Anaconda est une distribution Python. Il comprend un ensemble de bibliothèques et de packages préinstallés pour la science des données, le calcul scientifique et d'autres tâches.
Python est un langage de programmation. C'est l'un des langages les plus populaires utilisés en science des données, juste derrière R. Python a une syntaxe simple similaire à la langue anglaise.
Anaconda contre Python
La principale différence entre Anaconda et Python est qu'Anaconda est une distribution de langages de programmation Python et R principalement utilisés pour la science des données et l'apprentissage automatique. D’un autre côté, Python est un langage de programmation généraliste de haut niveau qui peut être utilisé pour diverses tâches.
Anaconda est une distribution de langages de programmation Python et R open source freemium qui cherche à faciliter la gestion et le déploiement de packages pour le traitement de données à grande échelle, l'analyse prédictive et le calcul scientifique. Il s'agit de la distribution de logiciels de science des données la plus populaire, gratuite et open source, utilisée par plus de 6 millions d'utilisateurs dans le monde. Anaconda comprend plus de 1,500 XNUMX packages Python, le package conda et le gestionnaire d'environnement virtuel pour Windows, Linux et MacOS.
Python est un langage de programmation de haut niveau qui peut être utilisé sur n'importe quel système d'exploitation informatique moderne. Il a été créé en 1991 par Guido van Rossum et publié en 1994. Python est un langage de programmation doté d'une syntaxe facile à apprendre qui met l'accent sur la lisibilité. Python est un langage de programmation polyvalent qui peut être utilisé pour diverses tâches. Il est utilisé dans le développement Web, la science des données et le prototypage de logiciels.
Tableau de comparaison entre Anaconda et Python
| Paramètres de comparaison | Anaconda | Python |
| Candidatures des utilisateurs | Anaconda a été créé principalement pour aider aux activités de science des données et d'apprentissage automatique. | Python est un langage de programmation généraliste de haut niveau fréquemment utilisé dans l’apprentissage automatique et la recherche de données. |
| Gestion des forfaits | Conda est un gestionnaire de packages qui vous permet d'installer les exigences de la bibliothèque Python et non Python. | Toutes les exigences Python peuvent être installées à l'aide du gestionnaire de packages pip. |
| Définition | Anaconda est une plate-forme industrielle de science des données pour l'apprentissage automatique et la science des données qui distribue R et Python. | Catégories |
| Catégorie | Anaconda fait partie de la catégorie Outils de Data Science. | Python est un langage de programmation qui appartient à la catégorie des langages informatiques. |
| Directeur chargé d'emballage | Anaconda dispose de son propre gestionnaire de paquets, conda. | Le gestionnaire de paquets pour Python est pip. |
Qu'est-ce qu'Anaconda ?
Anaconda est disponible en deux éditions : une édition open source avec une communauté d'utilisateurs, de contributeurs et d'entreprises et une édition entreprise avec une prise en charge de niveau entreprise de la plateforme « Anaconda Enterprise » d'Anaconda Inc. Continuum Analytics a été fondée en 2011 par Travis Oliphant.
L'objectif de l'entreprise était de développer des produits commerciaux autour du projet NumPy. En 2012, Continuum Analytics a embauché Peter Wang en tant que co-fondateur, qui a dirigé le développement de la bibliothèque SciPy. En 2014, Continuum Analytics a levé 6 millions de dollars en financement de série A auprès de General Catalyst Partners.
Anaconda comprend plus de 250 packages soigneusement sélectionnés pour prendre en charge le traitement de données à grande échelle, l'analyse prédictive et le calcul scientifique. Plus de 15 millions d'utilisateurs dans le monde ont utilisé Anaconda Distribution pour simplifier la gestion et le déploiement des packages. Que vous utilisiez Python, R ou Scala, Anaconda Distribution fournit des binaires optimisés des packages les plus populaires pour chaque langage, notamment NumPy, SciPy, scikit-learn, LightGBM, TensorFlow et bien d'autres.
Anaconda Enterprise 2.2 est une plate-forme qui vous permet d'automatiser les pipelines AI/ML et de gérer les modèles au sein de votre équipe dans un environnement d'entreprise. Il peut être déployé sur site ou dans le cloud. La société a affirmé que les entreprises de toutes tailles peuvent utiliser Anaconda Enterprise pour exploiter la puissance de la science des données en permettant aux équipes de collaborer sur des projets et d'accéder à des ressources partagées.
Anaconda Enterprise étend Anaconda Distribution avec des capacités de collaboration et de déploiement qui permettent aux organisations de gérer leurs actifs et modèles de science des données, de l'exploration à la production.
Qu'est-ce que Python?
Python conquiert le monde et est utilisé dans tout, du développement Web à l'apprentissage automatique ! Et si vous recherchez un emploi dans ce domaine, c'est l'une des compétences les plus recherchées. Le langage est relativement facile à apprendre et a un style très épuré, ce qui le rend attrayant pour les développeurs de tous horizons et niveaux d'expérience. Le fait qu'il s'agisse d'un langage à usage général signifie qu'il peut être utilisé dans de nombreux secteurs, tels que la finance et l'éducation.
Les développeurs l'utilisent pour créer rapidement des prototypes de logiciels, constituant ainsi la base de langages plus complexes comme Java ou CPython. Il s'agit d'un langage interprété, ce qui signifie qu'il est exécuté ligne par ligne au moment de l'exécution, contrairement à d'autres langages comme C et ses variantes, qui doivent être compilés avant d'être exécutés.
Cela peut signifier une augmentation du temps d'exécution puisque le code doit être analysé à chaque exécution. Mais cela donne également à Python plusieurs avantages par rapport aux langages compilés.
La communauté Python a développé plusieurs bibliothèques utiles pour l'apprentissage automatique. Ces bibliothèques incluent NumPy, SciPy et Pandas. NumPy est un excellent ensemble d'outils pour effectuer des opérations mathématiques sur de grands tableaux. Vous pouvez l'utiliser pour créer des tableaux multidimensionnels et effectuer diverses opérations mathématiques.
Principales différences entre Anaconda et Python
- Bien qu'Anaconda soit développé en Python, il convient de souligner que Conda est un gestionnaire de packages pour tout programme pouvant être utilisé dans des environnements de système virtuel. En revanche, pip, le gestionnaire de packages Python, permet uniquement d'installer, de mettre à niveau et de supprimer des packages Python.
- Anaconda n'est utilisé que pour les projets d'apprentissage automatique et de science des données. D'autre part, Python est un langage de programmation utilisé pour créer une large gamme d'applications en ligne, de programmes réseau et d'applications de bureau.
- Anaconda est un package de science des données et d'apprentissage automatique avec les langages de programmation Python et R. D’un autre côté, Python est un langage de programmation de haut niveau qui peut être utilisé pour diverses tâches.
- Conda est le gestionnaire de packages d'Anaconda, tandis que pip est le gestionnaire de packages de Python.
- Anaconda est un outil de science des données, ce qui implique que quiconque travaille avec lui n'a pas besoin d'être codeur. Cependant, il faut comprendre le langage pour fonctionner avec le langage de programmation Python.
Conclusion
La distinction fondamentale entre Anaconda et Python est qu'Anaconda distribue les langages de programmation Python et R pour la science des données et l'apprentissage automatique, tandis que Python n'inclut que le langage Python.
Le langage de programmation Python a été développé en 1991 par Guido van Rossum. Il s'agit d'un langage de haut niveau largement utilisé pour la programmation générale, créé pour mettre l'accent sur la lisibilité du code.
Anaconda comprend également plus de 1,000 4 packages de données, le package Conda et le gestionnaire d'environnement virtuel pour Windows, Linux et MacOS. Il a été téléchargé plus de XNUMX millions de fois par mois avec une communauté active de contributeurs.
Bibliographie
- https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/1076998619832248
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731519304964
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