Anaconda es una distribución de Python. Incluye un conjunto de bibliotecas y paquetes preinstalados para ciencia de datos, informática científica y otras tareas.
Python es un lenguaje de programación. Es uno de los lenguajes más populares utilizados en la ciencia de datos, solo superado por R. Python tiene una sintaxis simple similar al idioma inglés.
Anaconda vs Pitón
La principal diferencia entre Anaconda y Python es que Anaconda es una distribución de los lenguajes de programación Python y R que se utilizan principalmente para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Por otro lado, Python es un lenguaje de programación de alto nivel y de propósito general que puede usarse para diversas tareas.
Anaconda es una distribución gratuita de lenguaje de programación Python y R de código abierto que busca facilitar la administración y la implementación de paquetes para el procesamiento de datos a gran escala, el análisis predictivo y la computación científica. Es la distribución de software de ciencia de datos más popular, gratuita y de código abierto utilizada por más de 6 millones de usuarios en todo el mundo. Anaconda incluye más de 1,500 paquetes de Python, el paquete conda y el administrador de entorno virtual para Windows, Linux y MacOS.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel que se puede utilizar en cualquier sistema operativo de computadora moderno. Fue creado en 1991 por Guido van Rossum y lanzado en 1994. Python es un lenguaje de programación con una sintaxis fácil de aprender que enfatiza la legibilidad. Python es un lenguaje de programación versátil que se puede utilizar para diversas tareas. Se utiliza en desarrollo web, ciencia de datos y creación de prototipos de software.
Tabla de comparación entre Anaconda y Pitón
| Parámetros de comparación | Anaconda | Python |
| Solicitudes por Usuarios | Anaconda se creó principalmente para ayudar con la ciencia de datos y las actividades de aprendizaje automático. | Python es un lenguaje de programación de alto nivel y de propósito general que se utiliza con frecuencia en el aprendizaje automático y la investigación de datos. |
| Gestión de Paquetes | Conda es un administrador de paquetes que le permite instalar requisitos de biblioteca Python y no Python. | Todos los requisitos de Python se pueden instalar utilizando el administrador de paquetes pip. |
| Definición | Anaconda es una plataforma de ciencia de datos industriales para aprendizaje automático y ciencia de datos que distribuye R y Python. | Categoría |
| Categoría | Anaconda es parte de la categoría Herramientas de ciencia de datos. | Python es un lenguaje de programación que pertenece a la categoría de lenguajes de programación. |
| Gerente de empaquetación | Anaconda presenta su propio administrador de paquetes, conda. | El administrador de paquetes para Python es pip. |
¿Qué es Anaconda?
Anaconda está disponible en dos ediciones: una edición de código abierto con una comunidad de usuarios, contribuyentes y empresas y una edición empresarial con soporte de nivel empresarial de la plataforma “Anaconda Enterprise” de Anaconda Inc. Continuum Analytics fue fundada en 2011 por Travis Oliphant.
El enfoque de la empresa era desarrollar productos comerciales en torno al proyecto NumPy. En 2012, Continuum Analytics contrató a Peter Wang como cofundador, quien dirigió el desarrollo de la biblioteca SciPy. En 2014, Continuum Analytics recaudó $6 millones en fondos Serie A de General Catalyst Partners.
Anaconda incluye más de 250 paquetes cuidadosamente seleccionados para respaldar el procesamiento de datos a gran escala, el análisis predictivo y la informática científica. Más de 15 millones de usuarios en todo el mundo han utilizado Anaconda Distribution para simplificar la administración y la implementación de paquetes. Ya sea que use Python, R o Scala, Anaconda Distribution proporciona archivos binarios optimizados de los paquetes más populares para cada idioma, incluidos NumPy, SciPy, scikit-learn, LightGBM, TensorFlow y muchos más.
Anaconda Enterprise 2.2 es una plataforma que le permite automatizar canalizaciones de IA/ML y administrar modelos en todo su equipo en un entorno empresarial. Se puede implementar en las instalaciones o en la nube. La compañía afirmó que las empresas de todos los tamaños pueden usar Anaconda Enterprise para aprovechar el poder de la ciencia de datos al permitir que los equipos colaboren en proyectos y accedan a recursos compartidos.
Anaconda Enterprise amplía Anaconda Distribution con capacidades de colaboración e implementación que permiten a las organizaciones controlar sus activos y modelos de ciencia de datos desde la exploración hasta la producción.
¿Qué es Python?
Python se está apoderando del mundo y se utiliza en todo, desde el desarrollo web hasta el aprendizaje automático. Y si está buscando trabajo en este espacio, es una de las habilidades más buscadas. El lenguaje es relativamente fácil de aprender y tiene un estilo muy limpio, lo que lo hace atractivo para desarrolladores de todos los orígenes y niveles de experiencia. El hecho de que sea un lenguaje de propósito general significa que puede usarse en muchas industrias, como las finanzas y la educación.
Los desarrolladores lo utilizan para crear rápidamente prototipos de software, formando la base para lenguajes más complejos como Java o CPython. Es un lenguaje interpretado, lo que significa que se ejecuta línea por línea en tiempo de ejecución, a diferencia de otros lenguajes como C y sus variantes, que deben compilarse antes de ejecutarse.
Esto puede significar un aumento en el tiempo de ejecución ya que el código debe analizarse cada vez que se ejecuta. Pero también le da a Python varias ventajas sobre los lenguajes compilados.
La comunidad Python ha desarrollado varias bibliotecas que son útiles para el aprendizaje automático. Estas bibliotecas incluyen NumPy, SciPy y Pandas. NumPy es un excelente conjunto de herramientas para realizar operaciones matemáticas en matrices grandes. Puede usarlo para crear matrices multidimensionales y realizar diversas operaciones matemáticas.
Principales diferencias entre Anaconda y Python
- Aunque Anaconda está desarrollado en Python, cabe destacar que Conda es un administrador de paquetes para cualquier programa que se puede utilizar en entornos de sistemas virtuales. Por el contrario, pip, el administrador de paquetes de Python, solo permite instalar, actualizar y eliminar paquetes de Python.
- Anaconda solo se utiliza para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático. Por otro lado, Python es un lenguaje de programación que se utiliza para crear una amplia gama de aplicaciones en línea, programas de red y aplicaciones de escritorio.
- Anaconda es un paquete de ciencia de datos y aprendizaje automático con lenguajes de programación Python y R. Por otro lado, Python es un lenguaje de programación de alto nivel que puede utilizarse para diversas tareas.
- Conda es la gestión de paquetes de Anaconda, mientras que pip es el administrador de paquetes de Python.
- Anaconda es una herramienta de ciencia de datos, lo que implica que cualquiera que trabaje con ella no necesita ser codificador. Sin embargo, es necesario comprender el lenguaje para operar con el lenguaje de programación Python.
Conclusión
La distinción fundamental entre Anaconda y Python es que Anaconda distribuye los lenguajes de programación Python y R para ciencia de datos y aprendizaje automático, mientras que Python incluye solo el lenguaje Python.
El lenguaje de programación Python fue desarrollado en 1991 por Guido van Rossum. Es un lenguaje de alto nivel ampliamente utilizado para programación de propósito general, creado para enfatizar la legibilidad del código.
Anaconda también incluye más de 1,000 paquetes de datos, el paquete Conda y el administrador de entorno virtual para Windows, Linux y MacOS. Se ha descargado más de 4 millones de veces al mes con una comunidad activa de contribuyentes.
Referencias
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/1076998619832248
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731519304964
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