Tal como lo expresa su sitio web oficial, Anaconda Distribution ofrece una forma sencilla de trabajar en ciencia de datos y aprendizaje automático con los lenguajes de programación Python y R en una única computadora. Puedes descargar e instalar el lenguaje de programación Python para sistemas operativos Windows, MacOS o Linux e iniciar inmediatamente tu carrera trabajando en ciencia de datos.
¿Qué es Anaconda Python y para qué sirve?
Para decirlo en forma resumida, Anaconda es una distribución y un gestor de paquetes completo, curado, de alta calidad y alto rendimiento para software de código abierto como Python, R y sus muchos paquetes asociados. Ideal para data scientists. Impulsado por la empresa Continuum Analytics (Anaconda Inc.), Anaconda Distribution está pensada para ser utilizada principalmente por científicos de datos. Está disponible para Linux, Windows y MacOS.
Con la ayuda de entornos Conda dedicados, es posible ofrecer amplias colecciones de herramientas R y Python. La gestión de versiones y dependencias de Conda asegura que en un entorno, los componentes individuales sean compatibles, es decir, que no existan conflictos entre ellos. Además, para los usuarios, es fácil instalar sus propios conjuntos de herramientas especializadas en entornos privados.
Conda: el brazo ejecutor de Anaconda
Conda es un sistema de gestión de paquetes y de entorno de código abierto que funciona en sistemas operativos Windows, macOS y Linux. Conda instala, ejecuta y actualiza rápidamente los paquetes y sus dependencias. Además, permite crear, guardar, cargar entornos de trabajo en un equipo local, y switchear fácilmente entre ellos. Conda está pensado principalmente para programas Python, pero sirve para empaquetar y distribuir software desarrollado en cualquier lenguaje.
En su configuración por defecto, Conda puede instalar y gestionar los más de 7.500 packages en repo.anaconda.com que son construidos, revisados y mantenidos por Anaconda. También puede operar con sistemas de integración continua tales como Travis CI y AppVeyor, con la finalidad de proporcionar pruebas frecuentes y automatizadas de las aplicaciones desarrolladas en Python, R u otros lenguajes.
También te puede interesar: Forza impulsa su portfolio de UPS compactas para Edge Computing
Conda se incluye en todas las distribuciones Anaconda, Miniconda y Anaconda Repository. También se incluye en Anaconda Enterprise, que proporciona una gestión de packages y entornos empresariales in situ para Python, R, Node.js, Java, entre otros comúnmente empleados por data scientists.
¿Qué es un entorno Conda?
Un entorno Conda es un directorio que contiene una colección específica de packages Conda que has instalado. Por ejemplo, puedes tener un entorno con NumPy 1.7 y sus dependencias Python, y otro entorno con NumPy 1.6 para pruebas de programas Python que requieran versiones anteriores de las librerías.
Si cambias algo en uno de tus entornos Conda, los demás no se verán afectados. Para moverte entre distintos entornos los puedes activar o desactivar fácilmente. También puedes compartir tu entorno con alguien dándole una copia de tu archivo environment.yaml.
Estructura de directorios de los entornos Conda
Un entorno Conda cuenta con un directorio raíz (root) que es el directorio en el que se encuentra Anaconda o Miniconda. En máquina Windows puede ser C:\Anaconda y en Linux, /opt/Anaconda.
Después hay otros directorios notables, como /pkgs (también llamado PKGS_DIR), que contiene packages descomprimidos, listos para ser enlazados en entornos conda. Cada paquete reside en un subdirectorio correspondiente a su nombre canónico.
Otro directorio notable es /envs, la ubicación del sistema donde se crean entornos Conda adicionales. Además de los mencionados, los siguientes subdirectorios componen el entorno por defecto de Anaconda:
- /bin
- /include
- /lib
- /share
Otros entornos Conda suelen contener los mismos subdirectorios que el entorno por defecto.
Instalando Python y Anaconda en Windows
La instalación de Anaconda Distribution es muy sencilla: sólo debes descargar el instalador de la distribución y ejecutarlo como cualquier Python download con instalador de aplicaciones Windows.
Los pasos del instalador son los habituales: aceptar el contrato de licencia, seleccionar una carpeta para los archivos, etc. Hay un par de pasos a los que hay que prestar especial atención:
- Agregar el path de Anaconda a la variable de entorno PATH: esta opción es innecesaria si usarás Anaconda Navigator o Anaconda Prompt desde el menú Inicio, por lo que no se recomienda seleccionarla.
- Registrar Anaconda como tu Python predeterminado: a menos que planees instalar y utilizar distintas variantes de Anaconda o de Python, deja esta opción seleccionada.
- Instalar DataSpell: DataSpell es un nuevo IDE de JetBrains diseñado específicamente para realizar análisis exploratorio de datos con PYthon u otros lenguajes y crear prototipos de modelos ML (machine learning).
Una vez concluido el proceso de instalación, busca Anaconda Navigator en el menú de inicio de Windows 10. Anaconda Navigator es la interfaz gráfica (GUI) de escritorio incluida en la Anaconda Distribution que te permitirá lanzar aplicaciones y gestionar fácilmente los paquetes, entornos y canales Conda sin necesidad de recurrir a la línea de comandos. Navigator puede buscar paquetes en Anaconda.org o en un repositorio local de Anaconda.
Muchos paquetes científicos dependen de versiones específicas de otros paquetes. Los científicos de datos suelen utilizar distintas variantes de muchos paquetes y utilizan varios entornos para separar estas diferentes versiones. Anaconda Navigator facilita la administración de paquetes y entornos con una interfaz intuitiva, de apuntar y hacer clic. Con Navigator es sencillo buscar paquetes, instalarlos en un entorno, ejecutarlos y actualizarlos.
Las siguientes aplicaciones están disponibles en Navigator en forma predeterminada:
- Anaconda Prompt (Windows only)
- Anaconda PowerShell (Windows only)
- Glueviz
- JupyterLab
- Jupyter Notebook
- Orange 3 App
- PyCharm
- RStudio
- Spyder
- VSCode
Los usuarios avanzados de Conda pueden también contruir sus propias aplicaciones para Anaconda Navigator.
La manera más simple de ejecutar código con Anaconda Navigator es utilizar Spyder. Desde la solapa principal de Navigator, selecciona la opción Spyder para escribir y ejecutar el código. De la misma forma puedes usar Jupyter Notebooks, si prefieres. La ventaja de Jupyter Notebooks (y la razón de su creciente popularidad) es que sus blocs de notas combinan la funcionalidad de un IDE, con el que puedes escribir y ejecutar código, con un la funcionalidad de un sistema de documentación en donde puedes ingresar textos, imágenes e interfaces interactivas. Los blocs de Jupyter pueden editarse, visualizarse y utilizarse en un navegador web.
Navigator usa Conda para crear entornos separados que contienen archivos, paquetes y sus dependencias. Para crear un nuevo entorno llamado snowflakes e instalar un paquete en él, sigue estas instrucciones:
- En Navigator, haz clic en la pestaña Environments y luego en el botón Create. Aparecerá el cuadro de diálogo Create new environment. En el campo Name escribe un nombre descriptivo para el nuevo entorno (ejemplo: snowflakes).
- Haz clic en Create. Navigator creará el nuevo entorno y lo activará. Ahora contarás con dos entornos: el entorno base (root) y snowflakes. Puedes alternar entre ellos activando uno y desactivando el otro simplemente cliqueando el nombre del entorno que quieras usar.
Usando Anaconda Prompt
Luego de completar la instalación de Anaconda distribution, puedes ir al menú Inicio de Windows y seleccionar Anaconda Prompt para trabajar directamente con la línea de comandos, ya que una vez que la dominas te puede resultar mucho más rápida y práctica que Navigator.
Veamos algunos comandos básicos de Anaconda Prompt:
- Para verificar que Conda esté instalado y averiguar su número de versión:>>conda info
- Para actualizar Conda a la versión más reciente:>>conda update -n base conda
- Para actualizar todos los paquetes a la versión más reciente de Anaconda Distribution (instala versiones estables y compatibles, lo que significa que quizás no sean las últimas):>>conda update anaconda
- Crear un nuevo entorno con una versión específica de Python y de los paquetes (reemplazar ENTNOMBRE por el nombre del entorno y PAQ1 y PAQ2 por los nombres de los paquetes):>>conda create – name ENTNOMBRE python=3.6 “PAQ1>7.6” PAQ2
- Activar un entorno Conda (reemplazar ENTNOMBRE por el nombre del entorno a activar):>>conda activate ENTNOMBRE
- Desactivar el entorno actual:>>conda deactivate
- Listar todos los paquetes y versiones en un entorno (reemplazar ENTNOMBRE por el nombre del entorno a listar):>>conda list — name ENTNOMBRE
- Eliminar un entorno completo (reemplazar ENTNOMBRE por el nombre del entorno a eliminar):>>conda remove — name ENTNOMBRE — all Sharing Environments
Anaconda Nucleus
Anaconda Nucleus es una comunidad para adquirir y compartir conocimientos sobre Anaconda, programación Python y ciencias de datos. Los miembros de esta comunidad pueden acceder a información de expertos a través de recorridos guiados, videos, seminarios web y contenido de socios.
A través de Anaconda Nucleus también puedes participar en la experiencia siempre activa de AnacondaCON, un evento on-demand con el que puedes ponerte al día en cualquier momento con las sesiones a las que no hayas podido asistir en directo. En AnacondaCON se agregan sesiones cada mes, como por ejemplo: Introducción a las GPU en Python, Cómo involucrarse en Open Source, entre otras.
Además de ser un centro de aprendizaje, Anaconda Nucleus es un lugar que fomenta la conexión. Se convertirá en un lugar en el que los profesionales puedan acudir para obtener información fiable y de confianza con el fin de dominar sus herramientas e intercambiar descubrimientos y aprendizajes con los demás.
Escritor y periodista especializado en tecnología, desde el año 1992.
2 comentarios en «Primeros pasos en ciencias de datos con Anaconda»