Guía completa sobre el uso de Anaconda Python

Si trabajas con el lenguaje de programación Python y te dedicas a la ciencia de datos o Machine Learning, una de las mejores herramientas que puedes encontrar en el ecosistema es Anaconda.

¿Qué es Anaconda Python?

Comencemos explicando qué es Anaconda Python, una distribución de Python pensada para simplificar el trabajo con entornos, bibliotecas y herramientas relacionadas con diversas parcelas modernas de la computación, como la ciencia de datos, Machine Learning, IA o el análisis estadístico. 

Anaconda Python incluye de casa un amplio conjunto de paquetes y utilidades, lo que permite comenzar a trabajar sin tener que instalar manualmente dependencias complejas, ahorrando tiempo de configuración de tu entorno. Además, incorpora «conda», su propio gestor de paquetes y entornos que ofrece un control preciso sobre versiones y configuraciones que usas en las bibliotecas que requieran tus aplicaciones.

Diferencias entre Anaconda y Miniconda

Quizás, si has oído hablar de Anaconda puedas conocer también una herramienta hermana llamada Miniconda. Te vamos a explicar las diferencias para aclarar este punto, que suele causar bastante confusión entre los nuevos usuarios.

Tamaño y contenido inicial del instalador

Anaconda contiene de casa un número muy superior de paquetes listos para usar, como NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, Jupyter o scikit-learn, entre muchos otros. Por tanto, el instalador puede ocupar más de 500 MB.

Por su parte, Miniconda solo trae el comando Python, conda y unas pocas utilidades básicas de uso general. En este caso nos limitamos a un tamaño mucho menor, generalmente menos de 100 MB.

Flexibilidad en la instalación de paquetes

Ambos sistemas son suficientemente flexibles, aunque por sus características Anaconda te ofrece mucho más de casa, lo que hace que sea más interesante para quienes quieren un entorno completo desde el inicio. Eso sí, a costa de gastar bastante más espacio en su disco duro.

Si te importa el espacio en disco, con Miniconda puedes tener suficiente, instalando posteriormente únicamente aquellas librerías que necesites para tu trabajo.

Recomendación según el perfil del usuario

El perfil del usuario puede definir cuál es la mejor alternativa de instalación. Por ejemplo, Anaconda puede ser adecuado para principiantes, ya que no tienen que lidiar con la instalación de dependencias complejas. También puede ser adecuado para docentes, que desean tener una configuración rápida y completa.

Miniconda sería más adecuado para usuarios avanzados y también en el caso que necesites tener el sistema desplegado en producción.

Ventajas de usar Anaconda para desarrollo en Python

Vamos a ver algunas de las ventajas más importantes de usar Anaconda para el desarrollo en Python.

Gestión simplificada de entornos y dependencias

Primero que todo obtenemos una gestión simplificada de los entornos de desarrollo y las dependencias, siendo que algunas son bastante complejas de configurar. Gracias al comando conda es posible crear entornos aislados con versiones específicas de Python y paquetes. Esto nos permite evitar conflictos entre proyectos.

Compatibilidad con bibliotecas de ciencia de datos y Machine Learning

Todo lo que puedas necesitar para análisis, estadística y Machine Learning está disponible ya de entrada en Anaconda, lo que hace mucho más simple comenzar a desarrollar y eliminar posibles incompatibilidades entre bibliotecas.

Integración con herramientas como Jupyter y Spyder

Además, Anaconda incluye de serie otras herramientas que son muy usadas en este ámbito de la ciencia de datos e IA, como Jupyter Notebook y Spyder.

Actualizaciones centralizadas y seguras

Como hemos dicho ya, gracias a conda puedes descargar e instalar versiones oficiales y probadas de paquetes. Esto nos puede ahorrar tiempo pero también ayuda a reducir errores de compatibilidad.

Ideal para entornos colaborativos y educativos

Si estás pensando en hacer un curso o montar un laboratorio, son herramientas muy útiles y eliminan muchos de los problemas que puedas tener durante la enseñanza.

¿Para qué se utiliza Anaconda?

Vamos a ver ahora las parcelas principales donde podemos sacar partido a Anaconda. En resumen son las siguientes.

Ciencia de datos y análisis estadístico

Gracias a las bibliotecas integradas en Anaconda podemos realizar ciencia de datos y análisis estadístico. Algunos ejemplos son Pandas, NumPy y Matplotlib.

Machine learning y aprendizaje automático

También integra frameworks diversos para Machine Learning y aprendizaje automático. Ejemplos relevantes en este ámbito son scikit-learn, TensorFlow o PyTorch.

Desarrollo de aplicaciones con Python en entornos controlados

Por supuesto, también podemos desarrollar aplicaciones con Python de cualquier tipo. En este caso también nos permite crear entornos controlados, que además puedes conseguir que sean idénticos al de producción.

Visualización de datos con herramientas interactivas

En el área de la visualización de datos incluye algunas herramientas muy útiles como Bokeh o Plotly, que son sistemas con gráficos interactivos muy atractivos.

Educación en programación, análisis de datos o IA

En el área de la educación se utiliza de manera especial en cursos que tienen que ver con el análisis de datos o la inteligencia artificial. Gracias a la configuración completa de los entornos reduce el tiempo de instalación, a la vez que reduce los problemas iniciales, permitiendo que los estudiantes se concentren más en el desarrollo y menos en la configuración.

¿Cómo instalar Anaconda paso a paso?

Vamos a introducirnos ahora en una parte más práctica, analizando qué necesitas realizar para empezar a trabajar con Anaconda.

Requisitos previos y descarga desde el sitio oficial

Primero, antes de instalar nada, te recomendamos verificar los requisitos necesarios. Aunque pueden depender del sistema operativo, puedes tener esta referencia:

• SO de 64Bits
• 2 GB de RAM
• 3 GB aproximadamente de espacio libre en disco para Anaconda

De todos modos conviene decir que, dependiendo las bibliotecas que uses y los juegos de datos que tengas que manejar, puedes requerir muchos más recursos en tu máquina.

Si tienes los requisitos puedes descargar el instalador desde la página oficial de Anaconda.

Instalación en Windows, macOS y Linux

En Windows puedes instalar utilizando el instalador, que te guiará paso a paso por el típico asistente.

En macOS simplemente tienes que abrir el  instalador y permitir que realice los cambios en tu sistema.

En Linux la instalación la realizamos con un script .sh que tendrás que ejecutar. Lo descargas con curl con este comando:

curl -O https://repo.Anaconda.com/archive/Anaconda3-2025.06-0-Linux-x86_64.sh

De todos modos, te recomendamos acceder a la documentación sobre la instalación porque estos datos pueden cambiar con el tiempo.

Verificación de la instalación y primeros pasos

Una vez hayamos instalado Anaconda podemos verificar si la instalación se encuentra perfectamente accesible desde nuestro terminal. Para ello lanzamos el siguiente comando.

conda --version

Como primeros pasos te sugerimos crear un entorno de prueba, que puedes hacer con los comandos que ves a continuación.

conda create -n prueba python=3.10conda activate prueba

Uso de Anaconda Navigator vs. línea de comandos

Para usar Anaconda tenemos dos posibilidades, una es trabajar con Anaconda Navigator y otra es utilizar la línea de comandos.

Qué es Anaconda Navigator y cómo funciona

Anaconda Navigator es la interfaz gráfica de Anaconda. Nos permite instalar paquetes, gestionar entornos y abrir aplicaciones a golpe de clic, sin tener que escribir comandos.

Tareas comunes desde la interfaz gráfica

Desde la interfaz gráfica de Anaconda Navigator podemos realizar múltiples tareas de una manera sencilla, lo que nos ahorra memorizar comandos. Algunas de las posibilidades más importantes son:

• Crear y eliminar entornos.
• Instalar o actualizar paquetes.
• Abrir Jupyter Notebook o Spyder.

Ventajas del uso de la terminal con conda

De todos modos, para usuarios más avanzados, encontraremos algunas ventajas si nos decantamos por el uso del terminal. Por ejemplo, podremos tener un mayor control sobre las opciones disponibles en los comandos, así como la posibilidad de aprender a trabajar en entornos donde no siempre contaremos con interfaces gráficas de usuario, por ejemplo, servidores. Además, sí trabajamos en el terminal podremos realizar scripts para la automatización de tareas.

Herramientas incluidas en Anaconda

El listado de herramientas incluidas en Anaconda podría ser prácticamente interminable, pero podemos resumirlas en los siguientes apartados.

Jupyter Notebook y JupyterLab

Anaconda viene de casa con los entornos interactivos para escribir y ejecutar código Python Jupyter Notebook y JupyterLab.

Por si no lo sabes, estas herramientas consisten en editores de texto de interfaz gráfica basadas en web, que trabajan con documentos que incluyen celdas y que permiten escribir texto, imágenes o gráficos, incluso scripts en Python que son capaces de ejecutarse dentro de los mismos cuadernos o notebooks.

Spyder como entorno de desarrollo

Un programa que viene también con Anaconda es Spyder, que nos ofrece alternativas más avanzadas en lo que respecta a la escritura de código para los procesos de Machine Learning o análisis de datos. De hecho, Spyder es un IDE completo, que está especializado en ciencia de datos. 

Funciona como una aplicación independiente que viene preinstalada en Anaconda. Ofrece todo lo que solemos encontrar en los IDE, es decir, depuración, autocompletado, etc., además herramientas para trabajar con grandes volúmenes de datos.

VS Code y otras integraciones

Aunque Visual Studio Code no viene de casa cuando instalas Anaconda, es perfectamente posible integrarlo con las herramientas y los entornos producidos mediante el comando conda.  Por tanto, si te sientes cómodo con este editor, puedes aplicarlo perfectamente en el trabajo con Anaconda.

Conda Package Manager

Este es el nombre técnico del comando conda, al que nos hemos referido ya numerosas veces en este post. Permite hacer muchas tareas ya mencionadas, como instalar bibliotecas, crear entornos aislados y resolver dependencias complejas.

Buenas prácticas al usar Anaconda Python

Ahora veamos algunas prácticas recomendables al usar Anaconda Python.

Mantener entornos actualizados

Te recomendamos siempre mantenerlos en tornos actualizados. Esto quiere decir que prestes atención de manera frecuente a las versiones de los paquetes, evitando problemas de seguridad, pero también aplicando mejoras de rendimiento de las versiones más modernas.

Esto lo puedes hacer con conda, con este comando rápido:

conda update --all

Documentar los entornos para reproducibilidad

Documentar los entornos puede ser también muy interesante para conseguir reproducirlos más adelante en otras máquinas con las que vayamos a trabajar, o las de otros compañeros del equipo.

Esta tarea también la puedes hacer con conda, gracias a este comando:

conda env export > entorno.yml

Lo bueno es que estos entornos documentados pueden ser restaurados fácilmente también con conda:

conda env create -f entorno.yml

Uso de canales oficiales como conda-forge

Mantente alineado con los canales oficiales como «conda-forge», una comunidad que mantiene paquetes actualizados y compatibles.

Puedes usarlo con este comando:

conda install -c conda-forge tu_paquete

Automatizar tareas con scripts en notebooks

Aprende a usar los Jupyter Notebooks porque permiten automatizar procesos de análisis y generación de reportes. Además encontrarás numerosas utilidades dentro de esta herramienta para tareas como documentar y parametrizar los notebooks, de modo que puedas facilitar su reutilización en distintos proyectos.

Errores comunes y cómo solucionarlos

Anaconda facilita mucho la tarea de instalar y gestionar dependencias, pero no siempre es sencillo y aún así podremos encontrar algunos problemas comunes.

Conflictos de dependencias

Un problema común puede ser encontrar conflictos entre las versiones de las dependencias, por ejemplo cuando dos paquetes requieren versiones incompatibles de una misma librería. 

En este caso puedes probar a instalar las dependencias en un entorno nuevo y especificar versiones compatibles:

conda install paquete=1.2

Problemas al activar entornos

Si tienes problemas al activar un entorno con «conda activate entorno» puede deberse a que «conda» no se encuentre inicializado en el shell actual

Prueba a lanzar el comando:

conda init

Luego reinicia el terminal para asegurarte que los cambios tienen efecto. Si aún así no se resuelve puedes probar que existe ese entorno:

conda env list

Y luego activarlo con la ruta completa:

conda activate ruta/completa/del/entorno

Anaconda no reconocido en la terminal

Esto es algo típico en Windows. Simplemente te debes asegurar que tienes la carpeta de instalación de Anaconda en el PATH. 

Esto se puede resolver durante la instalación con la opción «Add Anaconda to my PATH environment variable».

Alternativas a Anaconda Python

Existen alternativas a Anaconda Python que podrías evaluar, en el caso de que Anaconda se te quede un poco grande.

Miniconda

Esta versión reducida de Anaconda ya la hemos comentado y resulta sobre todo ideal para usuarios más experimentados o personas que tengan necesidades de ahorro de espacio en disco.

Pyenv

Aunque no tiene todas las funcionalidades de Anaconda, Pyenv es una herramienta muy buena para gestionar múltiples versiones de Python en un mismo sistema.

Docker para entornos aislados

También podrías utilizar Docker para conseguir algunas de las funcionalidades que te ofrece Anaconda por un camino diferente. Se trataría de crear contenedores que tengan Python instalado y todas las dependencias necesarias para el desarrollo de tus programas o scripts. La parte buena de Docker es que puedes utilizar luego esa misma configuración para el despliegue de tus proyectos, de modo que tengas el mismo entorno en la máquina de desarrollo y la máquina de producción.