Anaconda 3 安裝教學及說明
Python 開發環境介紹 - Anaconda 3 完整安裝說明及步驟
本篇文章除了介紹Anaconda之外，將對安裝及環境做一個整體性的說明，希望初學者可以按部就班的了解及接觸外，亦可實際有安裝完整環境經驗，我們也會在其他文章介紹 Python IDLE 、Google Colab 及 Jupyter Notebook 的開發環境安裝介紹。
Anaconda是 Python 及 R 語言的一個免費開源發行版本，主要用於資料科學(Data Science)、機器學習(Machine Learning)、巨量資料處理(Large-Scale Data Processing)及預測分析(Predictive Analytics)，可對許多套件(Packages)進行管理，是目前全世界最受歡迎的 Python 資料科學(Data Science)平台，全球擁有超過2000萬用戶。
Anaconda 3目前有三種版本(如下圖)，分別是個人版(Individual Edition)、團隊版(Team Edition)及企業版(Enterprise Edition)
其中個人版不僅免費外，對於初學者或是學生在學習使用上非常方便也足夠，超過7,500個資料科學及機器學習套件提供查找及安裝，同時管理多個數據環境非常方便也容易，環境間可以單獨維護及運行，而不會互相影響，接下來我們將詳細的 step by step 教大家如何安裝整個環境。
Anaconda 3 安裝 — Individual Edition
首先，我們先到Anaconda官網(https://www.anaconda.com/)，點選上方 Products/Individual Edition 。
在個人版本(Individual Edition)介紹頁中，您將可以看到相關特色說明，看完後您可以點選「Download」，畫面將會帶您到頁面下方下載區。
在此下載頁面區塊中，將會呈現支援各種不同作業系統(有 Windows、MacOS 及 Linux 可選擇)的Anaconda版本，每個作業系統針對 Python 3.7 / Python 2.7 都有64位元(64-Bit)及32位元(32-Bit)不同版本可提供，讀者可以根據自己需求做不同下載版本選擇。
1. 下載 Anaconda Installer
本篇文章將針對 Windows 作業系統，下載 Python 3.7 / 64-Bit 的 Installer 來做安裝說明。
2. 執行下載的 Anaconda installer
3. 查看安裝版本，並點選「Next」
4. 閱讀許可協議(License Agreement)後，點選「I Agree」
5. 選擇欲安裝對象
會有兩種選擇如下，
○ Just Me (系統建議)
○ All Users
除非需要為系統的所有用戶(需要Windows管理員權限)進行安裝，否則可依系統建議，選擇" Just Me "安裝即可，並點選「Next」
6. 確認安裝路徑
若需要更改Anaconda預設的安裝路徑，可點選「Browse」進行選擇欲安裝位置，若沒有要變更可直接點選「Next」
7. 進階選項安裝
選擇是否要將 Anaconda 加到 PATH 環境變數中，若不確定您自己的需求，可參考官方建議不用將 Anaconda 加到環境變數裡，依預設勾選選項並直接點選「Install」
8. 進行安裝
在安裝過程中，若想要查看安裝那些細項，可以點選「Show details」
點選「Show details」後，將可看到系統安裝資訊過程，並等待安裝。
9. 安裝完成
安裝完成前，會顯示訊息除了安裝 Anaconda 外，同時也安裝 JetBrains 這家軟體公司的 PyCharm IDE，並完全與 Anaconda 整合起來，方便您在開發時使用，點選「Next」。
您將看到已完成安裝的訊息，若不想看一些說明，可將check box前的勾勾拿掉，並點選「Finish」即完成 Anaconda 3的安裝。
10. 驗證安裝是否完成
安裝完成後，我們可以做一個簡單的檢查來確保安裝沒有問題。讀者可以試著從 Windows 左下角的開始選單(Start menu)中，選擇 Anaconda 3 (64-bit)資料夾下的 Anaconda Navigator (anaconda 3)。
如果 Navigator 打開後，會顯示下方管理介面，表示讀者已成功安裝完成Anaconda 3。如果沒有顯示或有其他錯誤訊息，請檢查是否完成了上述每個步驟，同時也可在 Anaconda 官網上查詢 Help and support。
恭喜您往資料科學的學習又邁出了一步，歡迎大家可以參考文章 Jupyter Notebook 完整介紹、安裝及使用說明，我們會在接下來的文章或課程中，教大家如何學習 Python 這個性感的程式語言，以及許多有趣的大數據及機器學習課程。
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