Distribución de Anaconda: a suite máis completa para ciencia de datos con Python

Nos últimos días estiven estudando e practicando moi profundamente o Linguaxe de programación Python que xa falamos no blog varias veces, a razón principal é porque teño varias ideas que quero especificar e que están destinadas a automatizar procesos en Linux pero iso podería escalar noutros sistemas operativos.

Todo este estudo deume a oportunidade de coñecer novos ferramentas, trucos e pautas que serán moi útiles para os programadores de Python, polo que nos próximos días probablemente compartiremos varios artigos relacionados con esta xenial e poderosa linguaxe de programación.

Distribución Anaconda é unha desas ferramentas que considero que debería ser a base desta serie de artigos, xa que o considero a Suite máis completa para Data Science con Python e que nos proporciona unha gran cantidade de funcionalidades que nos permitirán desenvolver aplicacións dun xeito máis eficiente, rápido e sinxelo.

Que é a distribución de Anaconda?

jibóia é un Suite de código abertoou que inclúe unha serie de aplicacións, bibliotecas e conceptos deseñados para o desenvolvemento do Ciencia de datos con Python. En liñas xerais Anaconda Distribution é unha distribución Python que funciona como xestor de contornos, xestor de paquetes e ten unha colección de máis de 720 paquetes de código aberto.

Anaconda Distribution agrúpase en 4 sectores ou solucións tecnolóxicas, Anaconda Navigator, Proxecto Anaconda, O bibliotecas de ciencias de datos y Conda. Todos estes instálanse automaticamente e nun procedemento moi sinxelo.

Ciencia de datos con Python

Cando instalemos Anaconda teremos dispoñibles todas estas ferramentas xa configuradas, podemos xestionala a través da interface gráfica de usuario Navigator ou podemos usar Conda para a administración a través da consola. Pode instalar, eliminar ou actualizar calquera paquete Anaconda con algúns clics en Navigator ou cun só comando de Conda.

Características de distribución de Anaconda

Esta Suite para Data Science con Python ten unha gran cantidade de funcións, entre as que podemos destacar as seguintes:

  • Código aberto gratuíto, con documentación bastante detallada e unha gran comunidade.
  • Multiplataforma (Linux, macOS e Windows).
  • Permite instalar e xestionar paquetes, dependencias e contornos para ciencia de datos con Python dun xeito moi sinxelo.
  • Axude a desenvolver proxectos de ciencia de datos usando varios IDE como Jupyter, JupyterLab, Spyder e RStudio.
  • Ten ferramentas como Dask, numpy, pandas e Numba para analizar datos.
  • Permite visualizar datos con Bokeh, Datashader, Holoviews ou Matplotlib.
  • Unha gran variedade de aplicacións relacionadas coa aprendizaxe automática e modelos de aprendizaxe.
  • Anaconda Navigator é unha interface gráfica de usuario bastante sinxela pero cun enorme potencial.
  • Pode facer paquetes avanzados relacionados coa ciencia de datos con Python desde o terminal.
  • Ofrece a posibilidade de acceder a recursos de aprendizaxe máis avanzados.
  • Elimina a dependencia de paquetes e os problemas de control de versións.
  • Está equipado con ferramentas que permiten crear e compartir documentos que conteñen código con compilación en directo, ecuacións, descricións e anotacións.
  • Permite compilar Python no código da máquina para unha execución rápida.
  • Facilita a escritura de complexos algoritmos paralelos para a execución de tarefas.
  • Ten soporte para computación de alto rendemento.
  • Os proxectos son portátiles, o que lle permite compartir proxectos con outros e executar proxectos en diferentes plataformas.
  • Simplifique rapidamente a implementación de proxectos de ciencia de datos.

Como instalar Anaconda Distribution?

Instalar Anaconda Distribution é bastante sinxelo, só tes que ir ao Sección de descarga de Distribución Anaconda e descarga a versión que queiras (Python 3.6 ou Python 2.7). Unha vez descargado, abrimos un terminal, dirixímonos ao directorio correspondente e executamos o intento de instalación coa versión correspondente.

Substitúe polo nome do bash descargado
bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh
o
bash Anaconda2-4.4.0-Linux-x86_64.sh

Despois debemos premer enter para continuar, aceptamos a licenza con yes, confirmamos o directorio onde imos instalar Anaconda e finalmente escollemos yes de xeito que Anaconda ten prioridade sobre Python da máquina.

Desde o terminal executamos o Anaconda Navigator con anaconda-navigator e podemos comezar a gozar da ferramenta como se ve na seguinte galería.

Do mesmo xeito, pode usar o seguinte Lista de comandos Conda que lle permitirá instalar e xestionar paquetes dun xeito moi rápido.

Esta ferramenta está deseñada para Data Science con Python pero é útil para a maioría dos desenvolvedores de Python, ten un gran número de aplicacións e paquetes que nos permitirán ser máis eficientes.

Moitos dos paquetes e utilidades que están presentes en Anaconda Distribution serán avaliados polo miúdo en varios artigos que publicaremos, espero que esta área sexa do seu interese e non esqueza deixarnos nos comentarios as súas opinións e comentarios ao respecto. .


O contido do artigo adhírese aos nosos principios de ética editorial. Para informar dun erro faga clic en aquí.

14 comentarios, deixa os teus

Deixa o teu comentario

Enderezo de correo electrónico non será publicado. Os campos obrigatorios están marcados con *

*

*

  1. Responsable dos datos: Miguel Ángel Gatón
  2. Finalidade dos datos: controlar SPAM, xestión de comentarios.
  3. Lexitimación: o seu consentimento
  4. Comunicación dos datos: os datos non serán comunicados a terceiros salvo obrigación legal.
  5. Almacenamento de datos: base de datos aloxada por Occentus Networks (UE)
  6. Dereitos: en calquera momento pode limitar, recuperar e eliminar a súa información.

  1.   Anónimo dixo

    Excelente

  2.   Jorge Álvarez dixo

    En Windows si Anaconda, pero en Linux sempre vin máis fácil instalar dende os depósitos, está máis integrado no sistema, é máis sinxelo instalar. Polo menos para o uso de pandas, numpy e portátil básico Jupyter que che dou non tiven problemas

  3.   Edwin Enrique Vargas dixo

    Moi bo Lagarto!

  4.   Thaizir El Troudi dixo

    É recomendable para os que estamos comezando en python?

    1.    lagarto dixo

      Moi recomendable para quen empeza en python, hai unha ferramenta chamada notebook jupyter que se instala con Anaconda Distribution e que creo que é ideal para aprender e tomar notas en python ... En breve teremos un artigo sobre esta ferramenta.

      1.    Thaizir El Troudi dixo

        Agardareino.

  5.   maxi dixo

    ola non podo executar anaconda-navigator no terminal

    1.    Thaizir El Troudi dixo

      Teño a mesma dificultade.

      1.    Fabio Gaviria dixo

        debería poñelo primeiro só a primeira vez que o abran:

        $ source ~ / .bashrc

        E logo se o abren normalmente como aparece arriba.

  6.   Diego Silberberg dixo

    Pregunta, cal é a canle de telegrama de desdelinux ???

    1.    sadalsuud dixo

      Esta é unha moi boa pregunta, o que buscaba non atopei nada

      1.    lagarto dixo

        Neste momento non temos un problema de xestión, pero estamos a pensar en telo o antes posible. Para que a comunidade se integre.

  7.   efuey dixo

    Instalei Anaconda3 en LinuxMint 18.2 Abro spyder e descubro que só me permite acceder ao meu disco duro. Non ves o USB. Como podo configurar esta opción? Un cordial saúdo

  8.   Máquinas virtuais dixo

    Bo titorial. Creei unha máquina Lubuntu + Anaconda con todo listo.
    Compártoo por se é útil: https://github.com/Virtual-Machines/Anaconda-VirtualBox