemment, j'ai acheté le nouvel ordinateur portable M1 MacBook avec la puce M1. Aujourd'hui, je vais partager avec vous les leçons que j'ai apprises en configurant cet ordinateur pour les outils dont j'ai besoin. Dans cet article, nous allons nous concentrer sur les performances de l'ordinateur pour trois types d'opérations courantes en science des données : les tableurs, la programmation et les outils de business intelligence.

Spécifications du nouvel ordinateur portable M1 MacBook

Le nouvel M1 MacBook est un MacBook Pro de 13 pouces avec 16 gigaoctets de mémoire. Il utilise la puce M1, qui offre des performances similaires entre le MacBook Pro et le MacBook Air. La plupart des tests que nous allons effectuer peuvent également être appliqués au MacBook Air.

Comparativement, mon ancien MacBook Intel était un MacBook Pro de 13 pouces avec 16 gigaoctets de mémoire et un processeur Intel i5, que j'ai acheté en 2018.

Les outils disponibles pour les utilisateurs de tableurs

Si vous utilisez des tableurs, vous avez plusieurs options disponibles sur le nouvel M1 MacBook.

Apple Numbers

Numbers est une application native pour Mac. Elle est entièrement compatible avec le nouvel M1 MacBook et dispose de toutes les fonctionnalités dont vous pourriez avoir besoin pour des opérations de base sur des tableurs. De plus, vous pouvez importer et exporter des fichiers Excel, ce qui peut être pratique si vous n'avez pas Microsoft Excel.

Google Sheets

Google Sheets est une application basée sur un navigateur web. Elle est compatible avec le nouvel M1 MacBook quelle que soit l'architecture, car vous l'utilisez via votre navigateur. Si vous utilisez Google Chrome, vous n'aurez aucun problème à l'utiliser.

Microsoft Excel

Microsoft Excel est l'outil le plus populaire pour les tableurs. Il est entièrement compatible avec le nouvel M1 MacBook, et Microsoft a même mis à jour tous leurs produits pour qu'ils s'exécutent nativement sur la puce Apple Silicon. J'ai personnellement testé Microsoft Excel sur mon nouvel M1 MacBook, et j'ai été impressionné par ses performances et sa réactivité par rapport à mon ancien MacBook Intel.

Pour les utilisateurs de tableurs, je recommande vivement le nouvel M1 MacBook. Vous avez un large choix d'outils et Microsoft Excel fonctionne même mieux que sur l'ancien MacBook Intel.

Les langages de programmation pour les analyses de données

Maintenant, passons aux langages de programmation couramment utilisés en science des données : Python et R.

Python

Python est largement utilisé en science des données, et il existe deux façons principales de l'obtenir sur votre nouvel M1 MacBook.

Vous pouvez utiliser la distribution Python.org qui prend en charge la version la plus récente de Python (Python 3.9) sur Apple Silicon. Cependant, de nombreuses bibliothèques et packages sont encore en cours de développement et présentent quelques problèmes. Je ne recommanderais pas cette approche pour l'Instant.

Je vous recommande plutôt d'utiliser la distribution Anaconda, qui n'a pas encore été mise à jour pour l'architecture Apple Silicon. Cependant, elle fonctionne parfaitement via Rosetta, et toutes les bibliothèques et packages sont pris en charge. J'ai testé les packages numpy, pandas, scikit-learn et tensorflow, et je n'ai rencontré aucun problème. En termes de performances, j'ai même constaté une amélioration d'environ 20 % par rapport à mon ancien MacBook Intel lors de l'exécution de code Python.

Si vous êtes un programmeur Python et que vous envisagez d'acheter le nouvel M1 MacBook, je le recommande vivement. Il est entièrement compatible avec la distribution Anaconda, et les performances sont excellentes.

R

En ce qui concerne R, il existe deux versions disponibles : celle qui s'exécute sur Apple Silicon (version bêta) et celle qui fonctionne via Rosetta sur l'architecture Intel. Je recommande d'utiliser la version stable qui s'exécute via Rosetta, car la version pour Apple Silicon est encore en bêta et présente des problèmes.

J'ai personnellement installé R et utilisé RStudio, qui s'exécute via Rosetta en utilisant l'architecture Intel. J'ai rencontré aucun problème pour utiliser les packages ggplot, tidyverse et shiny. En termes de performances, j'ai constaté une légère amélioration par rapport à mon ancien MacBook Intel.

Pour les utilisateurs de R, je recommande également le nouvel M1 MacBook. Les performances sont bonnes, et tout fonctionne bien dans l'environnement R.

Les outils de business intelligence

Si vous utilisez des outils de business intelligence (BI), voici ce que vous devez savoir pour le nouvel M1 MacBook.

Google Data Studio

Google Data Studio fonctionne dans le navigateur web. Il est donc entièrement compatible avec le nouvel M1 MacBook. Si vous êtes habitué à utiliser Google Data Studio, vous pouvez continuer à l'utiliser sans aucun problème.

Tableau

Malheureusement, Tableau n'est pas encore compatible avec l'Apple Silicon. La version actuelle de Tableau (2020.4) ne fonctionne pas sur le nouvel M1 MacBook. Il est possible d'installer une version antérieure, mais elle n'est pas entièrement prise en charge. Je vous recommande donc d'attendre que Tableau soit officiellement compatible avant d'utiliser le nouvel MacBook.

Power BI

Power BI est une application Microsoft, mais vous pouvez l'utiliser sur un MacBook en exécutant une machine virtuelle (VM) Windows. Sur mon ancien MacBook Intel, j'utilisais Boot Camp pour démarrer Windows, mais cette solution n'est pas prise en charge sur le nouvel M1 MacBook. Actuellement, toutes les machines virtuelles sont en cours de développement pour être compatibles avec la puce Apple Silicon. Donc, pour le moment, je ne recommande pas d'utiliser Power BI sur le nouvel M1 MacBook.

Comparaison des performances entre le nouvel M1 MacBook et l'ancien MacBook Intel

En conclusion, le nouvel M1 MacBook offre de meilleures performances que l'ancien MacBook Intel pour un large éventail d'applications en science des données. Pour les utilisateurs de tableurs, Microsoft Excel est particulièrement performant sur le nouvel M1 MacBook. Les développeurs Python peuvent également profiter des performances améliorées de la puce Apple Silicon. Cependant, si vous utilisez des outils de business intelligence comme Tableau ou Power BI, il est préférable d'attendre que ces outils soient pleinement compatibles avec la puce Apple Silicon.

J'espère que cet article vous a été utile dans votre choix d'un nouvel ordinateur portable. N'hésitez pas à me poser des questions si vous en avez !

FAQs

Q: Est-ce que Tableau fonctionne sur le nouvel M1 MacBook ?

R: Non, la version actuelle de Tableau n'est pas compatible avec l'Apple Silicon. Cependant, vous pouvez installer une version antérieure qui fonctionne via Rosetta, mais cela ne garantit pas une compatibilité totale.

Q: Est-ce que Power BI peut être exécuté sur le nouvel M1 MacBook ?

R: Power BI est une application Microsoft qui ne prend pas en charge l'Apple Silicon. Vous pouvez l'exécuter via une machine virtuelle Windows, mais toutes les solutions actuelles sont encore en cours de développement pour être compatibles avec la puce Apple Silicon.

Q: Est-ce que Python est entièrement pris en charge sur le nouvel M1 MacBook ?

R: Oui, Python est entièrement pris en charge sur le nouvel M1 MacBook. Vous pouvez utiliser la distribution Anaconda qui fonctionne via Rosetta ou la version la plus récente de Python (Python 3.9) qui est compatible avec l'Apple Silicon.

Q: Quelle est la différence de performances entre le nouvel M1 MacBook et l'ancien MacBook Intel ?

R: Dans la plupart des cas, le nouvel M1 MacBook offre de meilleures performances que l'ancien MacBook Intel. Par exemple, j'ai constaté une amélioration d'environ 20 % dans l'exécution du code Python et une amélioration de 40 % dans l'exécution du code R. Cependant, chaque cas peut varier en fonction des spécifications et des opérations effectuées.