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Conhecer o seu público-alvo e estar atento às tendências é fundamental para o sucesso nos negócios. Um dos caminhos para isso é utilizando a análise feita em cima de informações coletadas. E, para isso, Python e Anaconda IDE são os melhores nessa tarefa.
De acordo com pesquisa da consultoria Frost & Sullivan, o mercado de analytics relacionado à data science no Brasil movimenta cerca de U$260 milhões por ano. Isso porque há a necessidade cada vez maior das empresas utilizarem os dados para definirem suas estratégias.
Por conta dessa relevância cada vez maior, nesse artigo, vamos te mostrar como Anaconda IDE e Python atuam neste segmento, trabalhando com os seguintes conceitos:
Vamos lá!
O Anaconda IDE é uma forma de distribuição open source da linguagem de programação Python eé uma plataforma poderosa para a ciência de dados. Ela busca simplificar o gerenciamento de informações e sua utilização.
Ele vem com vários pacotes instalados automaticamente e mais 7500 adicionais, que podem ser instalados gratuitamente pelo Python Package Index. Todos esses pacotes e suas versões são monitorados pelo Conda, o gerenciador de pacotes do Anaconda IDE.
Utilizar o Anaconda é a maneira mais fácil de trabalhar com ciência de dados e machine learning em Python. Seus pacotes podem rodar em qualquer sistema operacional, como Windows, Linux e macOS.
Ele é desenvolvido e mantido pela Anaconda Inc, empresa fundada em 2012 por Peter Wang e Travis Oliphant. Temos a versão gratuita, conhecida como edição individual ou Anaconda Distribution, e as versões pagas direcionadas a empresas, a Anaconda Team Edition e Anaconda Enterprise Edition.
O uso de pacotes torna seu código mais organizado e, por isso, será mais fácil de alterá-lo, de ser compreendido por outros programadores e de ser utilizado em outros projetos. Eles são como bibliotecas, ou seja, disponibilizam algumas funções e classes de variáveis para executar determinada ação.
O Anaconda IDE é uma ferramenta que oferece todos os pacotes necessários para a ciência de dados em um único lugar. Ele é muito utilizado pelos programadores e cientistas de dados justamente por causa dessa facilidade, por isso é muito importante o uso de Python para ciência de dados.
Para programadores iniciantes, talvez o uso de pacotes não faça muito sentido. Entretanto, conforme os projetos desenvolvidos forem crescendo, uma grande quantidade de bibliotecas serão utilizadas para várias funções. Assim, o gerenciamento de pacotes e do ambiente virtualacaba sendo muito importante.
O Anaconda IDE inclui sua própria interface gráfica de usuário (GUI) e a Anaconda Navigator, que é uma alternativa visual para a tradicional interface por linhas de comando.
Além disso, sua instalação é muito fácil e acaba sendo preferida, até mesmo, por cientistas de dados que não são programadores. Podemos instalar Anaconda IDE sem privilégios de administrador, o que possibilita sua utilização em qualquer tipo de computador como, por exemplo, os de laboratórios das universidades.
Agora que já vimos alguns dos principais conceitos do Anaconda IDE, vamos observar melhor os pontos em que essa ferramenta se relaciona com Python:
Enquanto o Anaconda IDE é uma forma de distribuição Python voltada especificamente para tarefas de machine learning e ciência de dados, Python é uma linguagem de programação de alto nívelque pode ser utilizada para qualquer finalidade.
O Anaconda é escrito em Python, porém seu gerenciador de pacotes (Conda) é mais versátil que o da instalação original de Python (pip). Ele pode ser utilizado em qualquer software ou ambiente virtual, facilitando a instalação, atualização e desinstalação dos pacotes. O pip permite isso somente com pacotes Python.
Python é uma linguagem de programação versátil e de alto nível que pode ser utilizada para diversas aplicações, como desenvolvimento web, softwares desktop e programação de rede. Anaconda, por sua vez, é utilizado exclusivamente para tarefas de ciência de dados e machine learning.
Isso quer dizer que, para aproveitar as ferramentas do Anaconda IDE, não é necessário que a pessoa seja um programador, mas deve ter conhecimentos básicos. Entretanto, quando falamos da utilização de Python, o usuário precisa necessariamente aprender a linguagem de programação para trabalhar com ela.
Por isso, o importante é saber quando será necessário utilizar uma ou outra. Em linhas gerais, o conjunto de conhecimentos para utilizá-las é similar e a escolha entre as duas depende da finalidade. Anaconda é melhor para processar grandes quantidades de dados e Python para criação de aplicações em geral.
O Anaconda IDE é muito vantajoso porque já inclui cerca de 600 pacotes adicionais de Python na instalação, além do próprio Python e sua biblioteca padrão. Essas bibliotecas adicionais são gratuitas e utilizadas para resolver diversos problemas.
O gerenciador de pacotes Conda substitui o pip de Python e verifica atualizações e requisitos das bibliotecas, instalando novas versões quando necessário. Além disso, ele emite sinais de aviso caso você esteja instalando uma biblioteca já adicionada, evitando duplicações.
Por meio disso,o código fica sempre atualizado, contribuindo para seu desenvolvimento, carregamento e velocidade.
O Anaconda IDE é uma ferramenta que facilita a programação de Python desde o momento de sua instalação, além de simplificar a instalação de pacotes e módulosimportantes para os projetos. Todo programador vai precisar lidar com bibliotecas em algum momento, o que justifica essa importância.
Utilizando o Anaconda, é muito simples desenvolver qualquer tipo de aplicação e testá-la em um só lugar, porque o ambiente virtual é completo e facilmente gerenciável.
Somado a isso, temos todos os pacotes open source disponíveis para a ciência de dados, além das ferramentas específicas de coleta de dados com inteligência artificial e machine learning.
Neste artigo, você aprendeu um pouco mais sobre o Anconda IDE e como essa interface pode ajudar no desenvolvimento de soluções para machine learning e ciência de dados.
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Thiago é engenheiro de produção, pós-graduado em estatística e mestre em administração pela UFJF. Especialista Black Belt em Lean Six Sigma, trabalhou na Votorantim Metais e MRS Logística, onde foi gestor e especialista em melhoria contínua. Com certificações MOS® e Auditor Lead Assessor ISO 9001, atuou em projetos de consultoria e ministrou treinamentos e palestras em congressos como ENEGEP e Six Sigma Brasil. Professor nas áreas de Gestão e Empreendedorismo, é fundador do Grupo Voitto e mentor de empresas, dedicando-se à liderança executiva da Voitto, com a visão de torná-la a maior escola online de gestão do Brasil.
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