Anaconda Platform Bewertungen & Produktdetails

Ich finde die Anaconda AI-Plattform sehr einfach zu bedienen für Data-Science-Workflows, was sowohl zum Lernen als auch zum Experimentieren großartig ist. Ihre Enterprise-Preismodelle sind ziemlich erschwinglich und ideal für meine Bedürfnisse. Ich schätze, dass sie integrierte Tools, Notebooks, Paketmanager, Interpreter und alle wichtigen Bibliotheken bereits an Bord hat, was sie sehr nützlich für den Aufbau von Workflows und das Üben von Fähigkeiten macht. Sie ist auch für Anfänger und Studenten zugänglich, die Data Science und KI lernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ja. Die Benutzeroberfläche könnte benutzerfreundlicher gestaltet werden, da sie im Moment am Anfang etwas schwer zu gewöhnen ist. Außerdem ist sie sehr schwer und ressourcenintensiv, würde ich sagen. Und die kostenlose Version ist ebenfalls begrenzt. Das könnte also verbessert werden. Diese Probleme könnten gelöst werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Anaconda war sehr nützlich bei der Lösung einiger der aktuellen Probleme, die bei der Einrichtung der Umgebung, dem Abhängigkeitsmanagement und anderen werkzeugbezogenen Problemen auftraten. Früher war die Einrichtung der Umgebung mühsam; jedoch wurde dies mit Anaconda sehr einfach gemacht, sodass ich mich auf die Datenanalyse konzentrieren kann, anstatt ständig mit Einrichtungsproblemen zu kämpfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt etwas, das ich an Anaconda nicht mag. Ein Merkmal, das ich nicht mag, ist, dass die Seite manchmal etwas schwerfällig sein kann, besonders beim Start oder beim Aktualisieren. Konflikte in Paketen treten immer noch auf, wenn auch selten. Manchmal kann die Lösung dieser Konflikte zusätzliche Zeit in Anspruch nehmen. Die Vielzahl an Funktionen kann für neue Benutzer überwältigend sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als KI-Entwickler habe ich Anaconda für einige meiner Projekte verwendet und die Funktionen, die mir am meisten gefallen, sind:

1) Gut für Projekte mit gemeinsamer Umgebung

2) Enthält wichtige Python-Bibliotheken für KI-Entwicklung und Datenwissenschaft, was die Nutzung wirklich erleichtert

3) Starke Open-Source-Community zur Klärung von Zweifeln

4) Interaktive Plattform für Benutzersupport und neue Updates zusammen mit dem Forum

5) Integration mit Jupyter Lab macht es für KI-Entwickler noch nützlicher Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Funktionen, die mir nicht gefallen, sind:

1) Es verbraucht zu viele Ressourcen für einige Projekte, was es schwierig macht, es auf einem lokalen Rechner zu verwenden.

2) Die mitgelieferten Pakete sind manchmal nicht die neuesten, was es schwierig macht, neue Funktionen zu nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der "Batteries included"-Ansatz ist der größte Vorteil. Ich finde es sehr hilfreich, dass es die wichtigsten Data-Science-Bibliotheken (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib) vorinstalliert, ohne dass man manuell mit Abhängigkeitskonflikten kämpfen muss. Der Anaconda Navigator ist großartig, um separate Umgebungen zu verwalten, z.B. kann ich meine Deep-Learning-Umgebung von meiner Standard-Umgebung für Aktienanalysen getrennt halten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es kann ziemlich ressourcenintensiv für das System sein. Die Basisinstallation verbraucht eine beträchtliche Menge an Speicherplatz. Auch die Navigator-GUI kann sich auf älterer Hardware manchmal träge anfühlen. Der 'Solver' (verwendet zur Lösung von Paketabhängigkeiten) kann gelegentlich langsam sein, wenn neue Pakete installiert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1) Anaconda bietet sofortigen Zugriff auf eine große, geprüfte Sammlung von Open-Source-Paketen, die häufig in der Datenanalyse, im maschinellen Lernen, in der Datenwissenschaft und in der KI verwendet werden. Das bedeutet, dass Sie nicht alles manuell installieren und konfigurieren müssen.

2) Durch seinen Paket-/Umgebungsmanager (Conda) macht es Anaconda einfach, isolierte Umgebungen pro Projekt zu erstellen, Paketversionen zu kontrollieren, Abhängigkeitskonflikte zu vermeiden und Reproduzierbarkeit über verschiedene Maschinen hinweg sicherzustellen.

3) Da viele Datenwissenschafts- und ML-Bibliotheken vorverpackt oder leicht installierbar sind, können Sie fast sofort mit dem Codieren, der Datenanalyse oder dem Modellprototyping beginnen, ohne viel Zeit mit Installation und Einrichtung zu verbringen. Dies ist besonders nützlich bei der Datenvorverarbeitung, explorativen Analyse oder schnellen Experimenten.

4) Benutzerfreundlichkeit ist im Allgemeinen stark: Ich finde Anaconda einfach zu bedienen und seine Benutzeroberfläche intuitiv, besonders für die Arbeit in der Datenwissenschaft.

5) Implementierungsfreundlichkeit ist gut: Es bündelt viele gängige Bibliotheken und Werkzeuge, sodass die Einrichtung schnell geht und Sie schnell mit der Arbeit beginnen können (kein Bedarf, alles manuell zu installieren).

6) Kundensupport ist in Ordnung, aber nicht außergewöhnlich: Support und Dokumentation existieren; Community-Support und Dokumentationen werden oft genutzt.

7) Nutzungshäufigkeit ist hoch: Ich nutze Anaconda täglich für Datenanalyse, ML oder Forschungsarbeit, besonders wegen der Bequemlichkeit von Umgebungen, Bibliotheken und Notebooks.

8) Anzahl der Funktionen ist sehr gut: Es bietet eine breite Palette vorinstallierter Bibliotheken, unterstützt mehrere Sprachen, IDEs/Notebooks, Umweltmanagement und deckt die meisten Bedürfnisse der Datenwissenschaft ab.

9) Integrationsfreundlichkeit ist solide: Ich sehe, dass Anaconda sich gut mit Datenwissenschaftswerkzeugen, Notebooks und anderen Workflows integriert, was eine reibungslose Einrichtung von Umgebungen und Abhängigkeiten ermöglicht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1) Nicht immer die aktuellsten oder flexibelsten Paketversionen. Da Anaconda kuratierte Repositories verwendet, sind die „neuesten“ Pakete manchmal nicht sofort verfügbar, was von Bedeutung sein könnte, wenn Sie auf die neuesten Funktionen oder Fehlerbehebungen angewiesen sind.

2) Große Installationsgröße. Anaconda neigt dazu, standardmäßig ein großes Paketbündel zu installieren. Das verbraucht viel Speicherplatz und kann zu einer hohen RAM/CPU-Auslastung führen, was manchmal sogar leichte Aufgaben merklich verlangsamen kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Meine Reise mit Anaconda begann auf eine sehr ungewöhnliche Weise – durch eine Empfehlung eines Instagram-Influencers, der es als den besten Einstiegspunkt für Anfänger bewarb. Ich war skeptisch, aber ich entschied mich, es auszuprobieren. Was ich wirklich liebe, ist, dass Anaconda die Lücke zwischen einem völligen Neuling und der komplexen Welt des Programmierens überbrückt. Ich erinnere mich an meine erste Erfahrung: Im Gegensatz zu anderen Tools, bei denen ich an Installationsfehlern hängen blieb, funktionierte Anaconda beim ersten Versuch perfekt. Dieses Gefühl des sofortigen Erfolgs war unglaublich ermutigend. Auch wenn mein Job nicht zu 100 % mit Programmieren zu tun hat, habe ich kürzlich einen Newsletter von Anaconda erhalten, der tatsächlich funktionierte – er brachte diese warmen Erinnerungen an meine ersten Schritte zurück. Es motivierte mich, zum "Vibecoding" mit ihrer Plattform zurückzukehren, weil es sich sicher, inklusiv und problemlos anfühlt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Für einen "Vibecoder" oder einen Hobbyisten wie mich ist es schwer, echte Mängel zu finden. Wenn ich jedoch objektiv sein muss, kann der Anaconda Navigator auf älteren Maschinen manchmal etwas schwerfällig und langsam beim Starten sein im Vergleich zu leichteren Code-Editoren. Aber da er das gesamte Ökosystem in sich trägt, akzeptiere ich diesen Kompromiss für den Komfort, den er bietet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe es, wie die Anaconda AI-Plattform es mir ermöglicht, nahtlos zwischen verschiedenen Laufzeiten zu wechseln, die mehrere Pakete beinhalten, die normalerweise miteinander in Konflikt stehen würden. Dies ist unglaublich wertvoll für meine KI-Projekte, zum Beispiel wenn ich gleichzeitig mit Objekterkennungs- und großen Sprachmodellpaketen arbeiten muss. Ich schätze die Möglichkeit, meine Projektlaufzeiten zu speichern und sie auf jedem Gerät auszuführen, was beispiellose Flexibilität und einfachen Zugang bietet. Der Wechsel zwischen Projekten mit nur einem Klick ist ein Feature, das meinen Arbeitsablauf erheblich verbessert. Darüber hinaus finde ich es von großem Vorteil, Umgebungen zusammenzustellen, ohne auf Paketkompatibilitätsprobleme zu stoßen, was die Projekteinrichtung und -ausführung vereinfacht. Die anfängliche Einrichtung der Anaconda AI-Plattform war ziemlich einfach, was es problemlos machte, mit meinen Projekten zu beginnen. Insgesamt verbessern diese Funktionen meine Produktivität und rationalisieren komplexe KI-Projektabläufe erheblich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal stelle ich fest, dass die Navigator-Benutzeroberfläche nicht wie beabsichtigt funktioniert, was mich dazu zwingt, Funktionen auf andere Weise zu nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe diese Plattform für ihre leistungsstarken und robusten Werkzeuge, um Daten zu einem vernünftigeren Ergebnis zu synthetisieren, das aktive Entscheidungsfindung unterstützt. Ihre Benutzeroberfläche ermöglicht die Koordination und Zusammenarbeit von Teams, um effizient an Projekten zu arbeiten. Obwohl es viel über diese Plattform zu sagen gibt, finde ich es erwähnenswert, dass der Anaconda AI Assistant, der es uns ermöglicht, eine grundlegende Vorlage zu erstellen, von der aus wir weiter anpassen können, um ein vollständiges Programm zu erstellen, wirklich lobenswert ist. Ich liebe wirklich seine Fähigkeit, den Chat in Notebooks zu exportieren und auszuführen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe die meisten Teile dieser Plattform, aber der Preis für den Kauf einzelner Pakete kann hoch sein. Ich würde auch sagen, dass viel Lernen wirklich notwendig ist, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich liebe es, dass die Anaconda AI-Plattform die Benutzeroberfläche nahtlos und lesbar macht, besonders für neue Benutzer wie mich. Es ist eine großartige Plattform, um dem zu folgen, was mir in Datenanalyse-Kursen auf LinkedIn Learning beigebracht wird. Ich finde die visuelle Klarheit, die sie bietet, als Anfänger unschätzbar, da sie mir hilft, jeden Schritt zu verfolgen und zu lernen. Die Einrichtung ist erstaunlich mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung und vielen Materialien, die auf der Plattform verfügbar sind, um bei Problemen zu helfen. Ich schätze auch die nahtlose Benutzererfahrung ohne Probleme. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich weiß nicht, ob ich das Richtige sage, aber es könnte die Option für verschiedene Sprachfunktionen geben. Für jemanden wie mich, der andere Sprachen spricht, und andere Menschen in Orten wie Afrika, glaube ich, dass es mit anderen verfügbaren indigenen Sprachen den Menschen helfen würde, die kein Englisch verstehen, da die Standardsprache offensichtlich Englisch ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde die Anaconda AI-Plattform sehr hilfreich für Machine-Learning- und Deep-Learning-Projekte, da sie einen integrierten Interpreter mit den nützlichsten Paketen wie numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch und TensorFlow hat, sodass ich sie nicht manuell installieren muss. Sie hat auch alle IDEs von ihrer Plattform aus zugänglich, was es einfacher macht, darauf zuzugreifen, sie zu verwalten und zu nutzen. Neue Python-Pakete im Interpreter zu installieren ist einfach über das Anaconda-Terminal. Ich mag, wie die Benutzeroberfläche leicht zu navigieren ist, was für einen Anfänger wie mich sehr praktisch ist. Dies hilft mir als Anfänger im Bereich Machine Learning und Deep Learning, verschiedene Python-Pakete zu verwenden und auf eine Vielzahl verschiedener IDEs zuzugreifen. Die anfängliche Einrichtung war ebenfalls sehr einfach. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag es nicht, dass es manchmal zu lange dauert, um zu laden, und das Installieren neuer Pakete im Anaconda-Terminal erfordert möglicherweise andere Eingabebefehle als reguläres Python, was für einige verwirrend sein kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.