Anaconda contra Python: Explorando sus diferencias

Si te estás iniciando en la programación con Python, te habrás encontrado con dos términos: Anaconda y Python. Aunque puedan parecer sinónimos, son bastante diferentes en su funcionalidad y finalidad.

En este artículo, exploraremos las principales diferencias entre Anaconda y Python y cuándo se utiliza cada uno de ellos.

TL;DR: Anaconda vs Python

• Pitón: Un lenguaje de programación ligero utilizado para la programación de propósito general, con gestión de paquetes mediante pip y herramientas básicas de entorno como venv.
• Anaconda: Una distribución de Python para la ciencia de datos y el aprendizaje automático, que incluye Python, bibliotecas populares, Jupyter Notebook y el gestor conda para facilitar la gestión de paquetes y entornos.

Utiliza Python para la programación general y Anaconda para los flujos de trabajo centrados en los datos.

Sigue leyendo para ver una comparación más detallada.

¿Qué es Python?

Si tienes curiosidad por saber más sobre Python, consulta nuestra guía completa - ¿Qué es Python? A continuación, hemos resumido los puntos clave.

Lenguaje de programación Python - fuente

Python es un lenguaje de programación versátil, de alto nivel e interpretado que se utiliza ampliamente para diversas aplicaciones, como el desarrollo web, el análisis de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la informática científica.

Para ayudarte a entender mejor Python, aquí tienes nuestra hoja de trucos sobre Python:

Hoja de trucos de Python - fuente

Características y ventajas de Python

Fácil de aprender y utilizar

Una de las principales ventajas de Python es su sencilla sintaxis.

Esto hace que sea más fácil para los principiantes aprender Python que otros lenguajes de programación. También tiene una gran biblioteca estándar que proporciona funciones listas para usar en diversas tareas, ahorrando tiempo y esfuerzo a los desarrolladores.

Plataforma independiente

Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que puede funcionar en distintos sistemas operativos sin necesidad de modificar el código. Esto hace que sea muy versátil y portátil.

Lenguaje orientado a objetos

Python es compatible con la programación orientada a objetos (POO), que permite a los desarrolladores crear código reutilizable y construir aplicaciones complejas dividiéndolas en objetos más pequeños y manejables. Nuestro curso de Programación Orientada a Objetos en Python te proporcionará una buena base.

Gran apoyo comunitario

Python cuenta con una amplia y activa comunidad de desarrolladores que contribuyen a su crecimiento y desarrollo. Esta comunidad proporciona apoyo, recursos y herramientas tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados.

¿Estás pensando en encontrar una buena comunidad de principiantes en Python? ¡Únete a nuestra Comunidad DataCamp Slack!

Amplias bibliotecas

Python tiene una amplia colección de bibliotecas y marcos de trabajo que proporcionan soluciones para diversas tareas.

Tales tareas incluyen:

• Manipulación y limpieza de datos(pandas)
• Computación científica (NumPy y SciPy)
• Desarrollo web (Django y Flask)
• Aprendizaje automático(TensorFlow y PyTorch)

Estas bibliotecas hacen que la programación en Python sea eficaz y cómoda.

¿Tienes curiosidad por saber más sobre algunas tareas comunes que son posibles con Python? Aquí tienes una hoja de trucos sobre cómo utilizar pandas en Python para manipular datos:

Hoja de trucos sobre pandas - fuente

Para una guía más detallada sobre manipulación y limpieza de datos, te recomiendo nuestro curso Manipulación de datos con pandas.

¿Qué es Anaconda?

Anaconda es una distribución de código abierto de los lenguajes de programación Python y R, que se utilizan para aplicaciones de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Incluye más de 250 paquetes populares de ciencia de datos y herramientas de gestión para simplificar la instalación y despliegue de paquetes.

Características y ventajas de Anaconda

Gestión de paquetes

Anaconda viene con su propio sistema de gestión de paquetes, entornos y dependencias llamado "conda".

Aquí tienes una útil hoja de trucos que te ayudará a iniciarte en el uso de conda:

Hoja de trucos de Conda - fuente

Esto facilita la instalación, actualización y eliminación de paquetes y sus dependencias.

Soporte multiplataforma

Al igual que Python, Anaconda también es compatible con varias plataformas, lo que permite a los usuarios desarrollar y desplegar aplicaciones en distintos sistemas operativos sin cambiar el código.

Herramientas centradas en la ciencia de datos

Anaconda incluye populares herramientas de ciencia de datos e IDEs como Jupyter Notebook, Spyder y RStudio. Estas herramientas proporcionan un entorno interactivo de análisis y visualización de datos, lo que las convierte en la opción preferida entre los científicos de datos.

Colaboración sencilla

Anaconda permite a los usuarios compartir su código fácilmente y colaborar con otros a través de su plataforma basada en la nube Anaconda Cloud.

Anaconda Cloud - source

Esto resulta cómodo para equipos o personas que trabajan en el mismo proyecto.

Diferencias entre Anaconda y Python

Aunque Anaconda y Python son lenguajes de programación utilizados con fines similares, existen algunas diferencias clave entre ellos.

1. Gestión de paquetes

Una gran diferencia entre Anaconda y Python son sus sistemas de gestión de paquetes. Mientras que Python utiliza pip para gestionar paquetes, Anaconda utiliza su propio sistema llamado "conda".

Conda ofrece funciones más avanzadas, como la creación de entornos aislados para distintos proyectos, lo que facilita la gestión de dependencias.

2. Configuración del entorno

Anaconda viene con un conjunto de paquetes y herramientas de ciencia de datos preinstalados, lo que facilita a los principiantes la rápida configuración de su entorno. Python, en cambio, requiere que los usuarios instalen manualmente las bibliotecas y herramientas necesarias.

3. Casos de uso e idoneidad

Mientras que Python es un lenguaje de uso general, Anaconda está más centrado en aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático. Por lo tanto, puede que no sea la mejor opción para los desarrolladores que trabajen en proyectos que no impliquen análisis de datos o computación científica.

Anaconda contra Python: Un resumen

Cuándo utilizar cada herramienta

La decisión de utilizar Anaconda o Python depende en gran medida de los requisitos y objetivos específicos de un proyecto.

Si el proyecto implica análisis de datos, aprendizaje automático o computación científica, entonces Anaconda puede ser la opción más adecuada debido a sus paquetes preinstalados y herramientas de ciencia de datos.

Si el proyecto tiene un propósito más general, como el desarrollo de una web o la construcción de un backend, y no requiere herramientas especializadas, entonces Python puede ser una mejor opción.

Paquetes preinstalados y listos para usar en Anaconda

Anaconda tiene una gran cantidad de paquetes preinstalados que agilizan el análisis de datos y la computación científica. Estos paquetes, más de 250 en total, cubren una amplia gama de funcionalidades y eliminan la necesidad de instalación manual. Algunos ejemplos notables son:

NumPy

NumPy, abreviatura de Numerical Python, es una biblioteca para el lenguaje de programación Python que añade soporte para matrices y arrays multidimensionales de gran tamaño y una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar con estos arrays.

Pandas

Biblioteca de análisis de datos Pandas - fuente

Pandas proporciona estructuras de datos flexibles que hacen que trabajar con datos estructurados sea rápido, fácil y expresivo. Es un bloque fundamental de alto nivel para realizar análisis de datos prácticos y reales.

Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de trazado para gráficos 2D en el lenguaje de programación Python. Proporciona una API orientada a objetos para incrustar tramas en aplicaciones que utilicen kits de herramientas GUI de propósito general como Tkinter, wxPython, Qt o GTK. Aprende más sobre Matplotlib en nuestro curso Introducción a la visualización de datos con Matplotlib.

SciPy

SciPy es una biblioteca Python gratuita y de código abierto para la informática científica y técnica. Es una colección de algoritmos matemáticos y funciones prácticas basadas en la extensión NumPy de Python. Este tutorial de SciPy proporciona una buena visión general del uso de SciPy para aprender álgebra lineal.

Scikit-learn

Biblioteca de aprendizaje automático Scikit-learn - fuente

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático para Python. Presenta varios algoritmos de aprendizaje automático, como las máquinas de vectores de soporte, los bosques aleatorios y los vecinos más próximos k. También es compatible con bibliotecas numéricas y científicas de Python como NumPy y SciPy.

Algunos algoritmos incluidos en scikit-learn son:

• Aprendizaje supervisado (Clasificación, Regresión),
• Aprendizaje no supervisado (Agrupación, Reducción de la dimensionalidad)
• Aprendizaje semisupervisado

Consulta nuestro curso Aprendizaje supervisado con scikit-learn para una buena introducción.

Flexibilidad

Otro aspecto que distingue a Python es su flexibilidad. Es un lenguaje de tipado dinámico, lo que significa que las variables pueden definirse y modificarse según sea necesario, permitiendo a los desarrolladores escribir y modificar código más rápida y fácilmente.

Además, Python admite paradigmas de programación tanto procedimentales como orientados a objetos, lo que permite a los desarrolladores elegir el enfoque que mejor se adapte a su proyecto.

Esta flexibilidad, combinada con su legibilidad y sencillez, hace de Python una opción excelente tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados.

Consideraciones sobre la curva de aprendizaje

La curva de aprendizaje tanto de Anaconda como de Python puede diferir para cada persona en función de su experiencia y conocimientos previos.

Sin embargo, en general, se considera que Python tiene una curva de aprendizaje más accesible debido a su sintaxis sencilla y a su facilidad de uso. Por otra parte, Anaconda puede requerir algunos conocimientos adicionales sobre herramientas y conceptos de ciencia de datos para un uso eficaz.

Conclusión

Para terminar, repasemos lo que hemos tratado hasta ahora. Anaconda y Python son dos potentes herramientas para el análisis de datos, el aprendizaje automático, la informática científica y la programación de propósito general.

Anaconda ofrece una cómoda solución todo en uno con sus paquetes preinstalados y la gestión del entorno de desarrollo a través del Navegador Anaconda. Por otra parte, la flexibilidad y sencillez de Python lo convierten en una opción excelente para una amplia gama de proyectos.

¿Te interesa aprender más sobre Python? Te gustarán nuestros cursos de Python, como el de Introducción a Python o el de Habilidades de Programación en Python. Si estás pensando en convertirte en un científico de datos, nuestro itinerario profesional de Científico de Datos con Python es para ti.