Python初心者にAnacondaをオススメする3つの理由

Pythonでデータ分析をするときに、何がベストプラクティスかわからないことありませんか？

初心者の方にはまずAnacondaを導入することをオススメしています。今回は私が初心者にAnacondaをオススメする理由を3つご紹介します。

オススメ1:パッケージが一通りインストールされている

• 初心者にはどんなパッケージをインストールすればよいかわからないことがあると思います。Anacondaではあらかじめ必要そうなパッケージをインストールしてくれています。
• どんなパッケージがインストールされているかは、AnacondaNavigatorのメニューにあるEnviromentからbase(root)をクリックすることで確認できます。

• 赤枠で囲まれた部分にパッケージがインストールされていることが確認できます。
• Anacondaインストール時にすでにたくさんのパッケージがインストールされています。

オススメ2:コマンドラインを使うことなくパッケージをインストールできる

• Installed（赤枠）をAllに変更し、Search Packagesに必要なパッケージ名を入力することでインストールできるパッケージを探すことができます。

• パッケージ名を入力した後、インストールしたいパッケージにチェックを入れて、Applyボタンをクリックすることでインストールできます。

• コマンドラインでは、文字列を入力してインストールを行いますが、初心者にはハードルが高いものとなっています。

オススメ3:色々なツールが揃っている

画像で見える範囲で私がわかるものを紹介します。

• JupyterLab/jupyter notebook
  • データ分析用のツールです。私もデータ分析を行うときはjupyternotebookを使用しています。
• Spyder
  • ソフトウェア開発ツールです。初心者の頃はよく使っていました。現在は、PyCharmやVSCodeを使用していますが・・・
• Glueviz
  • 高度な可視化ツールです。私はplotlyとjupyternotebookを使っているためあまり使用経験はないです。plotlyがマジでオススメ
• Orange3
  • ノーコードの機械学習ツールです。ノーコードで機械学習ができる反面、簡易なことしかできないため、難しいことをするとなるとpythonでコードを書く方がフレキシブルな対応ができると思います。

画像には入っていませんが、ほかにもVSCodeやR-Studioといった開発環境ツールやR言語を扱うツールなども入っています。

YoutubeでPython初心者にAnacondaをオススメする3つの理由を公開しました。

特にこだわりなく、Pythonを使ったデータ分析を行ってみたい方にはおすすめのツールです。

ソフトウェアの開発まで踏み込まないのであれば、Anacondaですべてインストールできるので、昨今のデータ分析環境ではもはやデファクトスタンダードになっているかと思います。