La ciencia de datos se ha convertido en uno de los campos profesionales más prolíferos de la actualidad. Esta disciplina está transformando la manera en la que se abordan problemas complejos y también la toma de decisiones. En el centro de esta pequeña gran revolución hay un lenguaje de programación: Python. Este es el código de referencia cuando se trabaja con grandes cantidades de datos para su análisis. Un lenguaje que cuenta con diversas herramientas, de las cuales, dos de las que más destacan son Anaconda y Jupyter.

En este artículo veremos qué es cada una de ellas y como trabajan en conjunto para ofrecer más posibilidades a los profesionales de Data Science. Además, también hablaremos sobre como puedes formarte y aprender Programación con Python con un curso especializado en ello.

¿Qué es Anaconda y por qué es importante para los científicos de datos?

Anaconda es una distribución de dos lenguajes de programación: R y Python y que se usa fundamentalmente en Data Science, Machine Learning, análisis predictivo y procesamiento de datos a gran escala. Es un ecosistema diseñado para este tipo de trabajo y es una plataforma de código abierto que simplifica la instalación y gestión de paquetes. Además, también facilita la creación y gestión de entornos virtuales, que son importantes en el trabajo con este tipo de proyectos.

Esta distribución para Python cuenta con distintas opciones, algunas gratuitas como Anaconda Distribution o Anaconda Individual Edition y otras comerciales y para trabajo en equipo: Anaconda Team Edition y Anaconda Enterprise Edition. Todas ellas son compatibles con múltiples sistemas operativos y arquitecturas distintas, lo que hace que sean una opción versátil para el trabajo en análisis de datos para distintos campos.

Anaconda está diseñada para el trabajo en análisis de datos con Python y otros lenguajes de programación como Ruby o R. Además, cuenta con herramientas específicas, como bibliotecas, plugins o IDE que facilitan su implementación en distintos proyectos.

Anaconda les da a los profesionales de los datos un entorno robusto y unificado que simplifica mucho el desarrollo y la implementación de proyectos. Esta forma de trabajar con Python hace que puedan centrarse en lo que mejor saben hacer: analizar datos y extraer información relevante de ellos. Esto es así por la capacidad que tiene para eliminar determinadas complejidades asociadas a la gestión de dependencias y la configuración de Python.

Características de Anaconda Python

Esta suite para la ciencia de datos con Python cuenta con una gran cantidad de características entre las que podemos resaltar las siguientes:

  • Libre, de código abierto, cuenta con una documentación bastante detallada y una gran comunidad.
  • Multiplataforma
  • Permite instalar y administrar paquetes, dependencias y entornos para la Ciencias de Datos con Python de una manera muy sencilla.
  • Ayuda a desarrollar proyectos de Ciencia de datos utilizando diversos entornos de desarrollo como Jupyter, JupyterLab, Spyder y RStudio.
  • Cuenta con herramientas como Dask y Numba para analizar Datos.
  • Permite visualizar datos con Bokeh , Datashader , Holoviews o Matplotlib.
  • Contiene una gran variedad de aplicaciones relacionadas con el aprendizaje de máquina y los modelos de aprendizaje.
  • Anaconda Navigator es una interfaz gráfica de usuario GUI bastante sencilla, pero con mucho potencial.
  • Puede gestionar de manera avanzada paquetes relacionados a la Ciencia de Datos
  • Brinda la posibilidad de acceder a recursos de aprendizaje más avanzados.
  • Elimina problemas de dependencia de paquetes y control de versiones.
  • Está equipado con herramientas que permiten crear y compartir documentos que contienen código con compilación en vivo.
  • Permite compilar Python para una ejecución rápida.
  • Facilita la escritura de algoritmos complejos.
  • Cuenta con soporte para computación de alto rendimiento.
  • Permite compartir proyectos con otros y ejecutar proyectos en diferentes plataformas.
  • Simplifica de manera acelerada la implementación de proyectos de Ciencia de Datos.

Jupyter Notebooks: una introducción a su potencial

Una de las cosas que se pueden hacer desde Anaconda en Python es instalar Jupyter, que complementa la experiencia de programación en este código orientado a Data Science. Esta aplicación da un entorno interactivo que combina código, visualizaciones y texto en un mismo lugar. Esta versatilidad facilita la exploración y el análisis de datos y también la comunicación de los resultados obtenidos. Se trata de un entorno de desarrollo de código abierto que aprovecha mejor sus funcionalidades en combinación con distribuciones como Anaconda, especialmente en las comerciales.

Jupyter permite crear y compartir documentos que contienen código, ecuaciones, visualizaciones y textos explicativos. Se usa para limpiar, transformar datos, simulación numérica, modelado estadístico y aprendizaje automático, entre otras muchas aplicaciones. Al ser un entorno de código abierto se puede usar desde la web o implementar, como decimos en Anaconda, la distribución de Python que hemos comentado anteriormente. También es compatible con otros lenguajes de programación como R o Ruby.

Jupyter ayuda a los profesionales de los datos a hacer una mejor argumentación de los resultados obtenidos en sus investigaciones

Con estas características se ha convertido en un IDE ampliamente usado en ciencia de datos para crear y compartir documentos. Esto es así por la combinación de elementos que se puede tener: texto, código, imágenes y vídeos hacen que sea especialmente adecuado para el análisis de datos. Así, Jupyter permite construir un hilo de argumentación a medida que va avanzando un proyecto a partir de modelos estadísticos, métricas, etc.

Cómo configurar tu entorno Anaconda con Jupyter

Estos son los pasos que debes dar para configurar Anaconda con Jupyter y empezar a hacer tus primeras pruebas con Python como lenguaje de programación:

  • Si aún no tienes Anaconda instalado, el primer paso es descargar e instalar la versión adecuada para tu sistema operativo desde el sitio oficial de Anaconda. Sigue las instrucciones del instalador para completar el proceso.
  • Una vez que la instalación haya finalizado, puedes abrir Anaconda Navigator, una interfaz gráfica que facilita la gestión de entornos y paquetes. Puedes encontrarlo en el menú de inicio o buscarlo en tu sistema operativo.
  • En Anaconda Navigator, dirígete a la pestaña Environment y haz clic en "Create". Asigna un nombre descriptivo a tu nuevo entorno y selecciona la versión de Python que deseas utilizar. Puedes optar por la versión más reciente o alguna específica según tus necesidades.
  • Dentro del nuevo entorno virtual, selecciona la pestaña Home en Anaconda Navigator y elige el entorno que acabas de crear en el menú desplegable en la parte superior. Luego, busca Jupyter en la lista de aplicaciones y haz clic en Install.
  • Una vez instalado, puedes iniciar Jupyter Notebook desde Anaconda Navigator. Esto abrirá una nueva pestaña en tu navegador web predeterminado y accederás al panel de control de Jupyter.
  • Dentro de Jupyter Notebook, puedes crear un nuevo documento haciendo clic en el botón New y seleccionando Python bajo la sección Notebook. Esto abrirá un espacio donde puedes comenzar a escribir y ejecutar código en Python.

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Anaconda y Jupyter son dos de las patas sobre las que se sostiene el trabajo que hacen los profesionales de la ciencia de datos. Tú puedes aprender ahora como usarlas y como programar con Python para este campo con el curso de Programación con Python que ofrecemos en Tokio School. Somos una escuela tecnológica que te ofrece formación hecha a tu medida, con flexibilidad para que estudies como, cuando y desde dónde tú quieras. Y lo harás en la mejor compañía: de la mano de profesionales y expertos del sector.

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Bibliografía