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La scienza dei dati è l'area in cui Anaconda brilla davvero! NumPy, Pandas e Scikit-learn sono tutti preinstallati in Anaconda. Ciò lo rende una scelta popolare per le applicazioni di data science e machine learning.
Poiché viene fornito con pacchetti come Numba, Cython e scipy, Anaconda è una scelta fantastica per i progetti di calcolo scientifico.
Anaconda è un'opzione fantastica per visualizzazione dati progetti. Le librerie includono una serie di potenti librerie di visualizzazione dei dati. Per esempio; Matplotlib, Seaborn e Plotly.
Dask e PySpark sono due pacchetti avanzati in Anaconda. E sono utili per la gestione di progetti di big data.
In conclusione, Anaconda è una distribuzione utilizzata principalmente per la ricerca di dati e il calcolo scientifico, mentre PyCharm è un IDE perfetto per sviluppatori professionisti e team che lavorano su progetti complicati.
I pro e i contro di ogni strumento variano a seconda delle particolari esigenze del tuo progetto.
Funzionalità avanzate sono disponibili in PyCharm e Anaconda ha già installate diverse librerie per la scienza dei dati e il calcolo scientifico.