توزيع Anaconda: المجموعة الأكثر اكتمالا لعلوم البيانات باستخدام Python

في الأيام القليلة الماضية كنت أدرس وأمارس بعمق لغة برمجة بايثون التي تحدثنا عنها في المدونة مرارًا وتكرارًا ، والسبب الرئيسي هو أن لدي العديد من الأفكار التي أريد تحديدها والتي تهدف إلى أتمتة العمليات على Linux ولكن يمكن أن يتسع نطاقه في أنظمة التشغيل الأخرى.

كل هذه الدراسة أعطتني الفرصة للقاء جديد أدوات وحيل وإرشادات مفيدة لمبرمجي بايثون، لذلك في الأيام القليلة المقبلة من المحتمل أن نشارك العديد من المقالات المتعلقة بلغة البرمجة الرائعة والقوية هذه.

توزيع اناكوندا هي إحدى تلك الأدوات التي أعتبرها يجب أن تكون أساس هذه السلسلة من المقالات ، بما أنني أعتبرها المجموعة الأكثر اكتمالا لعلوم البيانات مع بايثون وأنه يوفر لنا عددًا كبيرًا من الوظائف التي ستسمح لنا بتطوير التطبيقات بطريقة أكثر كفاءة وأسرع وأسهل.

ما هو توزيع اناكوندا؟

الأناكندة أفعى ضخمة هو مجموعة مفتوحة المصدرأو يتضمن سلسلة من التطبيقات والمكتبات والمفاهيم المصممة لتطوير علم البيانات مع بايثون. في الخطوط العامة أnaconda Distribution عبارة عن توزيعة Python تعمل كمدير بيئة ومدير حزم ولديها مجموعة من أكثر من 720 حزمة مفتوحة المصدر.

يتم تجميع Anaconda Distribution في 4 قطاعات أو حلول تكنولوجية ، أناكوندا نافيجيتور, مشروع أناكوندا، ال مكتبات علوم البيانات y كوندا. يتم تثبيت كل هذه تلقائيًا وبإجراء بسيط للغاية.

علم البيانات مع بايثون

عندما نقوم بتثبيت Anaconda ، سيكون لدينا كل هذه الأدوات التي تم تكوينها بالفعل ، ويمكننا إدارتها من خلال واجهة المستخدم الرسومية Navigator أو يمكننا استخدام Conda للإدارة من خلال وحدة التحكم. يمكنك تثبيت أو إزالة أو تحديث أي حزمة Anaconda بنقرات قليلة في Navigator أو بأمر واحد من Conda.

ميزات توزيع الأناكوندا

يحتوي هذا Suite for Data Science مع Python على عدد كبير من الميزات ، من بينها يمكننا إبراز ما يلي:

  • مجاني ومفتوح المصدر مع وثائق مفصلة تمامًا ومجتمع رائع.
  • متعدد المنصات (Linux و macOS و Windows).
  • يسمح لك بتثبيت وإدارة الحزم والتبعيات والبيئات لعلوم البيانات باستخدام Python بطريقة بسيطة للغاية.
  • ساعد في تطوير مشاريع علوم البيانات باستخدام IDEs المختلفة مثل Jupyter و JupyterLab و Spyder و RStudio.
  • يحتوي على أدوات مثل Dask و numpy و pandas و Numba لتحليل البيانات.
  • يسمح بتصور البيانات باستخدام Bokeh أو Datashader أو Holoviews أو Matplotlib.
  • مجموعة متنوعة من التطبيقات المتعلقة بنماذج التعلم والتعلم الآلي.
  • Anaconda Navigator هي واجهة مستخدم رسومية بسيطة إلى حد ما ولكن مع إمكانات هائلة.
  • يمكنك إدارة الحزم المتعلقة بعلوم البيانات باستخدام Python بطريقة متقدمة من الجهاز.
  • يوفر القدرة على الوصول إلى المزيد من موارد التعلم المتقدمة.
  • القضاء على تبعية الحزمة ومشاكل التحكم في الإصدار.
  • إنه مزود بأدوات تسمح لك بإنشاء ومشاركة المستندات التي تحتوي على رمز مع التجميع المباشر والمعادلات والأوصاف والتعليقات التوضيحية.
  • يسمح لك بتجميع Python في كود الآلة للتنفيذ السريع.
  • يسهل كتابة الخوارزميات المتوازية المعقدة لتنفيذ المهام.
  • يدعم الحوسبة عالية الأداء.
  • المشاريع محمولة ، مما يسمح لك بمشاركة المشاريع مع الآخرين وتشغيل المشاريع على منصات مختلفة.
  • تبسيط تنفيذ مشاريع علوم البيانات بسرعة.

كيفية تثبيت توزيع Anaconda؟

تثبيت Anaconda Distribution سهل للغاية، فقط اذهب إلى قسم تحميل توزيع Anaconda وقم بتنزيل الإصدار الذي تريده (Python 3.6 أو Python 2.7). بمجرد التنزيل ، نفتح Terminal ، ونذهب إلى الدليل المقابل وننفذ محاولة التثبيت بالإصدار المقابل.

استبدل اسم bash الذي تم تنزيله
bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
o
bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh

ثم يجب علينا الضغط enter للمتابعة ، نقبل الترخيص مع yes، نؤكد الدليل حيث سنقوم بتثبيت Anaconda وأخيراً نختار yes بحيث يكون للأناكوندا الأسبقية على بايثون الآلة.

من المحطة نقوم بتشغيل Anaconda Navigator مع anaconda-navigator ويمكننا البدء في الاستمتاع بالأداة كما هو موضح في المعرض التالي.

بنفس الطريقة يمكنك استخدام ما يلي قائمة أوامر Conda سيسمح لك ذلك بتثبيت وإدارة الحزم بطريقة سريعة جدًا.

تم تصميم مجموعة الأدوات هذه لعلوم البيانات باستخدام Python ولكن مفيد لمعظم مطوري بايثون، لديها عدد كبير من التطبيقات والحزم التي ستتيح لنا أن نكون أكثر كفاءة.

سيتم تقييم العديد من الحزم والمرافق الموجودة في Anaconda Distribution بالتفصيل في مقالات مختلفة سننشرها ، آمل أن يكون هذا المجال موضع اهتمامك ولا تنسى أن تتركنا في التعليقات بآرائك وتعليقاتك عنها.


اترك تعليقك

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها ب *

*

*

  1. المسؤول عن البيانات: ميغيل أنخيل جاتون
  2. الغرض من البيانات: التحكم في الرسائل الاقتحامية ، وإدارة التعليقات.
  3. الشرعية: موافقتك
  4. توصيل البيانات: لن يتم إرسال البيانات إلى أطراف ثالثة إلا بموجب التزام قانوني.
  5. تخزين البيانات: قاعدة البيانات التي تستضيفها شركة Occentus Networks (الاتحاد الأوروبي)
  6. الحقوق: يمكنك في أي وقت تقييد معلوماتك واستعادتها وحذفها.

  1.   مجهول قال

    ممتاز

  2.   خورخي الفاريز قال

    في Windows yes Anaconda ، لكن في Linux رأيت دائمًا أنه من الأسهل التثبيت من الإيداعات ، فهو أكثر تكاملاً في النظام ، ومن الأسهل التثبيت. على الأقل لاستخدام الباندا و Numpy و Jupyter Notebook الأساسي الذي أعطيك إياه لم أواجه أي مشاكل

  3.   إدوين إنريكي فارغاس قال

    سحلية جيدة جدا!

  4.   ثيزير الترودي قال

    هل يوصى به لمن بدأنا في لعبة بيثون؟

    1.    اجارتو قال

      موصى به بشدة لأولئك الذين يبدأون في لغة python ، هناك أداة تسمى دفتر jupyter يتم تثبيتها مع Anaconda Distribution والتي أعتقد أنها مثالية للتعلم وتدوين الملاحظات في Python ... سيكون لدينا قريبًا مقال حول هذه الأداة.

      1.    ثيزير الترودي قال

        سأنتظره.

  5.   ماكسي قال

    مرحبًا ، لا يمكنني تشغيل Anaconda-navigator في Terminal

    1.    ثيزير الترودي قال

      لدي نفس الصعوبة.

      1.    فابيو جافيريا قال

        يجب أن تضع هذا أولاً فقط عند فتحه لأول مرة:

        مصدر $ ~ / .bashrc

        ثم إذا قاموا بفتحه بشكل طبيعي كما يظهر أعلاه.

  6.   دييغو سيلبيربيرج قال

    سؤال: ما هي قناة التليجرام؟ desdelinux؟

    1.    com.sadalsuud قال

      هذا سؤال جيد جدًا ، ما كنت أبحث عنه لم أجد شيئًا

      1.    اجارتو قال

        في الوقت الحالي ، ليس لدينا مشكلة إدارية ، ولكننا نفكر في حلها في أسرع وقت ممكن. لكي يندمج المجتمع.

  7.   efuey قال

    لقد قمت بتثبيت Anaconda3 على LinuxMint 18.2 ، فتحت سبايدر ووجدت أنه يسمح لي فقط بالوصول إلى محرك الأقراص الثابتة. لا ترى USB. كيف يمكنني تكوين هذا الخيار؟ تحياتي الحارة

  8.   الأجهزة الظاهرية قال

    تعليمي جيد. لقد صنعت آلة Lubuntu + Anaconda مع كل شيء جاهز للعمل.
    أشاركه إذا كان مفيدًا: https://github.com/Virtual-Machines/Anaconda-VirtualBox