Tutorial de Python Anaconda: Todo lo que necesitas saber

Bienvenido a nuestra guía detallada de Python Anaconda. Este artículo explicará qué es Anaconda, por qué debería usarla, cómo instalarla en su sistema y cómo puede comenzar a usarla. Anaconda es imprescindible para todos los profesionales de la ciencia de datos debido a su popularidad y características. Aprenderá más sobre este fantástico administrador de paquetes en el siguiente tutorial de Python Anaconda, ¡así que comencemos!

¿Qué es Anaconda?

Anaconda es un administrador de paquetes de código abierto para Python y R. Es la plataforma más popular entre los profesionales de la ciencia de datos para ejecutar implementaciones de Python y R. Hay más de 300 bibliotecas en ciencia de datos, por lo que tener un sistema de distribución robusto para ellas es imprescindible para cualquier profesional en este campo.

Anaconda simplifica la implementación y administración de paquetes. Además de eso, tiene muchas herramientas que pueden ayudarlo con la recopilación de datos a través de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático.

Con Anaconda, puede configurar, administrar y compartir entornos de Conda fácilmente. Además, puede implementar cualquier proyecto requerido con unos pocos clics cuando usa Anaconda.

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¿Por qué usar Anaconda?

Hay muchas ventajas en el uso de Anaconda y las siguientes son las más destacadas entre ellas:

• Anaconda es gratuita y de código abierto. Esto significa que puede usarlo sin gastar dinero.
• En el sector de la ciencia de datos, Anaconda es un elemento básico de la industria. También es de código abierto, lo que lo ha hecho muy popular. Si desea convertirse en un profesional de la ciencia de datos, debe saber cómo usar Anaconda para Python porque todos los reclutadores esperan que tenga esta habilidad. Es imprescindible para la ciencia de datos.
• Tiene más de 1500 paquetes de ciencia de datos de Python y R, por lo que no enfrenta ningún problema de compatibilidad mientras colabora con otros. Por ejemplo, suponga que su colega le envía un proyecto que requiere paquetes llamados A y B, pero solo tiene el paquete A. Sin el paquete B, no podría ejecutar el proyecto. Anaconda mitiga las posibilidades de tales errores. Puede colaborar fácilmente en proyectos sin preocuparse por ningún problema de compatibilidad.
• Le brinda un entorno perfecto que simplifica la implementación de proyectos. Puede implementar cualquier proyecto con solo unos pocos clics y comandos mientras administra el resto.
• Anaconda tiene una próspera comunidad de científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático que la usan regularmente. Si encuentra un problema, lo más probable es que la comunidad ya haya respondido lo mismo. Por otro lado, también puede preguntar a las personas de la comunidad sobre los problemas que enfrenta allí, es una comunidad muy útil lista para ayudar a los nuevos estudiantes.
• Con Anaconda, puede crear y entrenar fácilmente modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, ya que funciona bien con herramientas populares, como TensorFlow, Scikit-Learn y Theano.
• Puede crear visualizaciones usando Bokeh, Holoviews, Matplotlib y Datashader mientras usa Anaconda.
• Anaconda funciona con todas las principales bibliotecas de Python, incluidas Dask, Pandas, NumPy y Numba, que le permiten analizar datos de forma rápida y escalable.

¿Cómo instalar Anaconda?

Nuestra guía de Python Anaconda estaría incompleta si no hablamos de la instalación. Puede descargar Anaconda para su sistema desde el sitio web oficial de Anaconda .

Al momento de escribir nuestro tutorial de Python Anaconda, Anaconda ofrece el plan individual para Python 3.8. Debe descargar la versión que coincida con la compatibilidad de su dispositivo, ya que Anaconda está disponible para máquinas de 64 y 32 bits.

Una vez completada la descarga, abra el programa de instalación download.exe y haga clic en el botón 'Siguiente'. El instalador le pedirá que lea el acuerdo y tendrá que hacer clic en 'Acepto' para continuar.

En la siguiente ventana, el instalador le pregunta si desea descargar el software para todos los usuarios o solo para usted. Tenga en cuenta que si desea instalar Anaconda para todos los usuarios, necesitará privilegios de administrador, lo que puede complicar las cosas.

En la siguiente sección, el instalador le pregunta por el destino del software. Aquí puede elegir el lugar donde desea que se instale Anaconda.

Ahora, el instalador le permite agregar Anaconda a la variable de entorno PATH de su máquina y registrarse como el sistema principal Python 3.8. Al agregarlo a PATH, se asegura de que se encuentre antes que otro instalador. Ahora, puede hacer clic en el botón 'Instalar' e iniciar el proceso de instalación.

Una vez que el instalador haya completado la extracción de Anaconda y sus archivos relacionados, deberá hacer clic en el botón Siguiente, después de lo cual el instalador le informará sobre PyCharm.

Después de esa ventana, su proceso de instalación se ha completado. Puede hacer clic en el botón Finalizar para finalizar la tarea u obtener más información sobre Anaconda Cloud a través de la ventana final del instalador.

Pasos después de la instalación

Una vez que haya completado la instalación, puede buscar en su sistema Anaconda, que le mostrará los siguientes archivos:

• El aviso de Anaconda
• El cuaderno Jupyter
• Aviso de Powershell de Anaconda
• IDE de Spyder
• Navegador Anaconda

Ahora, vaya al símbolo del sistema y escriba 'Cuaderno de Jupyter' para que se abra el panel de control de Jupyter.

En la parte superior derecha del menú, encontrarás la opción para crear un nuevo cuaderno. En su nuevo cuaderno, puede ejecutar una o varias declaraciones a la vez y comenzar a trabajar.

Cómo usar Anaconda para Python

Ahora que hemos discutido todos los conceptos básicos en nuestro tutorial de Python Anaconda, analicemos algunos comandos fundamentales que puede usar para comenzar a usar este administrador de paquetes.

Listado de todos los entornos

Para comenzar a usar Anaconda, necesitaría ver cuántos entornos Conda están presentes en su máquina.

lista de conda env

Enumerará todos los entornos Conda disponibles en su máquina.

Crear un nuevo entorno

Puede crear un nuevo entorno Conda yendo al directorio requerido y usar este comando:

conda create -n <nombre_de_su_entorno>

Puede reemplazar <your_environment_name> con el nombre de su entorno. Después de ingresar este comando, Conda le preguntará si desea continuar, a lo que debe responder con y:

proceder ([s])/n)?

Por otro lado, si desea crear un entorno con una versión particular de Python, debe usar el siguiente comando:

conda create -n <nombre_de_su_entorno> python=3.6

De manera similar, si desea crear un entorno con un paquete en particular, puede usar el siguiente comando:

conda create -n <nombre_de_su_entorno> nombre_del_paquete

Aquí, puede reemplazar pack_name con el nombre del paquete que desea usar.

Si tiene un archivo .yml, puede usar el siguiente comando para crear un nuevo entorno Conda basado en ese archivo:

conda env create -n <nombre_de_su_entorno> -f <nombre_de_archivo>.yml

También hemos discutido cómo puede exportar un entorno Conda existente a un archivo .yml más adelante en este artículo.

Activación de un entorno

Puede activar un entorno Conda usando el siguiente comando:

conda active <environment_name>

Debe activar el entorno antes de empezar a trabajar en el mismo. Además, reemplace el término <environment_name> con el nombre del entorno que desea activar. Por otro lado, si desea desactivar un entorno, use el siguiente comando:

conda desactivar

Instalación de paquetes en un entorno

Ahora que tiene un entorno activado, puede instalar paquetes en él usando el siguiente comando:

conda install <nombre_del_paquete>

Reemplace el término <pack_name> con el nombre del paquete que desea instalar en su entorno Conda mientras usa este comando.

Actualización de paquetes en un entorno

Si desea actualizar los paquetes presentes en un entorno Conda particular, debe usar el siguiente comando:

actualización de conda

El comando anterior actualizará todos los paquetes presentes en el entorno. Sin embargo, si desea actualizar un paquete a una versión determinada, deberá usar el siguiente comando:

conda install <nombre_del_paquete>=<versión>

Exportación de una configuración de entorno

Suponga que desea compartir su proyecto con otra persona (colega, amigo, etc.). Si bien puede compartir el directorio en Github, tendría muchos paquetes de Python, lo que hace que el proceso de transferencia sea muy desafiante. En lugar de eso, puede crear un archivo .yml de configuración del entorno y compartirlo con esa persona. Ahora, pueden crear un entorno como el suyo utilizando el archivo .yml.

Para exportar el entorno al archivo .yml, primero deberá activar el mismo y ejecutar el siguiente comando:

conda env export > <nombre_de_archivo>.yml

La persona con la que desea compartir el entorno solo tiene que usar el archivo exportado utilizando el comando 'Crear un nuevo entorno' que compartimos anteriormente.

Eliminación de un paquete de un entorno

Si desea desinstalar un paquete de un entorno Conda específico, use el siguiente comando:

conda remove -n <nombre_env> <nombre_paquete>

Por otro lado, si desea desinstalar un paquete de un entorno activado, debe usar el siguiente comando:

conda eliminar <nombre_del_paquete>

Eliminación de un entorno

A veces, no es necesario agregar un nuevo entorno, sino eliminar uno. En tales casos, debe saber cómo eliminar un entorno Conda, lo que puede hacer usando el siguiente comando:

conda env remove –name <nombre_env>

El comando anterior eliminaría el entorno de Conda de inmediato.

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Pensamientos finales

Ahí lo tienes, nuestra guía detallada de Python Anaconda. Comenzar con Anaconda es bastante simple. Sin embargo, debe estar familiarizado con los conceptos básicos de Python y la programación cuando comience a usar esta herramienta.

Si está interesado en aprender más sobre ciencia de datos, aquí hay algunos recursos adicionales para su lectura:

• ¿Cómo puede un científico de datos usar fácilmente ScrRapy en Python Notebook?
• 7 ventajas de usar Python para Data Science
• Análisis de datos usando Python [Todo lo que necesita saber]

Por otro lado, si desea una experiencia de aprendizaje más individualizada, le recomendamos tomar un curso de ciencia de datos. Estudiará de expertos de la industria a través de tareas, conferencias en vivo y videos mientras toma un curso de ciencia de datos.