Anaconda for Mac

La de código abierto Anaconda para Mac (anteriormente Anaconda Distribution) es la forma más sencilla de realizar ciencia de datos con 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, lo que permite a los científicos de datos individuales:

• Descargar rápidamente más de 1.500 paquetes de ciencia de datos de Python/R
• 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 modelos de IA y aprendizaje automático rápidamente en producción.

Anaconda Python para macOS proporciona las herramientas necesarias para fácilmente:

• Recopilar datos de archivos, bases de datos y lagos de datos
• 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 integral y de código abierto que simplifica la gestión y el despliegue de paquetes para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático.

Características Principales

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.

Ecosistema de Bibliotecas Rico: La distribución viene con más de 1.500 paquetes de ciencia de datos, incluyendo los populares como NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib y scikit-learn. Este vasto ecosistema de bibliotecas reduce la necesidad de instalaciones manuales.

Integración con 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 (IDEs) 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, facilitando la creación de gráficos e infografías.

Frameworks de Aprendizaje Automático: Admite frameworks populares de aprendizaje automático como TensorFlow, Keras y PyTorch, lo que permite a los usuarios construir y entrenar modelos complejos sin esfuerzo.

Integración en la Nube: Los usuarios pueden desplegar 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 generalmente implican aceptar el acuerdo de licencia, seleccionar la ubicación de instalación y añadir la aplicación a la ruta del sistema (PATH).

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

Cómo Usar

Crear Entornos: Use 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 usando conda activate environment_name para trabajar dentro del entorno de un proyecto específico.

Instalar Paquetes: Use conda install package_name para instalar paquetes. Gestionará automáticamente las dependencias.

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

Explorar 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

¿Es Anaconda para Mac 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 características y soporte adicionales.

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

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

¿Anaconda es compatible con la aceleración GPU para el aprendizaje profundo?
Sí, es compatible con la aceleración 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 usando conda env export > environment.yml. Otros pueden recrear el entorno usando 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 según la escala y las necesidades específicas de su organización, por lo que debe ponerse en contacto directamente con Anaconda Inc. para obtener una cotización.

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

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

PLAN BUSINESS - $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 rico de bibliotecas para la ciencia de datos.
• Fácil aislamiento de entornos.
• Integración perfecta con Jupyter Notebook.
• Soporte para frameworks populares de aprendizaje automático.
• Opciones de despliegue 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 la interfaz de línea de comandos intimidante.

También Disponible: Descargar Anaconda para Windows

Traducido por el Equipo de Localización de Filehorse