Creo que puede encontrar más tecnologías de vanguardia, pero no estoy convencido de que en el 99% del trabajo sean necesarias en el desarrollo local de la ciencia de datos.
Anaconda tiene todas las bibliotecas base, así como una implementación completa de las notebooks Jupyter y una excelente administración para entornos virtuales para probar sus scripts integrados. Lo que no viene con usted puede “conda” o “pip” instalar y usar como en cualquier otro entorno de Python.
Puede gestionar múltiples versiones de python, así como incorporar R y Julia (e incluso javascript) en los portátiles Jupyter.
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Ejecutar un script es MUCHO más lento, por lo que es posible que no le guste la espera en grandes cantidades de datos. Pero es un excelente entorno de desarrollo y prueba y una excelente manera de visualizar datos pequeños y medianos y generar informes utilizando marcado integrado y gráficos en la página. Y si es experto, puede encontrar formas de traer resúmenes de análisis distribuidos y visualizarlos en un cuaderno.
Una vez probado a pequeña escala, puede usar spyder (también en conda) o mi elección personal, línea de comando para ejecutar el script en conjuntos más grandes mucho más rápido o puede modificarlo y migrarlo para un análisis distribuido.
Acabo de instalarlo en mi Mac el mes pasado y viene con una interfaz gráfica de usuario encantadora para administrar el sistema, bastante simple. Fue más difícil (aunque razonable para cualquiera que haya realizado algún tipo de desarrollo antes) instalar y administrar en mi PC de trabajo … pero ahora también puede tener una interfaz gráfica de usuario.
No puedo pensar en nada que falte día a día en mi trabajo que resolvería usar algún otro sistema de gestión. Y conda le brinda muchas capas de interacción y control que frecuentemente tiene que administrar en otras instalaciones. Y el soporte de otros desarrolladores de código abierto es bueno para Anaconda.