目次
- Anacondaとは？
- Anacondaのアプリケーション
- Anacondaのインストール
１．Anacondaとは？
Anaconda（アナコンダ）は、データサイエンス用のツールキットです。
その中でも、オープンソースのAnaconda Individual Edition（Distribution）は用途によっては無償*で利用でき、世界で2500万人を超えるユーザーがいます。
Python やR、機械学習用に使える7,500以上のライブラリ／パッケージを簡単にインストールできることも人気の理由だと思います。
Anaconda Individual Editionは、WindowsまたはmacOS、Linuxにインストールして使います。
Anaconda Navigatorが含まれていて、GUIで（コマンドを打たなくても）アプリケーションの起動やパッケージや環境の管理を簡単に行えます。
＊：商用利用など有償ライセンスが必要な場合がありますのでご注意ください。https://www.anaconda.com/pricing
２．Anacondaのアプリケーション
Anaconda Navigatorには、デフォルトで以下のアプリケーションが用意されています。
Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）
Webベースのインタラクティブ（対話型）な開発環境。
Pythonやその他のプログラミング言語での編集・実行・実行結果の表示ができ、グラフなどの図もインラインに含められる。
コードと実行結果を1つのファイルとして保存できるため、作業履歴として残したり、分析メンバーとの共有などに便利。
JupyterLab（ジュピター・ラボ）
Webベースのインタラクティブ（対話型）なIDE（統合開発環境）。
Notebookやコンソール、テキストエディタ―、ターミナルなどを、タブとスプリッターで、自由に並べて表示できるため、複数の作業を1つの画面で操作したいときに便利。
Jupyter Notebookより多機能。
Spyder（スパイダー）
Python用に開発されたIDE（統合開発環境）で、現在は複数のプログラミング言語にも対応。
エディター、IPythonコンソール、変数エクスプローラーやデバッガなどの機能がついている。
Notebook、ターミナル、ユニットとテスト(単体テスト)のプラグインもある。
VS Code（Visual Studio Code）
Microsoftが開発している高機能なコードエディター。
動作が軽く、コード入力時の保管機能やデバッグ機能などコーディングに便利な機能が充実している。
対応言語も幅広く、Pythonにも対応。
RStudio（アールスタジオ）
R用のIDE（統合開発環境）。
コンソール、構文強調エディター、およびプロット、履歴、デバッグ、ワークスペース管理用のツールが含まれている。
無償版の「Open Source Edition」と有償版の「RStudio Desktop Pro」がある。
PyCharm Professional（パイチャーム プロフェッショナル）
Python用のIDE（統合開発環境）。
PyCharm Professionalは有償。※30日間の無料体験版あり
無償版（PyCharm Community）もあるが、機能に制限あり。
Datalore（データロア）
Jupyter Notebookをクラウド環境で使えるで使えるPython用のIDE（統合開発環境）。
パワフルなCPU／GPUやストレージが使えるので、手持ちの環境では難しい機械学習や高速処理させたいときになどにも便利。
無償版は使用制限あり。
IBM Watson Studio（アイビーエム ワトソン スタジオ）
IBM CloudでIBM Watson Studioを使える、Anacondaユーザー向けの無料トライアル。
Jupyter NotebookやSPSS Modeler、RStudioといった分析ツールや、Data Refinery、CPLEXなどデータサイエンスに便利なツールも利用可能。
CMD.exe Prompt（コマンドプロンプト）
Windowsのコマンドプロンプト。
Powershell Prompt（パワーシェル プロンプト）
Powershellは、Microsoftが開発したコマンドライン シェル、スクリプト言語のCUI（キャラクターユーザーインターフェイス）。
Jupyter Qt Console（ジュピーター キュート コンソール）
IPythonシェル*を実行できるCUI（キャラクターユーザーインターフェイス）。
インラインでのグラフ表示、構文の強調表示を使用した複数行の編集などが可能。
＊:対話形式でpythonのコードを実行できるもの
Glueviz
ファイル間の多次元データを可視化できる高度な可視化ツール。
データ間の関連性などの探索に使用。
Orange 3
データの可視化や分析などのデータマイニング用フレームワーク。
GUIで分析できるため、プログラミングが苦手な初心者でも（もちろんエキスパートでも）簡単に使える。
どのツールが良いかは、スキルや好みなどの個人差があるでしょうし、用途によっても異なると思います。
以下の例のように、どのような条件で使うかを考えてみると選びやすいと思います。
＜条件の例＞
- コマンドベース or GUI
- プログラミングに抵抗が 有る or 無い
- 複数のプログラミング言語を使用 する or しない
- アルゴリズムを使用したモデリングを する or しない
- チームで共有する必要が 有る or 無い
- ライセンス条件をクリアしているか ※商用利用や企業規模によって有償ライセンスが必要になることがあるので要注意
etc.
３．Anacondaのインストール
１．Anacondaのインストールファイルを下記リンクからダウンロードします。
https://www.anaconda.com/products/distribution
２．ダウンロードしたファイルを開き、画面に従って進みます。
必要に応じて設定を変更してください。
※画像をクリックすると拡大されます。
３．Anacondaのインストール成功画面が表示されます。
チュートリアル（12分のビデオ）とクイックスタートガイドのリンクもありますので、使い方を知りたい方はご覧ください。
４．Anaconda Nucluesという画面も表示されます。
ユーザー登録（無料）すると、トレーニング資料やHow-toビデオなどの情報やコミュニティーにアクセスできます。
登録しなくてもAnaconda自体は使えますので、お好みで。
５．Anacondaを起動します。
Windowsの場合は、メニューから開きます。
今回は、Anaconda Navigatorを選択します。
６．Anaconda Navigatorが起動されます。※少々時間がかかるかもしれません。
使いたいアプリの[Launch]をクリックすると、対象アプリが起動されます。
※アプリケーションのアップデート※
Anaconda Navigatorの起動後、アプリケーションのアップデート画面が出ることがあります。
アップデートしたい場合は[Yes]を選択します。
続けて画面が出るので指示に従って進みます。
※画像をクリックすると拡大されます。
データサイエンスに便利なツールがまとめて使えるAnaconda。
ぜひ試してみてください。
※参考
https://www.anaconda.com/
The Jupyter Notebook — Jupyter Notebook 7.0.0a1 documentation (jupyter-notebook.readthedocs.io)
JupyterLab 3.3.0 documentation
Spyder IDE (spyder-ide.org)
Visual Studio Code – Code Editing. Redefined
RStudio – RStudio
PyCharm：JetBrainsによるプロ開発者向けPython IDE
JetBrains Datalore: A powerful environment for Jupyter notebooks.
https://docs.microsoft.com/ja-jp/powershell/scripting/overview?view=powershell-7.2
