Perbedaan Anaconda dan Python (Dengan Tabel)

Anaconda adalah distribusi Python. Ini mencakup serangkaian perpustakaan dan paket pra-instal untuk ilmu data, komputasi ilmiah, dan tugas lainnya.

Python adalah bahasa pemrograman. Itu salah satu bahasa paling populer yang digunakan dalam ilmu data, kedua setelah R. Python memiliki sintaksis sederhana yang mirip dengan bahasa Inggris.

Anakonda vs Python

Perbedaan utama antara Anaconda dan Python adalah Anaconda adalah distribusi bahasa pemrograman Python dan R yang banyak digunakan untuk ilmu data dan pembelajaran mesin. Di sisi lain, Python adalah bahasa pemrograman tujuan umum tingkat tinggi yang dapat digunakan untuk berbagai tugas.

Anaconda adalah distribusi bahasa pemrograman Python dan R sumber terbuka freemium yang berupaya memudahkan manajemen dan penerapan paket untuk pemrosesan data skala besar, analisis prediktif, dan komputasi ilmiah. Ini adalah distribusi perangkat lunak ilmu data sumber terbuka, paling populer, dan gratis yang digunakan oleh lebih dari 6 juta pengguna di seluruh dunia. Anaconda mencakup lebih dari 1,500 paket Python, paket conda, dan manajer lingkungan virtual untuk Windows, Linux, dan MacOS.

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dapat digunakan pada sistem operasi komputer modern apa pun. Itu dibuat pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum dan dirilis pada tahun 1994. Python adalah bahasa pemrograman dengan sintaks yang mudah dipelajari yang menekankan keterbacaan. Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang dapat digunakan untuk berbagai tugas. Ini digunakan dalam pengembangan web, ilmu data, dan pembuatan prototipe perangkat lunak.

Tabel Perbandingan Antara Anaconda dan Python

Apa itu Anaconda?

Anaconda tersedia dalam dua edisi: edisi sumber terbuka dengan komunitas pengguna, kontributor, dan perusahaan, serta edisi perusahaan dengan dukungan tingkat perusahaan untuk platform “Anaconda Enterprise” Anaconda Inc. Continuum Analytics didirikan pada tahun 2011 oleh Travis Oliphant.

Fokus perusahaan adalah mengembangkan produk komersial di sekitar proyek NumPy. Pada tahun 2012 Continuum Analytics mempekerjakan Peter Wang sebagai salah satu pendiri, yang memimpin pengembangan perpustakaan SciPy. Pada tahun 2014 Continuum Analytics mengumpulkan $6 juta dalam pendanaan Seri A dari General Catalyst Partners.

Anaconda mencakup lebih dari 250 paket yang dipilih dengan cermat untuk mendukung pemrosesan data skala besar, analisis prediktif, dan komputasi ilmiah. Lebih dari 15 juta pengguna di seluruh dunia telah menggunakan Anaconda Distribution untuk menyederhanakan manajemen dan penerapan paket. Baik Anda menggunakan Python, R, atau Scala, Anaconda Distribution menyediakan binari yang dioptimalkan dari paket paling populer untuk setiap bahasa, termasuk NumPy, SciPy, scikit-learn, LightGBM, TensorFlow, dan banyak lagi.

Anaconda Enterprise 2.2 adalah platform yang memungkinkan Anda mengotomatiskan pipeline AI/ML dan mengelola model di seluruh tim Anda dalam pengaturan perusahaan. Itu dapat digunakan di tempat atau di cloud. Perusahaan mengklaim bahwa perusahaan dari semua ukuran dapat menggunakan Anaconda Enterprise untuk memanfaatkan kekuatan ilmu data dengan memungkinkan tim berkolaborasi dalam proyek dan mengakses sumber daya bersama.

Anaconda Enterprise memperluas Anaconda Distribution dengan kemampuan kolaborasi dan penyebaran yang memberdayakan organisasi untuk mengatur aset dan model ilmu data mereka mulai dari eksplorasi hingga produksi.

Apa itu Python?

Python mengambil alih dunia dan digunakan dalam segala hal mulai dari pengembangan web hingga pembelajaran mesin! Dan jika Anda sedang mencari pekerjaan di bidang ini, itu adalah salah satu keterampilan yang paling dicari. Bahasa ini relatif mudah dipelajari dan memiliki gaya yang sangat bersih, sehingga menarik bagi pengembang dari semua latar belakang dan tingkat pengalaman. Fakta bahwa ini adalah bahasa yang bertujuan umum berarti dapat digunakan di banyak industri, seperti keuangan dan pendidikan.

Pengembang menggunakannya untuk membuat prototipe perangkat lunak dengan cepat, membentuk dasar untuk bahasa yang lebih kompleks seperti Java atau CPython. Ini adalah bahasa yang ditafsirkan, artinya dieksekusi baris demi baris saat runtime — berbeda dengan bahasa lain seperti C dan variannya, yang perlu dikompilasi sebelum dijalankan.

Hal ini dapat berarti peningkatan waktu eksekusi karena kode harus diurai setiap kali dijalankan. Tapi itu juga memberi Python beberapa keunggulan dibandingkan bahasa yang dikompilasi.

Komunitas Python telah mengembangkan beberapa perpustakaan yang berguna untuk pembelajaran mesin. Perpustakaan ini termasuk NumPy, SciPy, dan Pandas. NumPy adalah perangkat luar biasa untuk melakukan operasi matematika pada array besar. Anda dapat menggunakannya untuk membuat array multidimensi dan melakukan berbagai operasi matematika.

Perbedaan Utama Antara Anaconda dan Python

1. Meskipun Anaconda dikembangkan dengan Python, perlu ditekankan bahwa Conda adalah manajer paket untuk program apa pun yang dapat digunakan dalam lingkungan sistem virtual. Sebaliknya, pip, manajer paket Python, hanya mengizinkan instalasi, peningkatan, dan penghapusan paket Python.
2. Anaconda hanya digunakan untuk proyek pembelajaran mesin dan ilmu data. Di sisi lain, Python adalah bahasa pemrograman yang digunakan untuk membuat berbagai macam aplikasi online, program jaringan, dan aplikasi desktop.
3. Anaconda adalah paket ilmu data dan pembelajaran mesin dengan bahasa pemrograman Python dan R. Di sisi lain, Python merupakan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dapat digunakan untuk berbagai tugas.
4. Conda adalah manajemen paket Anaconda, sedangkan pip adalah manajer paket Python.
5. Anaconda adalah alat ilmu data, yang menyiratkan bahwa siapa pun yang bekerja dengannya tidak perlu menjadi pembuat kode. Namun, seseorang perlu memahami bahasanya untuk mengoperasikan bahasa pemrograman Python.

Kesimpulan

Perbedaan mendasar antara Anaconda dan Python adalah Anaconda mendistribusikan bahasa pemrograman Python dan R untuk ilmu data dan pembelajaran mesin, sedangkan Python hanya menyertakan bahasa Python.

Bahasa pemrograman Python dikembangkan pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum. Ini adalah bahasa tingkat tinggi yang banyak digunakan untuk pemrograman tujuan umum, dibuat untuk menekankan keterbacaan kode.

Anaconda juga menyertakan lebih dari 1,000 paket data, paket Conda, dan manajer lingkungan virtual untuk Windows, Linux, dan MacOS. Ini telah diunduh lebih dari 4 juta kali setiap bulan dengan komunitas kontributor yang aktif.

Referensi

1. https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/1076998619832248
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731519304964