Anaconda for Mac

Anaconda para Mac (anteriormente Anaconda Distribution) de código abierto 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/R paquetes de ciencia de datos
• Gestionar bibliotecas, dependencias y entornos con Conda
• Desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con scikit-learn, TensorFlow y Theano
• Analizar datos con escalabilidad y rendimiento con Dask, NumPy, pandas y Numba
• Visualizar resultados con Matplotlib, Bokeh, Datashader y Holoviews

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

Anaconda Python para macOS proporciona las herramientas necesarias para:

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

Anaconda Distribution es una plataforma completa y de código abierto que simplifica la gestión e implementación de paquetes para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Características principales

Conda Package Manager: 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.

Ecosistema de bibliotecas enriquecido: La distribución viene con más de 1500 paquetes de ciencia de datos, incluyendo 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 con 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, lo que facilita la creación de gráficos e imágenes informativas.

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 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 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, haciéndolo 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 contrato 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 de Python para sus proyectos.

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

Preguntas frecuentes

¿Anaconda para Mac es GRATUITO?
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 otros lenguajes además 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.

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

¿Puedo compartir mis entornos de Anaconda con otros?
Sí, puede exportar las especificaciones de su entorno a un archivo YAML utilizando conda env export > environment.yml. Otros podrán 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 curados
• Registros de auditoría

VENTAJAS

• Gestión integral de paquetes con Conda.
• Ecosistema de bibliotecas enriquecido para la ciencia de datos.
• Aislamiento de entornos sencillo.
• Integración perfecta con Jupyter Notebook.
• Soporte para frameworks populares de aprendizaje automático.
• Opciones de implementación en la nube.
• Comunidad activa y documentación exhaustiva.

DESVENTAJAS

• Tamaño de instalación grande.
• La interfaz gráfica puede ser lenta a veces.
• Algunos usuarios pueden encontrar intimidante la interfaz de línea de comandos.

También disponible: Descargar Anaconda para Windows