Anaconda - 給見習分析師的就職禮物
正所謂工欲善其事，必先利其器。要作好的分析，你一定要準備好和了解你的工具。
有一群Data Scientist開始意識到無論傳統或是新的工具實在太多和太複雜，也不想再局限於只有SpreadSheet的世界，讓更多並非Software Engineer, Programmer出身的人增值自己，從數據中發現和分析他們一直好奇的事物，甚至解決業務和工程上的問題，而又不必是一個Software Experts或者Engineer，於是，這群人便創立了Anaconda Cloud。
有一群Data Scientist開始意識到無論傳統或是新的工具實在太多和太複雜，也不想再局限於只有SpreadSheet的世界，讓更多並非Software Engineer, Programmer出身的人增值自己，從數據中發現和分析他們一直好奇的事物，甚至解決業務和工程上的問題，而又不必是一個Software Experts或者Engineer，於是，這群人便創立了Anaconda Cloud。
為何筆者會介紹他們，不是因為收了稿費，而是這個團隊出產的Anaconda，是一個由Python支援的Open Data Science Platform，這個平台正正讓筆者受惠不少，筆者在早一兩年前，舊公司電腦的操作系統是Window，在安裝或導入一些Package遇到不少的問題，到現在服務的公司對軟件安裝亦有所限制，安裝Package的時候，也要做了不少手腳才可完成。最近得知這個Anaconda，讓我在幾分鐘內，便準備好我所需的工具，還記得筆者當年要花幾天的時間來弄好那些煩人的設定。相信有用過Python的讀者們都會經歷過這些痛苦，不過現在現在進場的人，因為Anaconda已為我們準備好上戰場用的武器。
想下載的朋友們，在他們的官方網站（https://www.continuum.io/downloads）根據你的Operating System，選擇合適的安裝檔來安裝Anaconda吧！我會建議各位安裝Python 3.6，因為Python 2.7快沒有Support了。途中它會問你想為個人還是所有用戶安裝，只要選"Just Me"就可以了。
完成後，你會看到很多很熟識的工具，也可能你看到的只是陌生的Logo，不要緊，我會介紹常用而實用給各位們。想安裝Package的朋友，不用擔心，因為它已經內置了所有常用的Package：NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn, NLTK, R-essentials等等，連筆者最近用來Build Dashboard的Flask也有，所以它真是初心者的恩物，為你提供整合了的資源，直接投入生產。
首先，Anaconda Cloud是一個官網的Shortcut，有興趣的朋友可以瀏覽一下。除了Anaconda Navigator，其他的都可以不用理會了，因為Anaconda Navigator已經把這些收納在一個Fancy的介面中，把它當Apps用就好了，讓你更快地在非常豐富的工具箱裡找到你想用的工具。在首頁中，有三個Application：Jupyter Notebook，Ipython Console, Spyder。
有些讀者未必知道Jupyter Notebook是什麼玩意，那我先簡單介紹一下，這玩意在早幾年前出現，令Python的用家們不一定只用Terminals或傳統的Editor去寫Script，反而用一個像記事本的方法去編程，筆者在碩士中也會用Jupyter去寫下一些Coding來記下學過的技巧（主要是R, Jupyter Notebook也可寫R的)，你可以把分析的工序，折成每一段Coding而且獨立運作，和傳統Editor不同的是，不一定需要把全段Code運行一次，只需運行需要的便可以了。像下圖一樣，你會發現#的符號，其實它是用來指示"Data Mining Tutorial"這句是標題，##和###就是副和副副標題，那麼##...#就是副副...副標題了。我把工序分為三項準備Data，建模，可視化，如果我想調整模型的參數，只需要在第二項的Coding作更改和運行，便立刻顯示結果，十分方便。
當你寫好之後，還可以把它export出HTML，PDF的等格式，變成電子書，網頁的其中一頁，用作Presentation也有不錯的效果。成品如下：
另外的Ipython Console只是Python的Console而己，作即時運算用而已。而最後的Spyder，就像PyCharm, SubLime一樣為你提供完善的開發環境，來研發一些應用，例如Dashboard，Website，分析Pipeline都管用，讓你更方便運行測試你的Coding。
回到首頁後，左邊的Bar顯示的Environment和Projects暫時可以不用理會了。至於Learning就包括了Package和Python自己的Documentation，其實只是一個Shortcut而已。Community這個Tab就有一些的Forum，例如Stack Overflow, Matplotlib Forum，為毛沒有Cross-validated了，那算了自己Google一下就好了。
想下載的朋友們，在他們的官方網站（https://www.continuum.io/downloads）根據你的Operating System，選擇合適的安裝檔來安裝Anaconda吧！我會建議各位安裝Python 3.6，因為Python 2.7快沒有Support了。途中它會問你想為個人還是所有用戶安裝，只要選"Just Me"就可以了。
完成後，你會看到很多很熟識的工具，也可能你看到的只是陌生的Logo，不要緊，我會介紹常用而實用給各位們。想安裝Package的朋友，不用擔心，因為它已經內置了所有常用的Package：NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-Learn, NLTK, R-essentials等等，連筆者最近用來Build Dashboard的Flask也有，所以它真是初心者的恩物，為你提供整合了的資源，直接投入生產。
首先，Anaconda Cloud是一個官網的Shortcut，有興趣的朋友可以瀏覽一下。除了Anaconda Navigator，其他的都可以不用理會了，因為Anaconda Navigator已經把這些收納在一個Fancy的介面中，把它當Apps用就好了，讓你更快地在非常豐富的工具箱裡找到你想用的工具。在首頁中，有三個Application：Jupyter Notebook，Ipython Console, Spyder。
有些讀者未必知道Jupyter Notebook是什麼玩意，那我先簡單介紹一下，這玩意在早幾年前出現，令Python的用家們不一定只用Terminals或傳統的Editor去寫Script，反而用一個像記事本的方法去編程，筆者在碩士中也會用Jupyter去寫下一些Coding來記下學過的技巧（主要是R, Jupyter Notebook也可寫R的)，你可以把分析的工序，折成每一段Coding而且獨立運作，和傳統Editor不同的是，不一定需要把全段Code運行一次，只需運行需要的便可以了。像下圖一樣，你會發現#的符號，其實它是用來指示"Data Mining Tutorial"這句是標題，##和###就是副和副副標題，
當你寫好之後，還可以把它export出HTML，PDF的等格式，變成電子書，網頁的其中一頁，用作Presentation也有不錯的效果。成品如下：
另外的Ipython Console只是Python的Console而己，作即時運算用而已。而最後的Spyder，就像PyCharm, SubLime一樣為你提供完善的開發環境，來研發一些應用，例如Dashboard，Website，分析Pipeline都管用，讓你更方便運行測試你的Coding。
回到首頁後，左邊的Bar顯示的Environment和Projects暫時可以不用理會了。至於Learning就包括了Package和Python自己的Documentation，其實只是一個Shortcut而已。Community這個Tab就有一些的Forum，例如Stack Overflow, Matplotlib Forum，為毛沒有Cross-validated了，那算了自己Google一下就好了。
介紹就來到這裡了，希望這個整合了所有好東要的工具箱，會讓你在學習Python的時候，省去煩惱一些設定和Package上的時間，寫起上來也得心應手！
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