Anaconda

El paquete de código abierto  Anaconda (anteriormente Anaconda Distribution) es la forma más fácil de realizar ciencia de datos Python/R y aprendizaje automático 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 entrenar en una sola máquina, permitiendo a los científicos de datos individuales:

• Descargar rápidamente más de 1500 Python/paquetes de ciencia de datos R
• Gestionar bibliotecas, dependencias y entornos con Conda
• Desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con sci-kit-learn, TensorFlow y Theano
• Analizar datos con escalabilidad y rendimiento con Dask, NumPy, pandas y Numba
• Visualizar resultados con Matplotlib, Bokeh, Datashader y Holoviews

Anaconda Distribution es una plataforma completa y de código abierto que simplifica la gestión 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 preempaquetada con una amplia gama de bibliotecas, herramientas y paquetes, lo que la convierte en una opción ideal para cualquiera que trabaje en campos como el análisis de datos, el aprendizaje automático, la computación científica y más.

Directamente desde la plataforma y sin involucrar a DevOps, los científicos de datos pueden desarrollar e implementar modelos de IA y aprendizaje automático rápidamente en producción.

Anaconda Python proporciona las herramientas necesarias para fácilmente:

• Recolectar datos de archivos, bases de datos y data lakes
• Gestionar entornos con Conda (todas las dependencias de los paquetes se gestionan en el momento de la descarga)
• Compartir, colaborar y reproducir proyectos
• Implementar proyectos en producción con un solo clic de un botón

Un gestor de paquetes y entornos versátil de código abierto

Conda se presenta como un sistema de código abierto para gestionar paquetes y entornos, compatible con los sistemas operativos Windows, macOS y Linux. 

Esta versátil herramienta ofrece una instalación, ejecución y actualizaciones rápidas para los paquetes y sus dependencias asociadas. Además, Conda proporciona capacidades sencillas para generar, almacenar, cargar y cambiar 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

Gestor de paquetes Conda: El gestor 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 entren en conflicto.

Rico ecosistema de bibliotecas: La distribución viene con más de 1500 paquetes de ciencia de datos, incluidos algunos populares como NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib y scikit-learn. Este vasto ecosistema de bibliotecas 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 de IDE: Se puede integrar con entornos de desarrollo integrado (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, lo que facilita la creación de gráficos e histogramas informativos.

Marcos de aprendizaje automático: Admite marcos de aprendizaje automático populares como TensorFlow, Keras y PyTorch, permitiendo a los usuarios construir y entrenar modelos complejos sin esfuerzo.

Integración en la nube: Los usuarios pueden implementar sus proyectos sin problemas 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 por 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 gestionar 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 a usuarios con diferentes niveles de experiencia.

Instalación y configuración

Visite el sitio web oficial o FileHorse 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 utilice la interfaz de línea de comandos para crear y gestionar entornos, instalar paquetes y ejecutar cuadernos Jupyter.

Cómo usar

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 activate nombre_del_entorno para trabajar dentro del entorno de un proyecto específico.

Instalar paquetes: Utilice conda install nombre_del_paquete para instalar paquetes. Se encargará automáticamente de las dependencias.

Iniciar Jupyter Notebook: Inicie Jupyter Notebook ejecutando Jupyter Notebook en su entorno activado. A continuación, puede crear y ejecutar cuadernos Python para sus proyectos.

Explorar la documentación: Ofrece una extensa documentación y tutoriales en su sitio web, que pueden ayudarle a empezar con las tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Preguntas frecuentes

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

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

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

¿Admite Anaconda 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 de GPU de estas bibliotecas.

¿Puedo compartir mis entornos Anaconda con otras personas?
Sí, puede exportar las especificaciones de su entorno a un archivo YAML utilizando conda env export > environment.yml. Otros pueden entonces 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 de pago diseñada para operaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático a nivel empresarial.

El precio de Anaconda Enterprise varía en función de la escala y las necesidades específicas de su organización, por lo que debe ponerse en contacto directamente con Anaconda Inc. para obtener un presupuesto.

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

• 10 GB para cuadernos alojados en la nube
• Controles de acceso de usuario
• Soporte mejorado

PLAN EMPRESARIAL - $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 vulnerabilidades seleccionados
• Registros de auditoría

VENTAJAS

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

DESVENTAJAS

• 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 vasto ecosistema de bibliotecas, su robusta 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 aquellos con espacio limitado en el disco, los beneficios superan con creces este pequeño inconveniente.

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

También disponible: Descargar Anaconda para Mac