
English: 
Hey there. How's [it] going everybody in this video?
We'll be learning how to get started with Anaconda by continuum
analytics now if you don't know what Anaconda is it is a data science platform that comes with a lot of stuff right out of
The box so it comes with a python
Distribution a package manager called conda a way to manage environments and a lot of other
Libraries and packages pre-installed now these packages are usually related to data science
So it comes with things like numpy [Sci] [Pi] [jupiter] Notebooks
and things like that now the number one question [people] usually have when they first hear about something like
Anaconda is why would you need it?
So what benefit you get from Anaconda as opposed to just installing these packages through pip or something like that
Well, you shouldn't feel obligated to use Anaconda. It's really just an option that some people prefer
So if you're getting along, just fine with regular python and haven't run into any problems then there's really no huge reason to switch
But a lot of people especially those in the data science community who might not be full-time developers they find that

Korean: 
안녕하세요.
우리는 "Continuum Analytics 컨티넘 애널리틱스 "의 "Anaconda 아나콘다"를 시작하는 법을 배울 것입니다.
아직 "아나콘다"가 무엇인지 알지 못한다면, 그것은 데이터 분석 플랫폼으로
파이썬 언어와 여러 필요한 다른 소프트웨어를 모두 포함한 배포판 것으로서
콘다 라는 패키지 관리자로 환경 설정 및 기타 여러 가지를 관리합니다.
여러 라이브러리와 패키지가 이미 설치되어 있는데, 대개 데이터 과학과 관련이 있습니다.
예를 들어 numpy 넘파이 scipy 사이파이 jupyter 주피터 노트북 같은 것입니다.
그리고 이런 것에 대해 이야기 하면 보통 사람들이 처음으로 가지는 질문은
아나콘다가 왜 필요한가? 입니다
그렇다면 이러한 패키지를 pip 또는 이와 유사한 방법으로 설치하는 것과는 비교해 볼 때 Anaconda에서 어떤 이점을 얻을 수 있을까요?
반드시 아나콘다를 사용해야만 하는 것은 아닙니다. 어떤 사람들은 이 방식을 선호하는 선택지 중 하나일 뿐입니다.
그래서 평범한 파이썬으로 잘 사용하고 있고 별 문제가 발생하지 않았다면 전환 할 큰 이유는 없습니다.
그러나 많은 사람들, 특히 전업 개발자가 아닌 데이터 과학 커뮤니티의 사람들은

English: 
Anaconda simplifies a lot of common problems that beginners run into and it's also good to use in classrooms
So that you know your students are all on the same page, [so] things like installing python on multiple platforms
separating out different environments
Dealing with not having correct privileges and getting up and running with specific packages and libraries all of those are things that
Anaconda can help with so let's go ahead and download Anaconda here, and we'll walk through some of the features
So I'm here on the anaconda download Page and if you just Google python
Anaconda then this should be one of the first results, [and] you can also [Google] the company name which is continuum analytics
So at the top of the download page here
We can see that there [is] a link for the list of packages that comes pre-installed with Anaconda
So I'm going to go [ahead] and open this up and I'm going to pull up python
3.5 now if we scroll down here then you can see that it comes with a lot of stuff right out of the box
So all those packages can take up a lot of space now
If hard drive space is an issue for you
And you don't want to download all those packages

Korean: 
Anaconda는 초보자가 자주 겪는 많은 어려운 점을 쉽게 만들어주고, 교실에서 사용하기에도 좋습니다.
학생들이 모두 같은 개발 환경을 사용할 수 있게 해 주고, (Windows, Mac, Linux 등) 다양한 플랫폼에도 동일한 구성으로 Python을 설치해 주고,
필요한 경우에 따라 별도의 가상 환경을 만들수도 있고,
특별한 권한을 가지지 않고 특정 패키지와 라이브러리를 설치하여 실행시키는 등이 문제에 대해
아나콘다가 도움이 될 수 있습니다. 아나콘다를 다운로드하고 여기에서 몇 가지 기능을 살펴 보겠습니다.
그래서 저는 아나콘다 다운로드 페이지에 왔습니다. 구글에서 파이썬을 검색하면
아마 이 페이지가 상위 결과 중 하나일지도 모르겠습니다. 또는 continuum analytics 라는 회사 이름을 Google로 검색할 수도 있습니다.
다운로드 페이지 상단에
아나콘다에 포함되어 있는 패키지 목록 링크가 있음을 알 수 있습니다.
그래서 저는 이것을 열어서 파이썬 3.5를 선택해 보겠습니다.
이제 여기서 아래로 내려가 보면 많은 패키지가 포함되어 있는 것을 알 수 있습니다.
모든 패키지를 설치한다면 많은 공간을 차지할 수 있습니다.
하드 드라이브 공간이 문제여서
모든 패키지를 다운로드하고 싶지는 않은 경우

English: 
Then they do offer a download here called mini conda and mini Conda is a small bootstrap version that comes with their python
Distribution essential packages and conda and we'll talk about Conda in just a second
but we're going to go ahead and download the entire thing so that's going to include all of the packages that it comes pre-installed with
So the download is pretty straightforward, so I'm going to download this for my mac
But if you're on a windows or a linux machine, and you can just choose one of those for your operating system
So I'm just going to choose os x here and then I'm going to download this graphical installer
So I'm going to go ahead and cancel out of this here, and then I'll just wait for this download to finish
[ok] so once that is downloaded. Let's go ahead and open that [up] and run through the installer now
We're pretty much [just] going to be clicking through and accepting defaults here
So I'm going to go ahead and agree [to] these and I'm going to stall only for me
And I'm going to leave the default location and so now I'm just going to fast forward until this is finished installing

Korean: 
그렇다면 mini conda 미니 콘다 다운로드를 제공합니다. 미니 콘다는 작은 부트 스트랩 버전으로 파이썬, 필수 패키지과 함께
conda를 포함하고 있습니다.  그리고  Conda에 대해 잠깐 뒤에 설명 할 것입니다만
일단은 계속 진행하여 전체 패키지를 다운로드 받아 설치할 것입니다.
그러면 다운로드가 매우 간단해집니다.  Mac 용으로 다운로드 할 것입니다.
그러나 Windows 또는 Linux 시스템을 사용하고 있다면 운영 체제에 맞게 선택할 수 있습니다.
그래서 여기서 os x를 선택하겠습니다. 여기 그래픽 설치 프로그램을 다운로드 할 것입니다.
이 화면은 취소 할 것입니다. 이 다운로드가 끝날 때까지 기다리겠습니다.
일단 다운로드가 끝나면 설치 프로그램을 실행 해 봅시다.
여기서는 대체로 기본값을 사용할 것입니다. (명령행 실행을 위해서는 path 설정 필요)
그래서 동의 할 것이고 오직 나만 사용하는 것으로 설치 할 것입니다.
기본 위치로 내버려 두겠습니다. 이제 설치가 끝날 때까지 빨리 감기로 가겠습니다.

English: 
Ok so now that that download is finished
[I'm] just going to go ahead and close down my browser here and pull up my terminal okay?
So when we install it anaconda, [it] should have automatically added that to our path
So to test this we can just go ahead and type in python now
If everything installed correctly and we should have a python version 3 here and you can see that
It's using this anaconda distribution, and if you install the full version of Anaconda
[then] we should be able to import certain packages that were included with that download so I should just be able to type in import
numpy and run that and you can see that that didn't give us an error so that package does exist and just
To test that further let's go ahead and also import matplotlib and see if that works so you can see that that worked also
So we already have a couple of packages here ok so now let's just go ahead and exit out [of] python here
And now I'm just going to go ahead and clear my screen. So that's all there is to installing
Anaconda and depending on what kind of system

Korean: 
이제 다운로드가 완료되었습니다.
[나는] 앞으로 나아가서 여기 브라우저를 닫고 내 터미널 단말기 명령행 창을 열겠습니다.
아나콘다 설치시 자동적으로 (명령행) 경로에 추가해야합니다.
그래서 이것을 시험해보기 위해 우리는 이제 파이썬으로 직접 입력 할 수 있습니다.
모든 것이 올바르게 설치되고 여기에 파이썬 버전 3이 있어야합니다.
이 아나콘다 배포판을 사용하고 있으며 아나콘다의 정식 버전을 설치하면
해당 version 버전의 다운로드에 포함 된 특정 패키지를 가져오는 import 명령을 실행시킬 수 있습니다.
import numpy라고 입력하고 실행했을 때 오류가 발생하지 않으면  하면 패키지가 존재하는 것을 알 수 있습니다.
이제 import matplotlib 이 작동하는지 확인해 봅시다. 이것도 작동합니다.
그래서 우리는 이미 두 개의 패키지가 작동하고 있습니다. 그래서 이제 파이썬에서 빠져 나갑시다.
이제 화면을 지우겠습니다. 여기까지가 아나콘다 설치입니다.
시스템 종류에 따라

Korean: 
많은 사람들이 이런식으로 설치하는 것이 수동으로 파이썬을 설치하는 것 보다 훨씬 쉽다는 것을 발견합니다
특히 더 많은 패키지를 추가해야하는 경우 많은 인기 패키지가 포함되어 있습니다. (역자 주: conda list 명령 참고)
여기서 다른 패키지를 더 추가하려면 
 핍 (pip)도 있습니다. 여러분 대부분이 잘 알고있을 것입니다. pip 핍에 대해 더 알고 싶다면
별도의 비디오가 있습니다. 여기서 pip list 명령을 입력하면
아나콘다로 설치된 패키지를 모두 나열한다는 것을 알 수 있습니다
아나콘다는 conda라는 자체 패키지 관리자와 함께 제공됩니다.
그리고 conda의 유용한 점은 파이썬이 아닌 패키지와 관련된 패키지를 설치하기 위해 사용할 수 있다는 점입니다.
그래서 pip 로는 곤란할 수 있는 것도 (?) 가능합니다. (역자 주: pip는 python 관련 패키지에만 적용)
Conda와 함께 사용할 수 있는 모든 명령을 보려면 
Conda --help
많은 conda 명령들이 pip 명령과 비슷하다는 것을 알 수 있습니다. 여기에서
리스트와 검색, 설치 및 그런 것들이 있습니다.
여기에 화면을 지우고

English: 
You're on a lot of people find that kind of installation of python much easier than doing it manually
Especially whenever you get a lot of popular packages out of the box now if you do need to add more packages
We still have pip which most of you are probably familiar with and if you'd like to learn more about pip
then I do have a separate video on that, but if I go ahead and type in pip list
Then you can see that it lists out all [of] the packages that came pre-installed
with Anaconda
Now Anaconda also comes with its own package manager called conda
And conda is useful because we can [use] it to install non python packages and dependencies
So it can install some things that wouldn't necessarily make sense
with pip so we can view all the commands that we can use with Conda by running Conda - - [he'll]
Now you can see that a lot of these conda commands are similar to our pip commands, so in here
We have list and search and install and things like that
so let's go ahead and clear the screen here and

English: 
let's run conda list now if we compare this to our pip list then we notice that all of these with the
Py tags here are python packages that were also listed in our pip list
so if you ever need to install [additional] packages
Then you can try running
Conda install and if for some reason you have any issues [with] using Conda or just prefer pip then you can still use pip install?
to install packages now one thing that's really interesting and useful about conda is that you can use it to manage your
environments - so some of you may have seen my video on virtually envy where you can make isolated virtual environments for different projects and
Conda can do that as well, and it even has a few advantages over birthday and B
So let's take a look at how we can create some virtual environments now
I'm not going to go into too much depth about why we should be using virtual environments
I covered that in some previous videos
But basically what they're used for is when we want to work on multiple projects these projects may use different
versions of different packages and possibly even different versions of python

Korean: 
이제 conda list를 실행합시다.
pip list 와 비교한다면
여기에 py 태그는 파이썬 패키지이며 우리의 pip 에도 나열되어 있습니다.
그래서 [추가] 패키지를 설치해야하는 경우
conda install
명령을 시도해 볼 수 있습니다
어떤 이유로 Conda를 사용하는데 문제가 있거나 그냥 pip를 선호한다면 pip install을 사용해서 패키지를 설치할 수 있습니다.
conda 에 대해 정말로 흥미롭고 유용한 것 중 하나는 설정 환경도 관리 할 수 ​​있다는 것입니다.
어떤 분은 독립된 virtual env 가상 환경 을  각각의 프로젝트를 위해 만드는 법에 관한 비디오를 보셨을 것입니다.
Conda도 그렇게 할 수 있으며 virtual env에 비해 몇 가지 장점이 있습니다.
이제 가상 환경을 어떻게 만들 수 있는지 살펴 보겠습니다.
왜 우리가 가상 환경을 사용해야하는지에 대해서는 너무 깊이 다루지 않을 것입니다.
이전 비디오에서 그것을 다루었습니다.
그러나 기본적으로 그런 가상환경이 유용한 경우는 우리가 여러 프로젝트에서 작업할 때
다른 패키지의 버전과 심지어 다른 버전의 파이썬 이 필요할 수도 있기 때문입니다.

Korean: 
따라서 모든 프로젝트를 방금 설치한 전역 설치판에 맞추려고하는 대신
특정 패키지와 버전이 필요한 별도의 환경을 만들 수 있습니다.
그래서 한 예로 우리가 지금 플라스크 응용 프로그램에 대한 작업을 시작하고 싶다고 합시다. 그리고 이것을 위해 가상환경을 만들기 위해
conda create 라고 입력합니다. 그 다음에 - - name을 입력 할 것입니다.
나는 이걸 my_app 이라고 부르겠습니다.
그리고 이제 우리가 원하는 몇 개의 기초 패키지를 입력할 것입니다.
flask 와 SQL alchemy
이제 Conda로 새 환경을 만들 때 적어도 하나의 시작 패키지가 있어야합니다.
하지만 그 중 하나를 원하지 않으면 pip 또는 python과 같은 것을 적으면 됩니다.
그러나이 경우에는 a를 가져야합니다.
어쨌든 플라스크 응용 프로그램을 만들 것입니다.
그럼 그냥 플라스크와 SQL alchemy를 패키지로 전달해 봅시다.
그런 다음 설치 예정인 것을 보여 주면 진행을 위해 [예] 할 수 있습니다.
이제 우리는 방금 만든 새로운 환경을 활성화하고자합니다.

English: 
So instead of trying to get all of our projects to conform to [our] global installations and versions
We can instead just create these separate environments that have the specific packages and versions that we need
So [let's] say that we wanted to start working on a flask app now to create a new environment for this
Application using conda then we can just say conda create and then I'm going to do a - - name here
I'm just going to call this my app
And now I'm going to go ahead and pass in some
Starting packages that we want so I'm going to say flask and sql alchemy
Now you have to have at least one starting package when you create a new environment with Conda
But if you don't want one then you can just pass in something like pip or python
But it is required to have a but in this case
We're going to be building a flask application anyway
So let's just go ahead and pass flask and sql alchemy in as those packages
And then it's going to show you what it's going to install and let's just go ahead and [hit] yes
Okay, so now we want to activate that new environment that we just created now

Korean: 
이 부분은 Mac 과 Windows에서 다를 수 있습니다. Windows 에서는 이렇게 입력할 수 있을 것입니다.
activate my_app
하지만 Mac에서는
source activate my_app
이라고 입력해야 할 것입니다
그래서 제가 실행하면 우리는 우리의 새로운 환경에 있다고 말할 수 있습니다. 왜냐하면 새로운 환경의 이름을
바로 여기에 프롬프트 위체 추가했기 때문입니다.
내 화면을 지워도
계속 유지된다는 것을 알 수 있습니다. 일단 환경이 활성화되면
pip list 명령을 수행하여 기본 플라스크와 SQL alchemy 만 있는 것을 볼 수 있습니다.
Mac 또는 Linux에서 우리가 사용하는 파이썬의 경로를 보고 싶다면
which python 
명령을 실행합니다. 우리가 사용하고 있는 파이썬이 지금이 my_app 환경에 있다는 것을 알 수 있습니다, 알았죠?
그리고 (활성화시켰던) 환경에서의 작업을 마치고 환경을 비활성화하고싶다면 Windows 에서는
deactivate
명령을 사용하고, Mac 또는 Linux에서는 
source deactivate
명령을 사용합니다.
또한 conda로 다른 버전의 파이썬을 사용하는 환경도 만들 수 있습니다.

English: 
This is going to be different on a Mac than on windows on windows. I believe you can just say something [like]
activate my app, but on Mac
This [is] actually going to be source activate my app
So if I run that you can tell that we're in our new environment here because it added the name of our environment above our
Prompt right here
and if I clear my screen
You can see that that still stays there and once we have that environment
Activated if we do a pip list then you can see that we only have our base flask and sql alchemy
Packages and on Mac or linux if we want to see the path to which python we're using then we can run which
Python and you can see that the python that we're using is now within this my app environment, okay?
And once you're done with your environment and want to deactivate it on windows. You can just say
Deactivate but on Mac or linux that's actually going to be source deactivate
So we can also use content to create environments using different versions of python also?

Korean: 
같은 flask 를 위한 것이지만 파이썬 2.7을 파이썬 3.5 대신에  사용하는 환경을 만들고 싶다고 해 봅시다.
이제는 환경을 만드는 데 사용했던 명령을 다시 가져 오려고 합니다. 대신
이 이름을 my_app27 로 변경하려고합니다. 그리고 여기의 키워드
python=2.7 를 전달합니다
앞에 --를 사용하지 않으므로 옵션이 아닙니다. 그냥 python=2.7 입니다.
이제 그것을 실행하고 어떤 패키지들을 설치할 것인지 표시할 것입니다.
예를 입력하고 환경에 설치가 완료되면
이제 환경을 활성화 할 것입니다.
source activate py_app27
이제 활성화했으므로 python 을 실행시킵시다.
여기에서 파이썬 버전은 파이썬 2.7입니다.
그래서 우리 환경을 만들 때 그 버전을 지정하면 지정된 대로 작동합니다.
자 이제 파이썬에서 빠져 나갑시다.

English: 
so let's say that I wanted to create an environment for the same flask at but using python [2] 7 instead of python 3 5
Now I'm just going to bring back up that command that we used to create [that] environment, but instead
I'm just going to change this name to my app 2 7 and I'm also going to pass in this keyword here
[python] equals two point seven now this python doesn't have
Dashes before so it's not an option. It's just python [two] seven there
So now I'm going to go ahead and run that and it's going to tell us what packages
It's going to install so I'm going to go ahead and hit yes on that and once that environment is done installing
Now I'm just going to go ahead and activate it. So I'm going to say
Source activate my app [two] seven and now that we have [that] activated let's go ahead and Run python
Within here, and you'll see that the version of python that we have here is python 2.7
So specifying that version when we created our environment work for luckly, okay?
So now let's just go ahead and exit out [of] python and let's go ahead and also

English: 
deactivate our
Virtual environment there now one useful thing that we can do with conda is that we can view our environments that we've created
so if I say conda
ENv list and list those out then you can see that both of the environments [that] we created are there and
currently this default when this root one is the one that's
activated and if you ever want to remove [an] environment
Then we can just say conda remove and then we'll pass in the name of our environment
So I'll grab this my app here and paste that in and now we need to
Specify all of the packages and if we just want to delete the [entire] thing then we can just say all
it's going to ask us if we want to continue, and we can just hit yes and
Now if I relist those environments, then you can see that the my app is gone
So I'm going to go ahead and do that same thing for my
2.7 also say yes, and
Clear the screen and if I list those out then you can see we [just] have our root and a content environment
Okay, so I think that's going to do it for this video

Korean: 
그리고 가상환경을 비활성화 합시다.
conda로 할 수 있는 한 가지 유용한 점은 우리가 만든 환경을 볼 수 있다는 것입니다.
그래서 
conda env list
명령을 입력하면 가상 환경의 목록을 볼 수 있습니다.
우리가 만든 가상 환경 모두를 확인할 수 있습니다.
현재 이 root 라는 환경이
활성화 된 상태이고 어떤 환경을 제거하려는 경우
conda remove
라고 입력하고 매개변수로 환경의 이름을 전달할 수 있습니다.
그래서 이 my_app 을 여기 가져 와서 붙여 넣겠습니다.
이제 삭제할 모든 패키지를 지정해야 하는데 전부를 삭제하고 싶다면
all
이라고 입력할 수 있습니다.
우리가 계속하기를 원하는지 우리에게 물어볼 것입니다. yes 라고 입력하면
이제 그 환경 목록을 다시 보면 my_app 이 없어 졌음을 알 수 있습니다.
마찬가지로 my_app27 도
yes 라고 한 후
화면을 지우고 환경 목록을 나열하면 우리는 우리의 root 아나콘다 환경을 볼 수 있습니다.
좋아요, 그래서 이 비디오 내용은 여기까지인 듯 합니다.

Korean: 
이것으로 여러분들이 왜 사람들이 아나콘다를 파이썬 개발에 사용하는 것을 선호하는지에 대한 이해할 수 있기를 바랍니다.
모든 사람을 위한 것은 아니지만, 데이터 과학 분야에서 일하는 사람이라면
정말 멋진 패키지를 제공하며, 어떤 사이트에서는 (아나콘다를) 권장하는 것도 볼 수 있을 것입니다.
그래서 저는 여러분 모두에게 그것이 무엇인지 그리고 왜 어떤 사이트가 그것을 제안 하는지를 알기를 원했습니다.
Jupyter 노트북은 현재 웹 사이트를 방문하면
Anaconda 설치를 추천합니다. 왜냐면 설치 한 후에는 
jupyter notebook
이라고 입력하고 jupyter 노트북을 열어 볼 수 있기 때문입니다.
 
그리고 Jupyter 노트북 에 관해서도 사용법 안내 비디오를 만들 계획입니다.
따라서 아나콘다를 설치하면 그 비디오를 따라 하기에도 좋을 것입니다.
그러나 pip 을 통해 설치하는 것도 정말 쉽습니다.
따라서 아나콘다를 설치하고 싶지 않다면, 여전히 잘 따라갈 수 있습니다.
이 비디오에서 다루는 내용에 대해 궁금한 점이 있으면
그러면 아래의 [코멘트] 섹션에서 자유롭게 질문 할 수 있습니다. 답변을 위해 최선을 다할 것입니다.
이 튜토리얼을 [즐기는] 이들을 지원하고 싶다면 다음과 같은 몇 가지 방법으로 할 수 있습니다.

English: 
I hope this gave you an idea of why some people would prefer using Anaconda for their python development now
It's not for everyone, but if you are someone who is working in Data science?
Then it really does come with some nice packages out of the box, and you're probably going to see it recommended on certain sites
So I wanted you all to know what it was and why certain sites might suggest it so for example
Jupiter notebooks are becoming very popular right now if you go to their website they recommend installing
Anaconda because after the installation of Anaconda, you can just say jupiter notebook and fire one of those up
And you can see that that just pops up ready to go so speaking of Jupiter Notebooks
I plan on doing a tutorial on these very soon
So installing Anaconda might be a good starting point if you want to follow along with those videos
But it's also real easy to install through pip
So if you don't want to install Anaconda, then you'll still be able to follow along just fine
So if anyone has any questions about what we cover in this video
Then [feel] free to ask in the [comment] section below and I'll do my best to answer those
If you [enjoy] these tutorials and would like to support them then there are several ways you can do that

Korean: 
동영상을 좋아하고 엄지 손가락을 올리거나 동영상을 좋아하는 방법입니다.
이 동영상을 유용하다고 생각하는 사람과이 동영상을 공유하는 것은 큰 도움이됩니다.
귀하가 patreon을 통해 기부 할 수있는 방법
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English: 
These just ways to simply like the video and give it a thumbs up and also
it's a huge help to share these videos with anyone who you think would find them useful and if you
The means you can contribute through patreon
And there's a link to that page in a description section below be sure [to] subscribe for future videos and thank you all for [watching]
