Anacondaの評判・口コミ 全20件

改善してほしいポイント

以前は特に制限無く無料でしたが、現在は使用条件により有料とのことですので注意が必要です。
おそらく、個人が学習に使用する場合は無料のはずです。
営利目的で一定の条件の場合、有料になってしまい残念です。
起動する際に動作が重い様で少し時間が掛かります。PCのメモリー/性能によるとは思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

初めてpythonを体験する方やこれからpythonを学習する方にはお勧めです。
私は、機械学習のモデル作成やモデルによる予測等の基本を習得できました。
機械学習以外にも定型業務の自動化に活用できるのではと感じました。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

環境パスの設定を誤るとAnaconda内にあるPythonと、システム内やローカルにあるPythonとのパスとが衝突して実行ができず、パニックになるので注意しています。

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？

プログラミングの初心者の練習場にも最適ですが、機械学習などのパッケージが初めから同梱しているので、業務で使用する機械学習システムの環境の導入時の時間コストが削減できて便利です。

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？

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？

・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

ちょくちょくSpyder（PythonのGUIエディタ）が起動しない場合があります。今のところヘビーにPythonでGUIアプリを開発することが無いので問題ではありませんが（VSCodeで十分補完できる）メインでこのツールを使う開発者としては困る場面もあると思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

自分や開発メンバーがPythonを使う上で、環境構築（Python開発自身を勉強することも含め）に困らず学習できました。
今のところ課題とはなっていませんが、ライブラリの依存関係もこのツールを使ってるとバージョンアップの際にも役に立つと思います。

検討者へお勧めするポイント

とくかくPythonを使って何か作ろう！としている人は、単体のPythonランタイムよりAnacondaを使ったほうが「使えるアプリ」を作ることができると思います。
Pythonランタイム単体では文法の勉強にしかならないと思います。

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。