Nuestras computadoras son capaces de ejecutar muchos programas y aplicaciones diferentes. Sin embargo, cuando quieras crear o escribir tu propio programa como, por ejemplo, construir un proyecto de Machine Learning, es importante configurar tu computador de la forma correcta.

Digamos que quieres trabajar con un conjunto de datos de registros de viviendas en ventas para tratar de predecir el monto en que puedas vender una nueva casa. Necesitar谩s algunas herramientas para hacer esto.

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Una para explorar los datos, otra para hacer un modelo de predicci贸n, una para hacer gr谩ficos para presentar los hallazgos a los dem谩s y otra m谩s para realizar experimentos y juntar a todas las dem谩s.

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Precisamente aqu铆 es donde entra Anaconda, una herramienta que te ayuda a manejar tus estas herramientas.

Anaconda es una asombrosa colecci贸n de paquetes cient铆ficos, herramientas, recursos e IDEs. Este paquete incluye muchas herramientas importantes que un Cient铆fico de Datos puede usar para aprovechar.

La edici贸n individual de Anaconda es gratuita y de c贸digo abierto. Esto hace que trabajar con ella sea accesible y f谩cil. Solo tiene que ir a la p谩gina web y descarga la distribuci贸n.

Definici贸n

Anaconda es una distribuci贸n de software, viene con m谩s de 150 paquetes de Ciencia de Datos.

Anaconda, puede pensarse en el almac茅n de hardware de los Cient铆ficos de Datos. Tiene todo lo que necesita. Desde paquetes para explotar conjuntos de datos, paquetes para modelarlos, a paquetes para visualizar lo que has encontrado. Todo el mundo puede acceder a Anaconda y a todos los paquetes que hay dentro.

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Un paquete es un pedazo de c贸digo que alguien ha escrito y que puede ser ejecutado y a menudo sirve para un prop贸sito espec铆fico. Puedes considerar un paquete como una herramienta que puedes usar para tus propios proyectos.

Los paquetes son 煤tiles porque sin ellos, tendr铆as que escribir mucho m谩s c贸digo para conseguir lo que necesitas. Dado que muchas personas tienen problemas similares, a menudo encontrar谩s un grupo de personas que han escrito c贸digo para ayudar a resolver su problema y lo han liberado como un paquete.

Por ejemplo, Conda es un gestor de paquetes. Te ayuda a cuidar de tus diferentes paquetes, encarg谩ndose de la instalaci贸n, actualizaci贸n y eliminaci贸n de los mismos.

Conda ayuda a organizar todos los paquetes. Aunque Anaconda viene con muchos de ellos listos para usar, a veces necesitar谩s ser cambiados. Conda es como el asistente que hace un inventario de todos los paquetes.

Este no es el 煤nico gestor de paquetes, tambi茅n est谩 pip, pipeny, y otros m谩s.

Navegador de Anaconda

Dentro del Navegador de Anaconda encontramos varias aplicaciones que podemos utilizar, a continuaci贸n, se explican cada una de ellas,

Jupyter Notebook

Este es un software de c贸digo abierto que permite a los Cient铆ficos de Datos realizar flujos de trabajo y realizar eficazmente soluciones cient铆ficas y computacionales. Con un 茅nfasis en la presentaci贸n y la legibilidad, Jupyter Notebook es una opci贸n inteligencia para proyectos de colaboraci贸n y publicaciones perspicaces. Jupyter Notebook es de c贸digo abierto y desarrollado en GitHub p煤blicamente por la comunidad Jupyter.

PyCharm

Un IDE Python de primera categor铆a que est谩 lleno de caracter铆sticas y paquetes preinstalados. Con una c贸moda gesti贸n de entorno y una estaci贸n de trabajo f谩cil de configurar. Con ediciones comunitarias, profesionales y empresariales, hay una versi贸n para todos.

Visual Studio Code (VSCode)

Una de las mejores soluciones de c贸digo abierto que puedes elegir para la programaci贸n. Este editor de texto es una excelente opci贸n para principiantes y programadores avanzados. El Visual Studio Code ofrece intelliSense, un depurador incorporado, un entorno incre铆blemente personalizable e integraciones con extensiones populares.

Consola Qt

Un programa ligero que es como una consola inflable. Ofrece resaltado de sintaxis, figuras en l铆nea y m谩s.

Spyder

Una plataforma Python de Ciencia de Datos altamente avanzada. Creada con Python para Python, este IDE cuenta con algunas herramientas inmensamente robustas. Con un editor, una consola IPython, un explorador de variables, una funcionalidad avanzada de ploteo, un depurador incorporado y herramientas de ayuda para la documentaci贸n de objetos, el IDE Spyder es una opci贸n prometedora para una gran cantidad de tareas de Ciencia de los Datos.

Glueviz

Esta biblioteca de Python permite ver las visualizaciones de los datos combinando los conjuntos de datos y usando los enlaces l贸gicos dentro de ellos.

Orange 3

Si la miner铆a de datos es tu objetivo, entonces Orange 3 te tiene cubierto. Orange 3 es un conjunto de herramientas construidas para la miner铆a de datos. Ofrecen una gran interfaz gr谩fica de usuario, funcionalidad extensible con complementos, gesti贸n de datos y visualizaciones interactivas de datos. Tambi茅n, amado por las comunidades de profesores y estudiantes para sus visualizaciones inmersivas, figuras y gr谩ficos.

R Studio

El entorno recomendado para trabajar con el lenguaje de programaci贸n R. R Studio viene en dos versiones: R Studio Desktop y R Studio Server. Soluciones de sintaxis inteligentes, ejecuci贸n de R desde el editor, herramientas de ayuda, administraci贸n de directorios, documentos y ayuda de R integrados, depurador incorporado y herramientas de paquete son solo algunas de las caracter铆sticas que ofrece R Studio Desktop. R Studio Desktop y R Studio Server vienen en una edici贸n de c贸digo abierto y una edici贸n profesional.

Miniconda

Como su nombre lo indica es la versi贸n reducida de Anaconda.

Vendr铆a siendo el banco de trabajo de un Cient铆fico de Datos. Cada banco de trabajo empieza limpio con solo lo necesario. Pero a medida que un proyecto crece, tambi茅n lo hace el n煤mero de herramientas en el banco de trabajo. Se usan, se cambian, se intercambian.

Miniconda puede ser personalizado de la manera que un Cient铆fico de Datos quiera. La configuraci贸n de Miniconda de un Cient铆fico de Datos puede ser completamente diferente a otro, incluso si est谩n en el mismo equipo.

Anaconda o Miniconda

Usa Anaconda, si deseas un enfoque de tama帽o 煤nico que funciona de forma autom谩tica para la mayor铆a de los proyectos, a su vez si disponer de 3 GB de espacio en tu equipo.

Por su parte, usa Miniconda, si no tienes 3 GB de espacio en tu computadora y prefieres una configuraci贸n que sol tienes lo que necesitas.

La principal consideraci贸n al comenzar con Anaconda o Miniconda es el espacio en tu computador.

Tanto Anaconda como Miniconda vienen con Conda. Y como Conda es un administrador de paquetes, lo que puedes hacer con Anaconda, puedes hacerlo con Miniconda.

Anaconda hace que la gesti贸n y el despliegue de paquetes relacionados a la Ciencia de Datos sea r谩pido y f谩cil. Repleto de herramientas, IDEs, paquetes y librer铆as Anaconda es una decisi贸n verdaderamente aut茅ntica para la Ciencia de Datos.

Debido a que la popularidad de Anaconda parece estar expandi茅ndose en muchas industrias y 谩reas que son nuevas al tener la disponibilidad de capacidades tan avanzadas, nunca ha sido mejor momento para comenzar con este paquete de herramientas y recursos en constante crecimiento.

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