Anaconda

Anaconda de código abierto (anteriormente Anaconda Distribution) es la forma más sencilla de realizar ciencia de datos y aprendizaje automático de Python/R en Linux, Windows y macOS. Con más de 15 millones de usuarios en todo el mundo, es el estándar de la industria para desarrollar, probar y capacitar en una sola máquina, lo que permite a los científicos de datos individuales:

     Descargue rápidamente más de 1500 paquetes de ciencia de datos de Python/R
     Administre bibliotecas, dependencias y entornos con Conda
     Desarrolle y entrene modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con sci-kit-learn, TensorFlow y Theano
     Analice datos con escalabilidad y rendimiento con Dask, NumPy, pandas y Numba
     Visualice resultados con Matplotlib, Bokeh, Datashader y Holoviews

Anaconda Distribution es una plataforma integral y de código abierto que simplifica la administración y la implementación de paquetes para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Desarrollada y mantenida por Anaconda Inc., esta distribución está diseñada para proporcionar un entorno potente y flexible para la programación en Python y R. Viene preempaquetado con una amplia gama de bibliotecas, herramientas y paquetes, lo que lo convierte en una opción ideal para cualquiera que trabaje en campos como el análisis de datos, el aprendizaje automático, la informática científica y más.

Directamente desde la plataforma y sin involucrar a DevOps, los científicos de datos pueden desarrollar e implementar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático rápidamente en producción. Anaconda Python proporciona las herramientas necesarias para:

     Recopile datos de archivos, bases de datos y lagos de datos.
     Administre entornos con Conda (todas las dependencias del paquete se solucionan en el momento de la descarga)
     Compartir, colaborar y reproducir proyectos.
     Implemente proyectos en producción con solo hacer clic en un botón

Un administrador de entornos y paquetes de código abierto versátil

Conda se presenta como un sistema de código abierto para la gestión de paquetes y entornos, compatible con los sistemas operativos Windows, macOS y Linux. Esta herramienta versátil ofrece instalación, ejecución y actualizaciones rápidas para paquetes y sus dependencias asociadas. Además, Conda proporciona capacidades sencillas para generar, almacenar, cargar y realizar la transición entre varios entornos en su máquina local. Diseñado originalmente para proyectos Python, también puede empaquetar y distribuir software para una multitud de lenguajes de programación.

Características clave

Administrador de paquetes Conda: el administrador de paquetes Conda de Anaconda simplifica la instalación de paquetes, la gestión de dependencias y el control de versiones. Permite a los usuarios crear entornos aislados para diferentes proyectos, asegurando que las dependencias no choquen.

Ecosistema de biblioteca enriquecido: la distribución viene con más de 1500 paquetes de ciencia de datos, incluidos los populares como NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib y scikit-learn. Este vasto ecosistema de biblioteca reduce la necesidad de instalaciones manuales.

Integración de Jupyter Notebook: se integra perfectamente con Jupyter Notebook, proporcionando un entorno interactivo y visualmente atractivo para el desarrollo de código, la exploración de datos y la documentación.

Integración IDE: se puede integrar con entornos de desarrollo integrados (IDE) populares como Visual Studio Code, PyCharm y JupyterLab, mejorando la experiencia de desarrollo.

Herramientas de visualización de datos: incluye herramientas para la visualización de datos, como Seaborn y Bokeh, que facilitan la creación de cuadros y gráficos informativos.

Marcos de aprendizaje automático: admite marcos de aprendizaje automático populares como TensorFlow, Keras y PyTorch, lo que permite a los usuarios crear y entrenar modelos complejos sin esfuerzo.

Integración en la nube: los usuarios pueden implementar sin problemas sus proyectos en plataformas en la nube como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud utilizando Anaconda Cloud o Anaconda Enterprise.

Interfaz de usuario

Se basa principalmente en la interacción de la línea de comandos para la gestión de paquetes y la configuración del entorno. Sin embargo, ofrece interfaces gráficas fáciles de usar para algunas tareas, como Anaconda Navigator. Anaconda Navigator es una interfaz gráfica de usuario de escritorio que permite a los usuarios administrar paquetes, entornos y proyectos con facilidad. Si bien la interfaz de línea de comandos proporciona más control, Anaconda Navigator simplifica las tareas comunes, haciéndola accesible para usuarios con distintos niveles de experiencia.

Instalación y configuración

Visite el sitio web oficial y descargue el instalador adecuado para su sistema operativo (Windows, macOS o Linux).

Siga las instrucciones de instalación, que normalmente implican aceptar el acuerdo de licencia, seleccionar la ubicación de instalación y agregar la aplicación a la RUTA de su sistema.

Una vez instalado, abra Anaconda Navigator (si prefiere una interfaz gráfica) o use la interfaz de línea de comandos para crear y administrar entornos, instalar paquetes y ejecutar cuadernos Jupyter.

Cómo utilizar

Crear entornos: utilice el comando conda create para crear entornos aislados para sus proyectos. Esto ayuda a evitar conflictos entre paquetes y dependencias.

Activar entornos: active un entorno utilizando conda enable nombre_entorno para trabajar dentro del entorno de un proyecto específico.

Instalar paquetes: utilice conda install nombre_paquete para instalar paquetes. Manejará automáticamente las dependencias.

Inicie Jupyter Notebook: Inicie Jupyter Notebook ejecutando jupyter notebook en su entorno activado. Luego puede crear y ejecutar cuadernos de Python para sus proyectos.

Explore la documentación: ofrece documentación extensa y tutoriales en su sitio web, que pueden ayudarlo a comenzar con las tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Preguntas más frecuentes

¿Anaconda es GRATIS?
Sí, el programa es GRATUITO y de código abierto. Sin embargo, Anaconda Inc. también ofrece una versión paga llamada Anaconda Enterprise, que brinda soporte y funciones adicionales.

¿Puedo usar Anaconda Distribution con lenguajes distintos de Python y R?
Si bien la aplicación es conocida principalmente por Python y R, puedes usarla con otros lenguajes de programación creando entornos separados para esos lenguajes.

¿Cómo actualizo paquetes en Anaconda?
Puede actualizar paquetes utilizando el comando conda update nombre_paquete. Para actualizar todos los paquetes en un entorno, use conda update --all.

¿Anaconda admite la aceleración de GPU para el aprendizaje profundo?
Sí, admite la aceleración de GPU para marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch. Deberá instalar las versiones GPU de estas bibliotecas.

¿Puedo compartir mis entornos Anaconda con otros?
Sí, puede exportar las especificaciones de su entorno a un archivo YAML usando conda env export > Environment.yml. Luego, otros pueden recrear el entorno utilizando este archivo con conda env create -f Environment.yml.

Precios

La aplicación en sí es GRATUITA. Sin embargo, Anaconda Inc. ofrece productos y servicios comerciales, como Anaconda Enterprise, que es una plataforma paga diseñada para operaciones de aprendizaje automático y ciencia de datos a nivel empresarial. El precio de Anaconda Enterprise varía según la escala y las necesidades específicas de su organización, por lo que debe comunicarse con Anaconda Inc. directamente para obtener una cotización.

PLAN PRO: $25/mes (por usuario)
Profesionales que crean aplicaciones Python

10 GB para portátiles alojados en la nube
Controles de acceso de usuarios
Soporte mejorado

PLAN DE NEGOCIOS: $75/mes (por usuario)
Equipos con requisitos de seguridad avanzados

Herramientas de seguridad de la cadena de suministro de software de código abierto
Datos de vulnerabilidad seleccionados
Registros de auditoría

PROS

Gestión integral de paquetes con Conda.
Rico ecosistema de bibliotecas para la ciencia de datos.
Fácil aislamiento del entorno.
Integración perfecta con Jupyter Notebook.
Soporte para marcos populares de aprendizaje automático.
Opciones de implementación en la nube.
Comunidad activa y extensa documentación.

CONTRAS

Gran tamaño de instalación.
La interfaz gráfica puede ser lenta a veces.
Algunos usuarios pueden encontrar intimidante la interfaz de línea de comandos.

Conclusión

Sigue siendo una potencia en el mundo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Su amplio ecosistema de bibliotecas, su sólida gestión de paquetes y su perfecta integración con Jupyter Notebook lo convierten en la mejor opción tanto para principiantes como para expertos. Si bien el tamaño de la instalación puede ser un inconveniente para quienes tienen espacio en disco limitado, los beneficios superan con creces este pequeño inconveniente.

Ya sea que sea un científico de datos, un ingeniero de aprendizaje automático o simplemente un entusiasta de Python, Anaconda es una herramienta imprescindible para crear y administrar sus proyectos de ciencia de datos. Con una comunidad de apoyo y una documentación extensa, encontrará los recursos que necesita para sobresalir en sus esfuerzos basados en datos.