我们Anaconda非常重视我们的数据科学社区，并且一直在努力了解您如何使用我们的产品以及如何改善您的整体体验。
考虑到这个目标，我们最近发布了我们的第一个Anaconda状态数据科学调查，以更好地了解用户使用Anaconda完成的任务，他们对它的看法，以及他们使用的数据源，可视化和横向扩展方法。该调查于2018年3月22日至4月30日进行，调查结果为4,218份，调查完成率为100％。
除了向我们提供关于如何改进产品的重要见解，我们的结果报告还揭示了Anaconda社区内数据科学和机器学习的当前趋势。
数据科学的状态
Anaconda数据科学状况很强。在2018年1月至3月期间，每月有200到250万次下载，Anaconda很容易成为最受欢迎的Python发行版，随着R的增长。 调查的主要发现包括：
将Docker容器和Kubernetes等云原生技术应用于数据科学正在以牺牲传统大数据（Hadoop / Spark）为代价。
Google Cloud的数据服务超过了Amazon Web Services（AWS）和Microsoft Azure。虽然谷歌云是第三大云提供商，但它对数据服务的关注正在通过Anaconda社区获得回报。
除数据科学家（16％）和学者（16％）外，Anaconda在软件开发人员（15％）中越来越受欢迎。
Matplotlib继续享有其在可视化领域的先发优势，席卷该类别，但它是一个高度拥挤的空间，拥有许多强大的竞争对手，包括开源和商业。Plotly，Tableau，Microsoft Power BI和Tibco Spotfire都是Matplotlib和其他开源项目（如ggplot，Bokeh，D3和Altair）的强大商业竞争对手。
对于我们的用户来说，Anaconda是免费的，但不是太多，它是开源的。免费被评为最重要的属性，而开源许可是倒数第二。
要了解有关2018年数据科学状况的更多信息，我们邀请您在此处下载完整报告。
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