Anaconda

Anaconda är en plattform för datavetenskap som kretsar kring Python och samlar verktyg för att hantera stora datamängder i ett och samma paket. Som öppen källkod riktar den in sig på att skapa en miljö där det blir enklare att komma åt, bearbeta och administrera data i större skala.

Den passar främst för dig som arbetar med data science och maskininlärning, särskilt när arbetet sker i team och projekten växer i komplexitet.

Helhetsmiljö för Python och R

Anaconda är utformad som en distribution som stödjer både Python och R, med målet att förenkla datahantering och driftsättning kopplat till dessa språk. Tanken är att du ska få en samlad uppsättning komponenter som ofta behövs i datadrivna projekt, snarare än att bygga allt från grunden.

Paket, gränssnitt och miljöer

Efter att programmet har satts upp finns en omfattande distribution med över 1,500 paket. En central del är Anaconda Navigator, som fungerar som ett grafiskt alternativ till kommandoraden. Det gör det lättare att starta applikationer samt hantera paket och miljöer utan att förlita sig på terminalkommandon.

Dessutom ingår Conda, som fungerar som hanterare för virtuella miljöer. Den hjälper till med beroenden och uppdateringar, gör det smidigt att skapa och ladda miljöer och stödjer snabba byten mellan dem. En tydlig skillnad mot PIP är att Conda kontrollerar beroendekrav innan installation och kan varna om beroenden redan finns.

Byggd för stora dataprojekt och samarbete

Anaconda beskrivs som ett företagsinriktat programpaket som lämpar sig när man behöver säkra, tolka, skala och lagra verksamhetskritisk information. Fokus ligger också på samarbete, där plattformen prioriterar grupparbete och kan underlätta koordinering mellan flera team i samma dataprojekt, med uppdateringar i realtid.

På integrationssidan nämns kompatibilitet med molntjänster som Google Drive, samt stöd för flera typer av datakällor för redundans, inklusive SQL, NoSQL och flat files.

Modulärt upplägg, men inte för allt

En fördel är att Anaconda är modulärt, vilket gör att det går att anpassa efter behov. Det finns även möjlighet att arbeta med andra språk än Python, men vissa språk kan ibland skapa problem kopplade till realtidskompilering. När det händer räcker det ofta att starta om programmet.

Samtidigt är inriktningen tydlig: verktyget är gjort för stora mängder data och större satsningar. För mindre projekt kan det därför kännas onödigt omfattande och mindre träffsäkert.

Sammanfattande omdöme

Anaconda passar bäst när du behöver en samlad miljö för datavetenskap, med starkt stöd för pakethantering, virtuella miljöer och samarbete i större dataprojekt. Som plattform är den som mest relevant när datamängderna är stora och flera personer ska arbeta mot samma mål, medan småskaliga uppgifter riskerar att drunkna i helheten.