‫なるほど｡
‫アナコンダとミニコンドームの違いは､ 少しお分かりいただけたでしょうか｡
‫まだ蛇にうんざりしていなければいいのですが､ もう1つコンドームを取り上げます｡
‫AnacondaとMini Condorがデータサイエンティストのハードウェアストアやワークベンチのようなものだとすれば､ Condorはデータサイエンティストのパーソナルアシスタントのようなものです｡
‫必要なときに新しいツールを注文して､ ワークベンチをセットアップすることができます｡
‫自分が使っているツールのコピーをとって､ 誰かと共有する｡
‫また､ より正式には､ AnacondaとMini Condorはソフトウェアディストリビューションとして､ Condaはパッケージマネージャとして知られている｡
‫パッケージとは､ 誰かが書いた､ あなたがうまく使えるコードの集合体であることを思い出してください｡
‫Condaは､ これらのパッケージのダウンロード､ インストール､ 管理を支援します｡
‫AnacondaやMini Condaをダウンロードしてコンピュータにインストールすると､ Condaが付属してきます｡
‫でも､ ミニコンドームを使っているから｡
‫多くのコンデンサーは､ 使い始めるための必需品が付属しています｡
‫Pythonのように､ Anacondaのようなデータサイエンスツールのハードウェアストア全体ではなく､ 多くのCondaも付属しています｡
‫だから､ 最初は戸惑うこともあるかと思います｡
‫このことを理解するのに時間がかかったのは事実です｡
‫しかし､ Conderでできるのは､ 他のツールのインストールです｡
‫そのため､ ベースとなるcondorをたくさん用意し､ Pythonもパソコンに取り込んでいます｡
‫そして､ パッケージマネージャであるCondaを使って､ これらの他のパッケージをインストールするのです｡
‫ダニエル､ なぜこの方法でやらないんだ､ と思うかもしれませんね｡
‫これは､ 非常に多くのステップが持っているように混乱するようです｡
‫パソコンはすでに持っています｡
‫ミニコンダをダウンロードしろってこと？
‫コンダコンドームで接触する意味を持つ｡
‫パッケージのインストールを手伝ってくれる個人秘書のようなものです｡
‫パッケージは､ 他の人が書いたコードで､ 私は完全にあなたを取得します｡
‫私も入社当初はそうでしたが､ いろいろなチームで仕事をしていくうちに､ 自分が取り組むプロジェクトの種類に応じて､
‫このような設定をすることがいかに重要であるかが分かってきました｡
‫次は､ データサイエンス・ツールのパーソナル・アシスタントであるCondaが､ さまざまなプロジェクトに取り組むためのさまざまなパッケージを含む環境の構築にどのように役立つかを見ていきます｡
‫さて､ 繰り返しになりますが､ 今､ あなたが少し混乱しているのなら､ 私はあなたを理解できます｡
‫このコンセプトは私も理解するのに少し時間がかかりましたが､ コースを通して様々な例で実際に見ていきます｡