Hai tiến bộ lớn đã xảy ra trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và máy học. Một là sự phát triển của Anaconda và tiếp theo là Python.
Sự phát triển của hai chương trình này đã làm tăng khả năng hiểu dữ liệu một cách rõ ràng. Các doanh nghiệp ngày nay tìm kiếm nhân lực có bộ kỹ năng trong cả hai lĩnh vực này hoặc cả hai.
Anaconda vs Python
Sự khác biệt giữa Anaconda và Python là Anaconda là sự phân phối các ngôn ngữ lập trình Python và R chủ yếu được sử dụng cho khoa học dữ liệu và học máy trong khi Python là ngôn ngữ lập trình mục đích chung cấp cao được sử dụng cho các mục đích khoa học dữ liệu và máy học.
Bảng so sánh giữa Anaconda và Python (ở dạng bảng)
| Tham số so sánh | Anaconda | Python |
|---|---|---|
| Sự định nghĩa | Anaconda là nền tảng khoa học dữ liệu doanh nghiệp phân phối R và Python cho máy học và khoa học dữ liệu | Python là ngôn ngữ lập trình mục đích chung cấp cao được sử dụng cho học máy và khoa học dữ liệu |
| Loại | Anaconda thuộc Công cụ Khoa học Dữ liệu | Python thuộc về Ngôn ngữ Máy tính |
| Trình quản lý gói | Anaconda có chung cư có trình quản lý gói của nó | Python có pip là trình quản lý gói |
| Ứng dụng Người dùng | Anaconda chủ yếu được phát triển để hỗ trợ các tác vụ khoa học dữ liệu và máy học | Python không chỉ được sử dụng trong khoa học dữ liệu và học máy mà còn có nhiều ứng dụng khác nhau trong các hệ thống nhúng, phát triển web và chương trình mạng |
| Quản lý gói hàng | Trình quản lý gói conda cho phép cài đặt các phụ thuộc thư viện Python cũng như không phải Python. | Pip trình quản lý gói cho phép cài đặt tất cả các phụ thuộc Python |
Anaconda là gì?
Anaconda là một công cụ khoa học dữ liệu mã nguồn mở miễn phí tập trung vào việc phân phối các ngôn ngữ lập trình R và Python cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu và học máy. Anaconda nhằm mục đích đơn giản hóa việc quản lý và triển khai dữ liệu giống nhau.
Anaconda là một nền tảng khoa học dữ liệu mạnh mẽ dành cho các nhà khoa học dữ liệu. Trình quản lý gói của Anaconda là conda quản lý các phiên bản gói.
Anaconda là một công cụ cung cấp tất cả các gói cần thiết liên quan đến khoa học dữ liệu cùng một lúc. Các lập trình viên chọn Anaconda vì nó dễ sử dụng.
Anaconda được viết bằng Python và thông tin đáng giá trên Conda không giống như pip trong Python, trình quản lý gói này kiểm tra yêu cầu của các phụ thuộc và cài đặt nó nếu nó được yêu cầu. Quan trọng hơn, các dấu hiệu cảnh báo được đưa ra nếu các phụ thuộc đã tồn tại.
Conda rất nhanh chóng cài đặt các phụ thuộc cùng với các bản cập nhật thường xuyên. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo và tải với tốc độ bằng nhau cùng với việc chuyển đổi môi trường dễ dàng.
Việc cài đặt Anaconda rất dễ dàng và được ưa thích nhất bởi những người không phải là lập trình viên là các nhà khoa học dữ liệu.
Anaconda được xây dựng sẵn với hơn 1500 gói khoa học dữ liệu Python hoặc R. Anaconda có các công cụ cụ thể để thu thập dữ liệu bằng Máy học và Trí tuệ nhân tạo.
Anaconda thực sự là một công cụ được sử dụng để phát triển, thử nghiệm và đào tạo trong một hệ thống duy nhất. Công cụ có thể được quản lý với bất kỳ dự án nào vì môi trường có thể dễ dàng quản lý.
Python là gì?
Python là một trình thông dịch cấp cao; ngôn ngữ lập trình cấp cao hướng đối tượng được đặt tên theo ngữ nghĩa động của nó. Cấu trúc dữ liệu được tích hợp sẵn ở cấp độ cao kết hợp với liên kết động và đánh máy giúp thuận tiện hơn cho việc phát triển ứng dụng nhanh chóng.
Python được sử dụng rộng rãi trong việc phát triển các ứng dụng GUI, trang web và ứng dụng. Nó cũng đảm nhận chức năng cốt lõi của ứng dụng bằng cách liên tục giám sát và thực hiện các tác vụ lập trình thông thường.
Khả năng đọc mã bằng Python là tính năng tốt nhất của ngôn ngữ này. Cú pháp của mã này tương đối đơn giản, đôi khi các từ tiếng Anh thông dụng có thể được sử dụng như một lệnh.
Python rất linh hoạt đến mức người ta có thể xây dựng một ứng dụng tùy chỉnh mà không làm quá nhiều mã: nghĩa là không phải viết mã bổ sung. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức theo quan điểm của lập trình viên.
Python là một ngôn ngữ lập trình đáng tin cậy để phát triển các ứng dụng phần mềm lớn và phức tạp. Lý do là đằng sau các mô hình lập trình linh hoạt và các tính năng ngôn ngữ.
Python được sử dụng rộng rãi vì nó được hỗ trợ bởi hầu hết các hệ điều hành. Cùng một đoạn mã có thể chạy trên nhiều nền tảng mà không cần biên dịch lại.
Việc phát triển phần mềm phức tạp được đơn giản hóa bằng Python. Nó có thể được sử dụng cho các ứng dụng máy tính để bàn và web cùng với các ứng dụng số khoa học phức tạp.
Python tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích dữ liệu và do đó được sử dụng đáng kể trong ngành khoa học dữ liệu và máy học. Các tính năng phân tích dữ liệu của Python giúp tạo ra các giải pháp dữ liệu lỗi tùy chỉnh mà không mất nhiều thời gian.
Sự khác biệt chính giữa Anaconda và Python
- Anaconda và Python là một phát hiện tuyệt vời cho ngành khoa học dữ liệu. Chính sự khác biệt giữa Anaconda và Python Anaconda là một bản phân phối các ngôn ngữ lập trình Python và R dành cho khoa học dữ liệu và các tác vụ Máy học trong khi Python là ngôn ngữ lập trình mục đích chung cấp cao trong khi ngược lại.
- Trình quản lý gói trong Anaconda được gọi là Conda trong khi đối với Python, nó là pip.
- Anaconda được viết bằng Python, tuy nhiên, cần lưu ý Conda là trình quản lý gói của bất kỳ phần mềm nào có thể được sử dụng trong môi trường hệ thống ảo trong khi pip, gói của trình quản lý Python tạo điều kiện cài đặt, nâng cấp và cũng như gỡ cài đặt gói python chỉ.
- Anaconda chỉ được sử dụng cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu và máy học, trong khi python là một ngôn ngữ lập trình cũng được sử dụng để tạo nhiều ứng dụng web, lập trình mạng và ứng dụng máy tính để bàn.
- Anaconda là một công cụ khoa học dữ liệu có nghĩa là người làm việc trên nó không nhất thiết phải là một lập trình viên. Tuy nhiên, để làm việc bằng ngôn ngữ lập trình Python, người ta phải học ngôn ngữ lập trình hoàn toàn
Sự kết luận
Các doanh nghiệp cần phải làm việc trên dữ liệu để xác định triển vọng của họ. Nhiều chiến lược kinh doanh có thể được phát triển bằng cách sử dụng các phân tích được thực hiện trên dữ liệu. Python và Anaconda là những thứ tốt nhất để tạo điều kiện giống nhau.
Bộ kỹ năng cần thiết để hoạt động trên Python hoặc anaconda là giống nhau ngoại trừ việc biết ngôn ngữ và công cụ là gì. Anaconda là công cụ tốt nhất trong việc xử lý một lượng lớn dữ liệu cho mục đích yêu cầu. Python rất linh hoạt trong việc tạo ra các ứng dụng cần thiết cho ngành khoa học dữ liệu.
Mặc dù còn nhiều thiếu sót trong các ứng dụng thực tế của cả hai, việc nâng cấp các phiên bản vẫn tiếp tục diễn ra trong thế giới công nghệ thông tin không bao giờ ngừng nghỉ.
- https://www.freecodecamp.org/news/how-to-install-anaconda-on-ubuntu-16-04-64-bit-6f1c4675ce44/
- https://www.pythonforbeginners.com/learn-python/what-is-python/
