O Anaconda oferece um ambiente abrangente que simplifica muito o trabalho com Python e várias ferramentas de ciência de dados. Eu aprecio que ele venha pré-instalado com muitas das principais bibliotecas das quais dependo para meus projetos acadêmicos e de pesquisa, como NumPy, Pandas, Matplotlib e Jupyter Notebook. Gerenciar múltiplos ambientes para diferentes projetos—como trabalho de tese, tarefas escolares ou análise de dados—também é muito conveniente. O processo de instalação é simples, e raramente tenho que lidar com problemas de compatibilidade de pacotes. Nós (na universidade) o usamos todos os dias desde que comecei meu mestrado. Foi realmente fácil integrá-lo ao meu ambiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
A principal desvantagem do Anaconda é que ele tende a consumir uma quantidade significativa de armazenamento e memória. Em computadores mais antigos, pode levar um tempo considerável para carregar, e ocupa mais espaço em disco do que simplesmente instalar o Python e os pacotes necessários individualmente. Ocasionalmente, atualizar ou alternar entre ambientes leva a pequenos conflitos de dependência que eu tenho que resolver manualmente. Além disso, ter que baixar ou atualizar toda a distribuição parece excessivo quando eu só preciso de um punhado de bibliotecas específicas. Às vezes, o Suporte ao Cliente pode demorar para responder a um ticket, mas eles resolvem suas dúvidas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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