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# 2.3.1.4 Instalación de Anaconda desde WSL

**Anaconda es una distribución de Python y R para ciencia de datos y&#x20;*****machine learning*****&#x20;que permite simplificar el manejo de librerías y paquetes. Incluye herramientas y librerías para Windows, Linux y macOS.**

En el siguiente enlace, dar click derecho sobre la versión de Anaconda para Linux de 64-Bit (x86) y copiar la dirección del enlace <https://www.anaconda.com/products/distribution>, ejecutar el siguiente comando en la terminal de Ubuntu (importante la letra "o" se encuentra en mayúscula):

```bash
wget -O anaconda.sh <enlace_copiado>
```

Se confirma la descarga del archivo por medio del comando:

```bash
ls
```

Por medio del comando a continuación, se ejecuta la instalación del programa:

```bash
bash anaconda.shs
```

Se confirman los requerimientos de licencia y la ubicación del archivo, y se procede con la instalación.\
Finalmente el programa consulta si se quiere inicializar con el comando:

```bash
conda init
```

Lo que es recomendable dado que permite comunicar otros programas con Conda. Finalmente es recomendable reiniciar la terminal con Ctrl + t, o cerrar y volver a abrir la misma, para que se cargue la configuración definida. Puede comprobarse la correcta instalación por medio del comando:

```bash
conda info
```

Como Conda es una distribución para ciencia de datos, incluye su propia instalación de Jupyter, que puede ser consultada desde la terminal con el comando:

```bash
jupyter-notebook
```

Dando lugar a la generación de los enlaces para ingresar a los notebooks. Se recomienda copiar-pegar el segundo, que inicia con "localhost". Algunas versiones de la terminal pueden interactuar con los enlaces por medio de Ctrl + click. Recordatorio, el proceso se "mata" con Ctrl + c.\
Igualmente es posible ejecutar Conda desde VSCode, iniciando VSCode dentro de WSL, por medio de la terminal con el comando:

```bash
code . 
```

Con lo que se ejecuta VSCode desde la carpeta home de Ubuntu dentro de WSL. Seguido se puede ejecutar un notebook de jupyter con VSCode, seleccionando el kernel de Conda como intérprete.

<figure><img src="/files/EXpXglJvNnOAJs7LI36H" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
