Anaconda é uma distribuição Python usada para aprendizado de máquina, ciência de dados e ambiente de desenvolvimento integrado. No entanto, suas ofertas não se limitam ao Python.
Ele oferece suporte a bibliotecas de código aberto, como TensorFlow, PyTorch, SciPy, scikit-learn etc., usadas para ciência de dados e aprendizado de máquina.
Vamos percorrer algumas ferramentas de código aberto suportadas pelo Anaconda e usadas para computação científica:
- OpenCV – É uma biblioteca de visão computacional e aprendizado de máquina para C++, Java e Python com suporte para todos os principais sistemas operacionais.
- Tensorflow – Uma plataforma de aprendizado de máquina de ponta a ponta para treinar modelos de ML com APIs para Java, C++, Javascript e Python.
- Bokeh – É uma biblioteca de visualização de dados para navegadores da web que fornece ferramentas e widgets para visualizar melhor as especificidades de seus dados.
- Spyder – Um IDE que vem junto com o Anaconda, fornecendo um ecossistema de desenvolvimento completo para cientistas de dados e pessoal de aprendizado de máquina.
- Conda – Ele também fornece um gerenciador de pacotes chamado conda, que é usado para gerenciar e instalar pacotes para várias linguagens de programação, como Python, R e Julia. O Python, se instalado de forma independente, contém um gerenciador de pacotes chamado pip, que é uma alternativa ao conda. O gerenciador de pacotes pip baixa pacotes do índice de pacotes Python — é como o npm, mas para Python.
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Casos de uso do Anaconda
O que torna o Anaconda rico é seu suporte para uma variedade de pacotes que podem ser usados para os seguintes domínios:
Processamento de imagem
Com suporte para bibliotecas como OpenCV e scikit-image, o anaconda prova ser um pacote eficiente para processamento de imagens e projetos de visão computacional. Manipulação, análise, processamento, limpeza, restauração de imagens e muito mais podem ser feitos usando essas bibliotecas de código aberto.
Análise de dados
O robusto ecossistema de bibliotecas e ferramentas do Anaconda pode ser usado para manipulação de dados, pré-processamento e fornecimento de informações úteis sobre os dados.
Bibliotecas como Pandas e Numpy permitem que cientistas de dados analisem, limpem e manipulem dados de maneira estruturada e controlada.
Visualização de dados
Um projeto Anaconda chamado Holoviz é uma ferramenta de visualização de dados baseada em Python que inclui Panel, hvPlot, Datashader e muitos outros pacotes Python para tornar a visualização de dados mais poderosa e precisa.
A visualização de dados é realmente útil para comunicar visualmente ideias e conceitos por meio de dados. Visualizações eficazes ajudam na tomada de decisão aprimorada, comunicando padrões nos dados.
Aprendizado de máquina
Tensorflow, Pytorch e scikit-learn são bibliotecas oferecidas pelo Anaconda para projetos relacionados ao aprendizado de máquina.
Processamento de linguagem natural
Para acadêmicos e desenvolvedores de PNL, o Anaconda oferece um ambiente adequado para experimentar vários algoritmos e estratégias. As bibliotecas NLP suportadas pelo Anaconda são NTLK, gensim e spaCy.
Portanto, para resumir, o Anaconda é um pacote ou uma distribuição que contém ferramentas e bibliotecas úteis em ciência de dados e aprendizado de máquina.
Com isso dito, vamos ver o processo de instalação do Anaconda.
Instalando o Anaconda
Pré-requisitos
Mínimo de 5 GB de espaço em disco
O Anaconda pode ser instalado baixando um instalador que é tecnicamente um script bash, verificando o hash e executando-o.
#1. Baixando o roteiro
Você pode baixar o instalador do site oficial do Anaconda e executá-lo. No entanto, se você deseja baixar uma versão mais antiga, pode fazer isso usando ‘curl’. Você pode encontrar scripts bash para todos os lançamentos do Anaconda aqui.
curl https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
#2. Verificando o hash sha256
Feito isso, você deve verificar o hash do arquivo em relação ao hash listado aqui. Verificar o hash é muito importante para garantir que o arquivo não foi adulterado e para evitar a execução de scripts maliciosos em seu sistema.
Para fazer isso, você precisa do nome do arquivo do script bash. Você pode obter o nome do arquivo do script usando o comando ls.
Obtenha o hash usando o seguinte comando:
sha256sum your_bash_script_filename
Verifique o hash que você recebeu com o hash listado no site da Anaconda para o seu tipo de instalação específico. Se eles combinarem, você está pronto para ir!
#3. Executando o script bash
Em seguida, execute o script bash usando o seguinte comando:
bash bash_script_name.sh
Em seguida, você será solicitado a concordar com as licenças e o contrato. Digite “sim” para prosseguir. Depois disso, ele solicitará que você verifique o local da instalação.
A instalação começará agora. Assim que for bem-sucedido, você receberá uma mensagem para inicializar o anaconda usando o conda init. Digite “sim” se quiser.
#4. Ativando Anaconda
Se você deseja ativar o anaconda mais tarde, você pode usar o seguinte comando:
source <conda installation path>/bin/activate
E então execute, conda init. Você precisa reiniciar seu terminal depois disso.
#5. Adicionando PATH à instalação do anaconda
Além disso, adicione o caminho para a instalação do Anaconda manualmente se você optou por não inicializar o conda no momento da instalação. Você pode fazer isso adicionando a seguinte linha em seu arquivo ~/.bashrc. Apenas substitua
export PATH=<anaconda installation path>/bin:$PATH
É isso; você instalou o Anaconda com sucesso no Ubuntu! Você pode verificar a instalação usando as etapas a seguir.
#6. Verificando instalação
Reinicie seu terminal e digite conda list. Este comando irá listar todos os pacotes que estão atualmente instalados em seu sistema.
conda list
Ou então, você pode verificar a versão do Python instalada pelo Anaconda.
python --version
Configurando ambientes
Os ambientes no Anaconda são uma ótima maneira de isolar diferentes instalações do Python e outros pacotes especificamente necessários para um projeto específico. Cada ambiente é como uma caixa isolada que possui sua própria versão do Python e um conjunto de pacotes relevantes.
#1. Criando ambientes
Ao ativar o Anaconda pela primeira vez, você está no ambiente base, indicado pela palavra-chave (base) logo antes do caminho do terminal.
Para criar um novo ambiente, utilize o seguinte comando e apenas substitua o <
conda create --name <<env_name>>
Você verá a seguinte saída no momento do processo de criação do ambiente.
Para usar um ambiente específico, você precisa executar conda activate <
Você deve ver o nome do ambiente logo antes do caminho do terminal.
#2. Criando ambientes com pacotes
No momento da criação do ambiente, você também pode especificar a versão do Python que será utilizada dentro desse ambiente.
conda create --name <<env_name>> python=<<python_version>>
Se você quiser usar a versão mais recente do Python, basta fazer:
conda create --name <<env_name>> python
#3. Listando todos os ambientes
Para listar todos os ambientes, especifique o seguinte comando no terminal:
conda env list
Palavras Finais
O Anaconda provou ser benéfico para a computação científica porque fornece gerenciamento ambiental, pacotes pré-instalados e um ecossistema completo amigável ao desenvolvedor.
Cientistas e pesquisadores de dados se beneficiam disso, concentrando-se apenas na análise e pesquisa de dados, em vez de se preocupar com detalhes técnicos de software.
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