Anacondaの評判・口コミ 全20件

改善してほしいポイントは何でしょうか？

データ分析用のPythonパッケージなので、condaコマンドでインストールできないパッケージがたまにあります。
その時はpipを使用していますが、そこもカバーしてもらえると助かるかなと思っています。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

python初心者の頃に開発環境を苦労せずに準備できたため非常に助かりました。Anacondaを導入したことによって、大量のCSVデータからのデータ可視化を完全に自動化でき、工数削減やそのデータを使用した品質向上に大変役立っています。

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

これからPythonを学習したい人や、データの可視化を行いたい人は一通りのパッケージがはいったAnacondaをおすすめします。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

Anacondaを利用してPythonをインストールした後、Anacondaに同梱されていないパッケージを追加するなど、環境に手を入れ始めると問題が起きることが多い。パッケージをインストールする際にはcondaとpipの両方を用いることができるが、condaパッケージをアップデートするのにpipを使うと開発環境が壊れる、など落とし穴も多い。そのため、初心者向けのガイドを充実させてほしい。Pythonの環境整備のためのデファクトスタンダードと言っても良いくらい普及している割には、環境メンテナンスの難易度が高いのがAnacondaの欠点であると思う。単に簡単なプログラムをPythonで書いてみたいというだけなら、Google Colaboratoryなどの別のサービスの利用も検討したほうが良い。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

機械学習系のプロジェクトに参加していた際に、画像処理をおこなうニューラルネットワークの各種レイヤ（Softmaxやバッチ正規化）の動きをPythonで再現する必要が生じ、環境構築にAnacondaを利用した。結果として、社給PC上に迅速にPythonの実行環境を用意することができた。セキュリティの関係上、社内ネットワークからGoogle Colaboratoryなどの外部のオンラインサービスを利用することにはためらいがあったため、ローカルに環境を構築できた点が良かった。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

ライブラリが277も入っているから仕方ないのかもしれませんが、起動にすごく時間がかかるのでそこが改善されればさらに使いやすいと思います。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

手軽にPythonを用いたデータ解析環境を作ることができ、PoCフェーズでは期間短縮できるのがビジネスメリットになった。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

仕方ない事だと思いますがオンプレミスでは起動に時間がかかります。またシャットダウンもスムーズにいかない事があります。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

pythonを使ったプログラム開発では、Anacondaのパッケージ管理であるcondaやプロンプトである anaconda promptを利用した。Anacondaで統一的な開発環境を保持できたので良かった。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

Windows だと Anaconda 専用コマンドプロンプトがインストールされるのですが、専用のコマンドプロンプトよりも既存のコマンドプロンプト（または Windows PowerShell）からcondaコマンドが使える方が便利だと思います。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

Python には Jupyter Notebook, numpy, scipy など、データ分析などに必須な関連機能・パッケージが多数あるのですが、Anaconda ならそれらを一括でインストールできるので環境構築・アップデートにかかる手間を省けました。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

開発している環境によっては、公式のPythonをインストールしたPathと、AnacondaでインストールしたPathが混在してエラーを引き起こす場合があったりします。そのエラーの原因が、開発しているアプリケーションに起因しているのか、Pathが混在している事によるものなのか混乱する時がたまにあります。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

開発環境によって、Pythonのバージョン(Python2とPython3)が違うアプリケーションへの対応が可能となりました。また、プロジェクトごとに仮想開発環境を用意することによって、ライブラリーのバージョンの違いなどで煩わされることがなくなりました。

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

Pythonを単一のプロジェクトにのみ利用する場合や、利用頻度が少ないと言う場合でない限りはAnacondaを利用してPythonの環境を構築しておくのが良いと思います。特に仮想開発環境のメリットは非常に大きいです。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

condaはPSF公式のパッケージではないため、インストールなどでトラブルがあった場合に対処方法がわからず、詰んでしまうリスクが有ります。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

numpy、scipyなどはIntel® Math Kernel Libraryを用いてビルドされているため、高速に動作します。自分でビルドするのが大変なライブラリはcondaを使うことでいち早くインストールできます。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

・これでインストーラーが日本語だったら完全に言うことない気がします。逆に、なぜ日本語じゃないのかがわからないんですが…

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

・ハードディスクのなかで熟成されていた「C:\python2」とか「C:\tools\python3」とかのフォルダを消すことができました

改善してほしいポイントは何でしょうか？

自分の環境では起動時にエラーが出て、起動するように修正する作業が必要でした。
個々の環境の問題でしょうが、当初は何にも依存しないアプリだと思っていたので、先に知りたかった。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

Python開発環境の構築がこのアプリだけで済むので、構築作業の時間と手間を費やさなくて済む。
データサイエンスもAIも簡単なことはこれで十分。

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

Pythonの開発環境で苦戦してる方や、これから構築する方はAnacondaを入れると良いかと思います。