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Diferencia entre Anaconda y Python (con tabla)

Se produjeron dos avances importantes en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Uno es el desarrollo de Anaconda y el siguiente es Python.

El desarrollo de estos dos programas ha dado lugar a una comprensión clara de los datos. Las empresas en estos días buscan la mano de obra que tenga habilidades en cualquiera de estos o en ambos.

El principal diferencia entre Anaconda y Python Es decir, Anaconda es la distribución de los lenguajes de programación Python y R que se utilizan principalmente para la ciencia de datos y el aprendizaje automático, mientras que Python es un lenguaje de programación de uso general de alto nivel que se utiliza para la ciencia de los datos y el aprendizaje automático.

Tabla de comparación entre Anaconda y Python (en forma tabular)

Parámetro de comparación Anaconda Python

Definición	Anaconda es la plataforma de ciencia de datos empresarial que distribuye R y Python para el aprendizaje automático y la ciencia de datos.	Python es un lenguaje de programación de uso general de alto nivel que se utiliza para el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
Categoría	Anaconda pertenece a Data Science Tools	Python pertenece a los lenguajes informáticos
Gerente de empaquetación	Anaconda tiene conda tiene su administrador de paquetes	Python tiene pip como administrador de paquetes
Aplicaciones de usuario	Anaconda se desarrolló principalmente para respaldar las tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático	Python no solo se utiliza en ciencia de datos y aprendizaje automático, sino también en una variedad de aplicaciones en sistemas integrados, desarrollo web y programas de redes.
Gestión de paquetes	El administrador de paquetes conda permite la instalación de dependencias de bibliotecas tanto de Python como de otras que no son de Python.	Pip del administrador de paquetes permite que se instalen todas las dependencias de Python

¿Qué es Anaconda?

Anaconda es una herramienta gratuita de ciencia de datos de código abierto que se centra en la distribución de lenguajes de programación R y Python para tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Anaconda tiene como objetivo simplificar la gestión de datos y el despliegue de los mismos.

Anaconda es una poderosa plataforma de ciencia de datos para científicos de datos. El administrador de paquetes de Anaconda es la conda que administra las versiones del paquete.

Anaconda es una herramienta que ofrece todo el paquete requerido involucrado en la ciencia de datos a la vez. Los programadores eligen Anaconda por su facilidad de uso.

Anaconda está escrito en Python, y la valiosa información sobre Conda es diferente a pip en Python, este administrador de paquetes verifica el requisito de las dependencias y lo instala si es necesario. Más importante aún, se dan señales de advertencia si las dependencias ya existen.

Conda instala muy rápidamente las dependencias junto con actualizaciones frecuentes. Facilita la creación y carga con la misma velocidad junto con un cambio de entorno sencillo.

La instalación de Anaconda es muy fácil y la más preferida por los no programadores que son científicos de datos.

Anaconda está prediseñada con más de 1500 paquetes de ciencia de datos Python o R. Anaconda cuenta con herramientas específicas para recopilar datos mediante aprendizaje automático e inteligencia artificial.

De hecho, Anaconda es una herramienta que se utiliza para desarrollar, probar y capacitar en un solo sistema. La herramienta se puede gestionar con cualquier proyecto ya que el entorno es fácilmente gestionable.

Software Anaconda

¿Qué es Python?

Python es una interpretación de alto nivel; Lenguaje de programación de alto nivel orientado a objetos llamado así por su semántica dinámica. Las estructuras de datos están integradas en combinaciones de alto nivel con enlaces dinámicos y la escritura lo hace más conveniente para el desarrollo rápido de aplicaciones.

Python se usa ampliamente en el desarrollo de aplicaciones, sitios web y aplicaciones GUI. También se ocupa de la funcionalidad principal de la aplicación mediante el monitoreo constante y la ejecución de tareas de programación comunes.

La legibilidad del código en Python es la mejor característica del lenguaje. La sintaxis del código es relativamente simple, a veces se pueden usar palabras comunes en inglés como comando.

Python es tan versátil que se puede crear una aplicación personalizada sin exagerar el código: es decir, no escribir código adicional. Esto ahorra tiempo y esfuerzo desde el punto de vista del programador.

Python es un lenguaje de programación confiable para desarrollar aplicaciones de software grandes y complejas. La razón está detrás de los paradigmas de programación flexible y las características del lenguaje.

Python se usa ampliamente porque es compatible con la mayoría de los sistemas operativos. El mismo código se puede ejecutar en varias plataformas sin tener que volver a compilarlo.

El desarrollo de software complejo se simplifica con Python. Se puede utilizar para aplicaciones web y de escritorio junto con aplicaciones numéricas científicas complejas.

Python facilita el análisis de datos y, por lo tanto, se utiliza de manera notable en la industria de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Las funciones de análisis de datos de Python ayudan a crear soluciones personalizadas de datos de errores sin tomar mucho tiempo.

Software de Python

Principales diferencias entre Anaconda y Python

Anaconda y Python son un hallazgo maravilloso para la industria de la ciencia de datos. El principal diferencia entre Anaconda y Python es decir, Anaconda es una distribución de los lenguajes de programación Python y R para la ciencia de datos y las tareas de aprendizaje automático, mientras que Python es un lenguaje de programación de uso general de alto nivel, mientras que.
El administrador de paquetes en Anaconda se llama Conda, mientras que para Python es pip.
Anaconda está escrito en Python, sin embargo, debe tenerse en cuenta que Conda es el administrador de paquetes de cualquier software que se pueda utilizar en entornos de sistemas virtuales, mientras que pip, el paquete del administrador de Python, facilita la instalación, actualización y desinstalación de solo paquetes de Python.
Anaconda solo se usa para tareas de ciencia de datos y aprendizaje automático, mientras que Python es un lenguaje de programación que también se usa para crear muchas aplicaciones web, programación de redes y aplicaciones de escritorio.
Anaconda es una herramienta de ciencia de datos, lo que significa que no es necesario que una persona que trabaja en ella sea programador. Sin embargo, para trabajar en el lenguaje de programación Python, uno debe haber aprendido el lenguaje de programación por completo.

Conclusión

Es la necesidad de las empresas trabajar con datos para identificar sus prospectos. Se pueden desarrollar muchas estrategias comerciales utilizando el análisis realizado sobre los datos. Python y Anaconda son los mejores para facilitar lo mismo.

El conjunto de habilidades necesarias para trabajar en Python o anaconda es el mismo, excepto por saber cuál es el lenguaje y la herramienta. Anaconda es la mejor herramienta para procesar una gran cantidad de datos para el propósito requerido. Python es versátil para crear las aplicaciones necesarias para la industria de la ciencia de datos.

Aunque hay muchas deficiencias en las aplicaciones prácticas de ambos, la actualización de las versiones sigue sucediendo en el mundo interminable de la tecnología de la información.

Nube de palabras para diferenciar entre Anaconda y Python

La siguiente es una recopilación de los términos más utilizados en este artículo sobre Anaconda y Python. Esto debería ayudar a recordar términos relacionados tal como se utilizan en este artículo en una etapa posterior.