Due importanti progressi sono avvenuti nel campo della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico. Uno è lo sviluppo di Anaconda e il prossimo è il Python.
Lo sviluppo di questi due programmi ha permesso di comprendere chiaramente i dati. Le aziende in questi giorni cercano la manodopera che ha set di abilità in uno di questi o in entrambi.
Anaconda contro Python
La differenza tra Anaconda e Python è che Anaconda è la distribuzione dei linguaggi di programmazione Python e R utilizzati principalmente per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico, mentre Python è un linguaggio di programmazione generico di alto livello utilizzato per scopi di scienza dei dati e apprendimento automatico.
Tabella di confronto tra Anaconda e Python (in forma tabulare)
| Parametro di confronto | Anaconda | Pitone |
|---|---|---|
| Definizione | Anaconda è la piattaforma di data science aziendale che distribuisce R e Python per l'apprendimento automatico e la scienza dei dati | Python è un linguaggio di programmazione generico di alto livello utilizzato per l'apprendimento automatico e la scienza dei dati |
| Categoria | Anaconda appartiene a Data Science Tools | Python appartiene ai linguaggi informatici |
| Gestore di pacchetti | Anaconda ha conda ha il suo gestore di pacchetti | Python ha pip come gestore di pacchetti |
| Applicazioni utente | Anaconda è sviluppato principalmente per supportare la scienza dei dati e le attività di apprendimento automatico | Python non è utilizzato solo nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico, ma anche in una varietà di applicazioni in sistemi embedded, sviluppo web e programmi di rete |
| Gestione dei pacchetti | Il gestore di pacchetti conda consente l'installazione di dipendenze di librerie Python e non Python. | Il pip del gestore pacchetti consente l'installazione di tutte le dipendenze Python |
Cos'è Anaconda?
Anaconda è uno strumento di data science open source gratuito che si concentra sulla distribuzione di linguaggi di programmazione R e Python per attività di data science e machine learning. Anaconda mira a semplificare la gestione dei dati e l'implementazione degli stessi.
Anaconda è una potente piattaforma di data science per data scientist. Il gestore dei pacchetti di Anaconda è il conda che gestisce le versioni dei pacchetti.
Anaconda è uno strumento che offre tutto il pacchetto richiesto coinvolto nella scienza dei dati in una volta. I programmatori scelgono Anaconda per la sua facilità d'uso.
Anaconda è scritto in Python e le informazioni utili su Conda sono diverse da pip in Python, questo gestore di pacchetti verifica i requisiti delle dipendenze e lo installa se necessario. Ancora più importante, vengono forniti segnali di avvertimento se le dipendenze esistono già.
Conda installa molto rapidamente le dipendenze insieme a frequenti aggiornamenti. Facilita la creazione e il caricamento con la stessa velocità insieme a un facile cambio di ambiente.
L'installazione di Anaconda è molto semplice e preferita dai non programmatori che sono scienziati dei dati.
Anaconda è pre-costruito con più di 1500 pacchetti di data science Python o R. Anaconda dispone di strumenti specifici per raccogliere dati utilizzando l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.
Anaconda è infatti uno strumento utilizzato per sviluppare, testare e formare in un unico sistema. Lo strumento può essere gestito con qualsiasi progetto in quanto l'ambiente è facilmente gestibile.
Cos'è Python?
Python è un interprete di alto livello; linguaggio di programmazione di alto livello orientato agli oggetti chiamato per la sua semantica dinamica. Le strutture dati sono combinate di alto livello integrate con l'associazione dinamica e la digitazione lo rende più conveniente per lo sviluppo rapido di applicazioni.
Python è ampiamente utilizzato nello sviluppo di applicazioni GUI, siti Web e applicazioni. Si occupa anche delle funzionalità principali dell'applicazione monitorando ed eseguendo costantemente attività di programmazione comuni.
La leggibilità del codice in Python è la migliore caratteristica del linguaggio. La sintassi del codice è relativamente semplice, a volte le parole inglesi comuni possono essere usate come comando.
Python è così versatile che si può costruire un'applicazione personalizzata senza esagerare con il codice: il che significa non scrivere codice aggiuntivo. Ciò consente di risparmiare tempo e fatica dal punto di vista del programmatore.
Python è un linguaggio di programmazione affidabile per sviluppare applicazioni software complesse e di grandi dimensioni. La ragione sta dietro i paradigmi di programmazione flessibili e le caratteristiche del linguaggio.
Python è ampiamente utilizzato perché è supportato dalla maggior parte dei sistemi operativi. Lo stesso codice può essere eseguito su più piattaforme senza ricompilazione.
Lo sviluppo di software complessi è semplificato utilizzando Python. Può essere utilizzato per applicazioni desktop e web insieme a complesse applicazioni numeriche scientifiche.
Python facilita l'analisi dei dati e quindi è notevolmente utilizzato nel settore della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico. Le funzionalità di analisi dei dati di Python aiutano a creare soluzioni di dati di bug personalizzate senza richiedere molto tempo.
Principali differenze tra Anaconda e Python
- Anaconda e Python sono una scoperta meravigliosa per il settore della scienza dei dati. Il principale differenza tra Anaconda e Python è, Anaconda è una distribuzione di linguaggi di programmazione Python e R per attività di data science e machine learning mentre Python è un linguaggio di programmazione generico di alto livello mentre.
- Il gestore di pacchetti in Anaconda si chiama Conda mentre per Python è pip.
- Anaconda è scritto in Python, tuttavia, è da notare che Conda è il gestore di pacchetti di qualsiasi software che può essere utilizzato in ambienti di sistema virtuali mentre il pip, il pacchetto del gestore di Python facilita l'installazione, l'aggiornamento e anche la disinstallazione di solo pacchetti Python.
- Anaconda viene utilizzato solo per attività di scienza dei dati e apprendimento automatico, mentre Python è un linguaggio di programmazione utilizzato anche nella creazione di molte applicazioni Web, programmazione di rete e applicazioni desktop.
- Anaconda è uno strumento di data science, il che significa che non è necessario che una persona che ci lavora debba essere un programmatore. Tuttavia, per lavorare nel linguaggio di programmazione Python, è necessario aver appreso completamente il linguaggio di programmazione
Conclusione
È la necessità delle imprese di lavorare sui dati per identificare le loro prospettive. Molte strategie di business possono essere sviluppate utilizzando l'analisi effettuata sui dati. Python e Anaconda sono i migliori per facilitare lo stesso.
Il set di abilità richiesto per lavorare su Python o anaconda è lo stesso, tranne per sapere quale sia la lingua e lo strumento. Anaconda è lo strumento migliore per elaborare una grande quantità di dati per lo scopo richiesto. Python è versatile nella creazione delle applicazioni necessarie per il settore della scienza dei dati.
Sebbene ci siano molte carenze nelle applicazioni pratiche di entrambi, l'aggiornamento delle versioni continua a verificarsi nel mondo infinito della tecnologia dell'informazione.
- https://www.freecodecamp.org/news/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-16-04-64-bit-6f1c4675ce44/
- https://www.pythonforbeginners.com/learn-python/what-is-python/
