На сегодняшнем уроке мы продолжаем изучать Anaconda и как она помогает в решении задач по анализу данных. Специфическая тема сегодняшнего занятия - это Anaconda и её установка на персональный компьютер.
Anaconda - это полноценный дистрибутив, который предоставляет различные инструменты для работы с данными и Python-кодом. На этом уроке мы сосредоточимся на этапе установки Anaconda на наши компьютеры и рассмотрим функциональность, которую она предлагает.
Anaconda включает в себя графическую оболочку, известную как Anaconda Navigator, которая облегчает визуализацию и управление проектами. Она также включает в себя множество программ и пакетов, которые позволяют писать и выполнять Python-код, создавать визуализации и многое другое.
Кроме этого, Anaconda также предоставляет инструменты, такие как менеджер пакетов Conda и возможность создания виртуальных сред, что позволяет эффективно управлять окружением и версиями кода. Это особенно полезно, если вы работаете над несколькими проектами или с коллегами.
Для установки Anaconda на компьютер, мы посещаем официальный сайт anaconda.com и находим дистрибутив для скачивания. Он бесплатен и доступен в нескольких версиях.
Когда мы установим Anaconda, у нас появится доступ ко всем возможным инструментам и ресурсам, предоставляемым этой программой. В нашем распоряжении будут интегрированные среды разработки, такие как Jupyter Notebook, Jupyter Lab и Spyder. Мы также получим доступ к графическим оболочкам для визуализации данных и различным дистрибутивам, которые можно настраивать и скачивать из интернета.
Но, если вы планируете использовать Python для узкого круга задач и весь этот многофункциональный набор вам не нужен, то для этого существуют более легкие версии Anaconda. Например, одним из вариантов может быть "mini-conda".
На первой странице Anaconda Navigator у нас отображаются предустановленные пакеты, которые можно использовать. Мы можем либо запустить их, если они уже установлены, либо установить, если требуется. Интерфейс Anaconda Navigator предоставляет нам минимальный набор инструментов для работы с кодом Python.
Далее, мы можем перейти к использованию инструментов, таких как Jupyter Lab, Jupyter Notebook и Spyder, которые доступны в Anaconda. Мы можем легко запустить их и начать работу. Например, Jupyter Lab и Jupyter Notebook позволяют нам создавать и выполнять Python-код, а Spyder предназначен для математических вычислений.
Это базовые шаги для знакомства с Anaconda Navigator. В дальнейших занятиях мы более подробно рассмотрим инструментарий Anaconda и его возможности.
Самостоятельная работа
Зайдите на официальный сайт Anaconda и установите графическую оболочку Anaconda Navigator
Для полного доступа к курсу нужен базовый план
Базовый план откроет полный доступ ко всем курсам, упражнениям и урокам Хекслета, проектам и пожизненный доступ к теории пройденных уроков. Подписку можно отменить в любой момент.
