Ciencia de datos 01: Instalando anaconda en Linux Mint 19

Anaconda es una distribución del lenguaje de programación Python y el paquete estadístico R, la cual se anuncia como «La mejor plataforma Python para la Ciencia de Datos». Entre las razones por las que esta distribución es importante, y por las que es preferible a instalar unicamente Python en nuestra computadora, es que cuenta con un sistema de administración de paquetes, llamado Conda, el cual permite que evitemos utilizar muchísimas veces apt-get (o aptitude, o apt) para la instalación y el mantenimiento de los paquetes que permiten el manejo de datos que se necesita en la Ciencia de Datos.


Instalar Anaconda supone que ya sabemos algo de Python o de R y, por supuesto, que no desconocemos completamente el Terminal de Linux.

Descargar el instalador de Anaconda

En la página de descargas de Anaconda damos click en el instalador correspondiente a la versión 3.6 de Python para 64 Bits. Quienes tienen un sistema operativo corriendo en 32 Bits deben bajar el instalador correspondiente.

Ejecutar el instalador

Para ejecutar el archivo que hemos descargado primero debemos darle permiso de ejecución. Esto lo hacemos desde el Terminal en la carpeta donde hemos hecho la descarga. En nuestro caso tenemos el archivo Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh en el directorio Descargas. Nos cambiamos entonces a este directorio con la instrucción:

$ cd Descargas

Una vez allí, para activar la posibilidad de ejecutar el archivo, utilizamos el siguiente comando, seguido del nombre del archivo instalador:

$ chmod + Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

En la imagen se muestran las dos instrucciones anteriores.

Hecho esto, procedemos a ejecutar el archivo utlizando el comando bash

$ bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

Aceptación de los términos de la licencia
Con esto habremos entrado en el instalador, el cual nos pedirá algunas confirmaciones. La primera de estas confirmaciones es la que nos conduce a la lectura de los términos de la licencia que debemos aceptar.

Presionamos Enter y se desplegará la primera página de la licencia y solo nos permitirá avanzar renglón por renglón presionando nuevamente Enter.

Un vez hemos leído la totalidad de la licencia :) podremos aceptarla o no. Pero, como ya le hemos invertido tiempo, lo mejjor es aceptar con un yes. Se debe escribir completamente la palabra ya que no acepta abreviaturas. 

Ubicación de Anaconda en el disco duro

Llegados a este punto, el instalador le preguntará si desea que se cree el sub-directorio Anaconda3 en su directorio de usuario, lo cual es lo aconsejable. Para aceptar se presiona la tecla Enter, pero en caso de querer que se instale en otro directorio, se deberá indicar su ubicación. Hecho esto, el instalador comenzará a instalar todo el software en el directorio elegido.

Esta instalación que hemos, desde el momento en que utilizamos el comando bash,  prescinde del comando ‘sudo’ con el fin de que no tengamos que invocar dicho comando cada vez que querramos correr Anaconda o Spyder, el IDE de Python (O cualquiera de los programas que contiene Anaconda).
Finalizada la instalación de todo el software, el instalador nos pregunta si queremos agregar Anaconda al PATH para que podamos localizar los programas desde cualquier lugar en el que nos encontremos en el sistema. Contestar nuevamente yes en este punto va a ser necesario para que, sin importar en qué carpeta estemos cuando abrimos el terminal para correr Anaconda, baste con dar el nombre del programa que queremos y no tengamos que escribir la dirección completa del archivo.

Con esto habremos terminado la instalación y ya podremos correr Anaconda tecleando el comando que invoca su navegador en el Terminal:

$ anaconda-navigator

Luego de una eternidad en la que creemos que algo falló, por fin aparece el símbolo de la Anaconda y se abre su navegador.

Podemos también acceder a cualquiera de los programas que se muestran con solo teclear su nombre en el Terminal. Por ejemplo, para acceder al IDE de programación utilizamos el único comando:

$ spyder

Con esto hecho, habremos preparado el terreno para poder trabajar con Python nuestros proyectos de Ciencia de Datos y Tkinter.