Google Colab: primeros pasos

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Por si alguien tiene dudas del navegador que utiliza el profe, el nombre es Brave. Y tiene la filosof铆a de generar una nueva experiencia de navegaci贸n. Yo lo uso y me encanta porque por defecto tiene el bloqueo de anuncios, en caso de que uno active la visualizaci贸n de anuncios el navegador te recompensar谩 por medio de tokens. Pueden mirar m谩s en:
https://brave.com/es/

Si no les aparece en Drive solamente seleccionen 鈥淐onectar m谩s aplicaciones鈥 y busquen 鈥淐olaboratory鈥

Notas 馃槃
Google Colab: Primeros pasos.

  • Es una herramienta basada en la nube que te permite trabajar en notebooks, y se guardan en tu cuenta de Google Drive 馃槂.

  • Nube vs local: Ambas son 煤tiles, pero se diferencian en la configuraci贸n de entornos, ya que en la nube ya est谩n precargadas, y de local tienes que configurarlo manualmente. Tambi茅n es diferente el tiempo de ejecuci贸n y la escalabilidad: la nube tiene m谩s poder porque puedes rentarlo!. 馃捀

  • Google Colab: Servicio en la nube basado en Jupyter Notebooks, no requiere configuraci贸n y tiene un trabajo a nivel de archivo (el notebook es la base). Tiene uso de gratuito de GPUs y TPUs para correr modelos grandes. 鈽侊笍

  • Puedes acceder a Google Colab desde tu drive o desde el navegador.

  • Para aprender Markdown.

    Markdown Guide

  • Las variables son persistentes (se conservan) entre celdas de c贸digo!. 馃敟

  • Para llamar a la l铆nea de comandos, debemos usar primero un signo de admiraci贸n ! y luego un comando v谩lido, por ejemplo !pwd o !pip install session-info.

Yo era muy fan de anaconda y tuve un curso donde tuve que utilizar Google Colab y me encant贸. Hoy en d铆a utilizo los 2 ya que hay algunas librer铆as que utilizan de segundo plano ventanas y en Google Colab no te deja.

Una variante a Google Colab en la nube es Gradient de Paparspace. La versi贸n free cuanta con:

  • Hasta 16 GB de RAM de la GPU
  • 8 n煤cleos de CPU
  • 30 GB de RAM
  • 5 GB de almacenamiento

El link es https://gradient.run/

Para salir de la vista markdown : Shift + Enter

Me encanto esta clase de Google Colab, despu茅s de haber aprendido python esto me esta gustado mucho. Tengo ilusi贸n con el curso

Escrib铆 un articulo como resumen de lo expuesto por el profesor y con alguna informaci贸n extra sobre jupyter notebook, por si quieren verlo y de paso que conectemos en linkedin para crear y compartir conocimiento:

https://www.linkedin.com/pulse/qu%C3%A9-puedo-hacer-en-google-colab-juan-diego-ramirez-zuluaga

La letra x no se le da a mi compa :c eso me va a distraer en el resto del curso vlvg

Entendido y funcional. Para comandos tambi茅n funciona el porcentaje. %

variable = "DBZ"
print(variable)

!ps
%ls

pip install session-info
import session_info
session_info.show()

Me est谩 gustando el curso. Creo que es una herramienta voy a poder usar MUCHO.

Una herramienta muy poderosa en los notebooks son los shortcuts de teclado, nos ayuda a movernos mas rapido entre las celdas.
Para ver los shortcuts disponibles y configurar dependiendo a nuestro gusto vamos al apartado de Herramienta -> Combinaci贸n de teclas

con esto se desplegara todos los shortcuts que ofrece Google Colab, recomiendo revisarlos todos pero los que yo uso con mayor frecuencia son los siguientes
.

  • Ctrl+Enter -> ejecuta la celda en la que te ubicas
  • Alt+Enter -> ejecuta la celda en la que te ubicas y genera una nueva celda
  • Shift+Enter -> ejecuta la celda en la que te encuentras y te ubica en la siguiente celda
  • Ctrl+M d -> borra la celda en la que te ubicas
  • Ctrl+M J -> mover las celdas seleccionadas hacia abajo
  • Ctrl+M k -> mover las celdas seleccionadas hacia arriba

Impresionante jeje ahora si a aprender a configurar mi entorno como desarrollador de Ciencia de datos

Informaci贸n resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Puedo utilizar herramientas que se encuentran en la nube como Google Colab

  • Una gran ventaja de trabajar en la nube es que puedo manejar gran cantidad de datos

  • Google Colab est谩 basado en Jupyter Notebooks

  • Google Colab funciona con Python, es decir, las sentencias y estructuras funcionan igual

  • Dentro de Google Colab puedo tener diferentes tipos de archivos como c贸digo, texto, im谩genes, variables, etc.

  • Existen 2 tipos de celda. Celdas de c贸digo y celda de texto enriquecido

  • Una librer铆a es un conjunto de funciones ya escritas que me ayudan a resolver un problema

Como lo menciona el maestro, en collab no es necesario crear y configurar un entorno porque ya est谩 creado y viene con varias librer铆as, en el ejemplo use Numpy

Mientras que si trabajar谩 desde mi ordenador tendr铆a que un entorno, por lo general git dentro del entorno instalar Numpy con el comando pip install numpy鈥 en resumen collab es una herramientas que nos facilita la vida

Por si a alguien no le aparece el Colaboratoy en Google Drive, lo 煤nico que tienen que hace es seleccionar donde dice 鈥渃onectar m谩s aplicaciones鈥, ah铆 buscan colaboratory y lo instalan. Despu茅s de eso ya les aparecer谩

Yo creo que de todas las instalaciones o tecnolog铆as que se pueden utilizar, Colab es la m谩s sencilla. Inclusive se deber铆a utilizar cuando reci茅n se aprende Python. Leo otras opiniones

Lo de la linea de comando es algo nuevo, siempre se aprende algo. definitivamente los Notebook son demasiado c贸modos y eficientes. Gran herramienta.

Siempre he sido muy ambiguo a la hora de usar herramientas de la nube, pero gracias a este tipo de cursos me he motivado para usarlas, ya que, se ve la gran utilidad y su sencilla forma de trabajo. Tambi茅n es muy 煤til la parte de las extensiones, brindan un mejor control a la hora de programar.

Hola a todos. Si de casualidad cuando dan clic en + para encontrar Google Colaboratory y este no est谩, lo que deben hacer es dar en Conectar mas aplicaciones, buscar colaboraotry, insalar ese complemento, aceptar todas los requerimientos para hacer la conexion de Drive con Colaboratory y listo. Ya est谩n 鈥渆mparejados鈥.

S贸lo van 2 clases y el curso va genial. Por fin pude comprender mejor esto de Colab.

Hola, saludos a todos.
Hac铆a falta este curso. la mayor铆a de los profesores lo utilizan y van directo a sus clases, por lo que s tiene que ir aprendiendo sobre la marcha, ensayo y error, adem谩s de ir investigando.
Por lo anterior, ser谩 de mucho provecho conocer sobre esta herramienta valiosa que simplifica el trabajo a la hora de programar, adem谩s que permita hacer notas, etc.
Enhorabuena!
Saludos

La verdad estoy en cero en estos temas, pero parece que el profe lo ense帽a muy sencillo

Excelente clase!! nunca pens茅 el poder de estas herramientas 鉂わ笍

Google Colab al estar basado en Jupyter Notebook viene por defecto con Python y la configuraci贸n necesaria para la Ciencia de Datos.

Puedes comenzar importando tus librer铆as favoritas para la Ciencia de Datos:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Que pensando cuando el profe dijo: "Este panda"
Me est谩s diciendo que no lo conoce a Po? 馃槮

Cargar datos desde Github

!git clone LinkRepo
% cd RepoName

Descomprimir zip

!unzip GPR_radargrams.zip
% cd GPR_radargrams

Markdown Guide

Tensor Processing Units (TPUs) are Google鈥檚 custom-developed application-specific integrated circuits (ASICs) used to accelerate machine learning workloads.

Google Colab

  • Servicio en la nube
    -Basado en Jupyter Notebooks
    -No requiere configuraci贸n
  • Trabajo a nivel de archivo
  • Uso gratuito de GPUs y TPUs

He usado Google Colab y es muy f谩cil de usar. Si has usado otros notebooks es lo mismo. Si no lo has hecho, es una muy buena manera de empezar.

No sab铆a la existencia de los notebook. Me esta gustando bastante el curso, adem谩s que usas brave 鉂わ笍

Este colab me parece una extra帽a y fascinante combinaci贸n entre un ide y notion

command control enter es en una Mac, en los otros sistemas es ctrl + enter.

https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=es simplemente para facilitar el link a Google Colab

Realmente muy 煤til los tutoriales proporcionados por la p谩gina, recomiendo leerlos!

Si no quieren descargar el archivo pueden abrirlo directamente, ir a Archivo > Guardar y luego a Guardar una copia en Drive. El archivo se guardar谩 en la carpeta Colab Notebooks de su Drive

Muy agradecido por un curso que aterrice tantos conceptos de manera de sencilla y r谩pida. Gracias Platzi y Gracias Jesus

Yeah Brave B)

Excelente clase.

No conoc铆a a este profesor pero鈥s excelente!

Google Colab
Ventajas

  • Accesibilidad: Google Colab se puede usar en l铆nea y de forma gratuita con solo una cuenta de Google.

  • Integraci贸n: Google Colab est谩 integrado con Google Drive y Google Cloud Platform, lo que permite el almacenamiento y la colaboraci贸n en l铆nea.

  • Bibliotecas preinstaladas: Google Colab viene con una amplia gama de bibliotecas preinstaladas, lo que facilita la instalaci贸n y el uso de herramientas de an谩lisis de datos populares.

  • Facilidad de uso: Google Colab es f谩cil de usar y no requiere configuraci贸n adicional.

Desventajas

  • Limitaciones de hardware: el uso gratuito limita el tiempo de ejecuci贸n de la CPU y la GPU.

  • Dependencia de internet: Google Colab requiere una conexi贸n a internet para funcionar.

  • Limitaciones de la memoria: la capacidad de memoria disponible es limitada y puede ser un problema para conjuntos de datos grandes.

  • Riesgo de seguridad: ya que Google Colab se ejecuta en l铆nea, es importante tener cuidado al manipular datos sensibles.

Google Colab: en palabras sencillas

  • Es una plataforma en l铆nea gratuita que permite escribir y ejecutar c贸digo de programaci贸n en diferentes lenguajes, como Python y R.
  • Proporciona un editor de texto y un entorno de ejecuci贸n de c贸digo en la nube(no es necesario instalar software en tu ordenador).
  • Te permite compartir y colaborar en proyectos con otros usuarios en tiempo real.
  • Es especialmente 煤til para el aprendizaje de la programaci贸n, la ciencia de datos y la investigaci贸n, ya que proporciona acceso a herramientas y recursos avanzados de forma gratuita.

Como es posible que apenas estoy conociendo Google Colab 馃槮 Espero sea un gran curso, pinta bien.

Mis apuntes de la clase 馃摑
.
Google colab es un sistema basado en notebooks para trabajar en Data Science, podemos hacerlo dentro de nuestra cuenta google y almacenando en google drive.

Notebooks en la Nube 鈽侊笍 vs Local 馃捇

Cabe mencionar que dependiendo del objetivo de nuestro trabajo o proyecto podemos utilizar una o la otra ya que ambas son sumamente 煤tiles.

Entre las caracter铆sticas mas destacadas est谩n:

  • Configuraci贸n de entorno
    • En la nube ya esta todo listo, incluso ya cuenta con librer铆as especializadas en Data Science integradas.
    • En local toda la configuraci贸n nos toca hacerla por nuestra propia cuenta de forma manual, esto incluye instalar software o extenciones adicionales.
  • Tiempos de ejecuci贸n
    • En local depende de la capacidad de nuestra computadora
  • Escalabilidad
    • En la nube podemos adquirir m谩s capacidad de computo si el proyecto lo requiere.
    • En local estamos l铆mitados al poder de procesamiento que incluye nuestra computadora.

Que es Google Colab?

  • Servicio en la nube
  • No requiere configuraci贸n (ready to use)
  • Basado en los Jupyter notebooks
  • Trabaja a nivel de archivo
  • Cuenta con uso gratuito de GPU y TPU (poder de computo y ejecuci贸n)

Estos servicios en la nube como Google colab son muy 煤tiles, adem谩s que son gratuitos y funcionan con el navegador.

Super bien como explica el profe, me gusto mucho el vs entre notebooks en la nube y de formar local.

En google drive se debe instalar google Colab.

Hi
por si te pasa como ami, si no te aparece la opcion de colaboratory , tendra que instalarla y si tiene poco espacio en drive, tendria que gestionar mas espacio

espero que te ayude

Pasos para cargar o subir un Notebook en Google Colab

Estos pasos se realizan cuando vas a abrir por primera vez un archivo en google Colab.

  1. En google Colab, en la esquina superior izquierda hacer click en Archivo o File
  2. Luego click en Upload notebook o Subir notebook
  3. En la secci贸n de Subir hacer click en Seleccionar archivo
  4. Buscar el archivo, y luego hacer click en Abrir

Pasos para entrar a Google Colab

  1. Ir a la siguiente direcci贸n

    Google Drive

  2. En la esquina superior izquierda hacer click en Nuevo \ M谩s \ Google Colaboratory

  3. En la esquina superior derecha hacer click en Conectar.

  4. Una vez aparezca el check 鉁 se podr谩 comenzar a trabajar.

He quedado totalmente sorprendido con Goggle Colab, no lo conoc铆a en lo absoluto.

En caso de no aparecer la opci贸n de Google Collaborative al ingresar en https://drive.google.com, deben dar clic a + Conectar m谩s aplicaciones y buscar la aplicaci贸n.

Esta super

Adem谩s permite realizar alg煤n trabajo si nuestra m谩quina no cuenta con recursos suficientemente potentes. Y todo de forma gratuita.

鉁岋笍Hola, les comparto mis notas, tambien les dejo el archivo en PDF con mejor resoluci贸n, espero les ayude馃憤.
Click 馃柋锔 https://bit.ly/Entorno_Google_Colab

  1. Google Colab: primeros pasos
    Notebooks en la nube vs Local

Ambas son 煤tiles, pero se diferencian en la configuraci贸n de entornos, ya que en la nube ya est谩n precargadas, y de local tienes que configurarlo manualmente. Tambi茅n es diferente el tiempo de ejecuci贸n y la escalabilidad: la nube tiene m谩s poder porque puedes rentarlo!.

Que es Google Colab

Es un servicio en la nube basado en Jupyter Notebooks, no requiere configuraci贸n y tiene un trabajo a nivel de archivo (el notebook es la base). Tiene uso de gratuito de GPUs y TPUs para correr modelos grandes. y se pueden guardar en Google Drive (drive 鈫 nuevo 鈫 mas 鈫 google colaboratory)

Para llamar a la l铆nea de comandos, debemos usar primero un signo de admiraci贸n !
y luego un comando v谩lido, por ejemplo !pwd o !pip install session-info
Para aprender Markdown 鈫 Markdown Guide
<aside>
馃挕 Una variante a Google Colab en la nube es Gradient de Paparspace. La versi贸n free cuanta con:

Hasta 16 GB de RAM de la GPU
8 n煤cleos de CPU
30 GB de RAM
5 GB de almacenamiento
El link es https://gradient.run/

</aside>

Google colab: primeros pasos

Notebooks en la nube vs locales

Las ventajas que presentan las notebooks en la nube frente a las notebooks locales son:

  • Configuraci贸n del entorno: al tener una notebook en la nube no tienes que preocuparte por instalar paqueteria, editores, configurar tus preferencias, etc. debido a que los proveedores de estas nubes nos brindan una plataforma previamente configurada que incluye todo lo necesario para que te conviertas en un gran cient铆fico de datos.
  • Tiempos de ejecuci贸n: Al tener gran cantidad de datos, la nube es la mejor opci贸n debido a que se cuenta con una computadora que cuenta con los recursos necesarios para realizar an谩lisis sobre datos de manera exhaustiva.
  • Escalabilidad: Cuando se tienen grandes cantidades de datos y se quiere hacer crecer el entorno de desarrollo para realizar an谩lisis m谩s complejos sobre los datos, los notebooks en la nube ofrecen la posibilidad de escalado casi automatico, debido a que se puede gestionar los recursos del servidor desde la plataforma.

驴Qu茅 es Google Colab?

Es un servicio en la nube que esta basado en Jupiter Notebook y no requiere configuraci贸n. Sigue una filosof铆a de trabajo a nivel archivo, es decir, el punto inicial del programa es un Notebook. Adem谩s nos brinda el uso gratuito de GPUs y TPUs (poder de computo) que podemos usar para nuestros an谩lisis de datos.

Explorando Google Colab

  • Ejemplos: Nos permite ver ejemplos que Google nos ha preparado, los cuales nos ayudar谩n a introducirnos a Google Colab, principalmente al manejo de su Notebook.
  • Recientes: En esta secci贸n podemos ver los 煤ltimos archivos que hemos abierto y si eres nuevo en la plataforma te aparecer谩 el archivo 鈥淭e damos la bienvenida a Colabratory鈥.
  • Google Drive: En esta secci贸n puedes importar archivos de tu cuenta drive asociada al correo.
  • Github: Nos permite importar archivos desde un repositorio de Github鈥
  • Subir: Nos permite subir archivos desde nuestra computadora.

En esta clase vamos a usar el siguiente archivo , puedes descargarlo e importarlo usando la secci贸n 鈥渟ubir鈥. Este archivo se encuentra compuesto por dos tipos de celdas:

  • Celdas de texto enriquecido (markdown): nos permiten explicar nuestro c贸digo. Al momento de estar editando nuestro texto nos mostrar谩 una pre visualizaci贸n del texto.
  • Celdas de c贸digo: nos permiten a帽adir codigo ejecutable escrito en Python, el c贸digo se puede ejecutar haciendo click en el s铆mbolo de play. Adem谩s de que las variables persisten entre diversas celdas de c贸digo.

Adem谩s podemos escribir comandos para indicarle a la computadora que realize una acci贸n, para usar la linea de comandos nuestros comandos tienen que ir precedidos por el caracter especial ! (signo de exclamaci贸n o bang) , algunos comandos b谩sicos son:

  • pwd: Nos muestra el directorio en el que nos encontramos dentro de la maquina remota, se usar铆a de la siguiente manera !pwd.
  • ls: Nos muestra los archivos que se encuentran dentro del directorio en el que nos encontramos, se usar铆a de la siguiente manera !ls.
    Si quieres saber m谩s sobre comandos de la l铆nea de comandos pudes ver el Curso de terminal y l铆nea de comandos.

Tambi茅n podemos instalar librer铆as (una libreria es un conjunto de c贸digo desarrollado por un programador y que tu puedes utilizar para realizar tareas m谩s facilmente) que necesitemos.

Para comenzar a usar la librer铆a solamente tenemos que importarla.

Finalmente de dejo los ejemplos completos durante la clase.

Wow que fascinante es esto despu茅s de pasar por python comprendes lo vers谩til que es esta herramienta!!!

Si no les aparece Google colaboratory en google drive seleccionen en conectar mas aplicaciones y descarguen colaboratory

falto agregar como instalar Google Colaboratory, ya que no siempre esta instalado

Locales vs Nube

Para ver que librer铆as est谩n por defecto puedes usar:

help("modules")

Muy interesante este curso. Tengo muchas expectativas en esta carrera de Ciencias de Datos!

No conoc铆a Google Collab, est谩 re-bueno.

Excelente jamas me habia puesto a verificar los datos que se puden utilizar con los notebooks como colab.

Si es la primera vez que se va a utilizar Google Colaboratory, se debe dar clic en m谩s -> conectar m谩s aplicaciones y realizar la b煤squeda manual, posteriormente instalar. As铆 saldr谩 posteriormente el nombre Google Colaboratory cuando des clic en m谩s.

Los notebooks nos permite ejecutar celda de c贸digo, de texto, as铆 mismo ejecutar ciertas lineas de comando.
Por otro lado nos permite instalar ciertas librer铆as que vamos a poder utilizar seg煤n las necesidades que tengamos

Muy interesante la clase, a seguir adelante.

notas importantes
para instalar un librer铆a se necesita usar el comando
!pip install "libreria"
para importarlo se usa
import 鈥渓ibreria鈥 as 鈥渁lias鈥

Me cuesta dejar los Ides tradicionales por el formato Notebook, pero se que es un estandar para la Ciencia de datos u.u

Cuando uno tiene poco conocimento de este tipo de herramientas se da cuenta de la cantidad de herramientas gratuitas que uno desaprovecha. Gracias profe por todo el conocimiento.

Es interesante que aprendan a usar Collab, porque muchos lugares de trabajo contratan los servicios de computo en la nube de diversas empresas, y la mayoria tienen ambientes de desarrollo tipo Colab (Jupyter Notebooks)

Uso del session_info.show()

Importar librer铆as instaladas en Colab

Instalaci贸n de librer铆as en Colab

Comandos de la terminal en Colab

C贸digo en Colab

Cargar ejemplo en el Notebook de Colab

Ejemplos de google Colab

Opciones de Colaboraci贸n

Opciones de Colaboraci贸n

Google Colab

Notebooks en la nube vs locales

Muy buena clase!

Google colab es un servicio en la nube que no requiere configuracion y ademas usa python como lenguaje-

Me agrada mucho este curso, soy principiante, espero que pueda seguir aprendiendo m谩s y m谩s de este tema.

uso gratuito de gpus y tpus

驴qu茅 es google colab?

Google Colab: primeros pasos

Herramienta usada desde un servicio en la nube. El cual es un sistema basado en notebooks que ayuda a trabajar en ciencias de datos y que vive en la cuenta de google drive.

Notebooks en la nube vs. locales

Ambas opciones son buenas, tienen desventajas y ventajas.

Cuando entramos a un servicio en la nube sobre notebooks ya tenemos todo lo necesario para trabajar (librer铆as). Si lo hici茅ramos de forma local tendr铆amos que hacer todo este proceso, el cual es f谩cil pero hay que hacerlo.

Otra diferencia es el tiempo de ejecuci贸n y la escalabilidad, son dificultades que se van a presentar al momento de trabajar con grandes cantidades de datos que incluso no quepan dentro de nuestra computadora, en este caso los ambientes en la nube son muy buenos porque siempre podemos aumentar la capacidad de la computadora para trabajar mejor.

驴Qu茅 es Google Colab?
Servicio en la nube.
Basado en Jupyter Notebooks.
No requiere configuraci贸n.
Trabajo a nivel de archivo: esto quiere decir que el punto inicial de tu proyecto va a ser un notebooks.
Uso gratuito de GPUs y TPUs.

L铆nea de comandos: serie de procesos o tareas que le puedes decir a la computadora que ejecute.
Librer铆a: colecci贸n de funciones que buscan resolver un problema. Son funciones que otras personas ya han programado y escrito. S贸lo hay que descargarlas y utilizarlas en el proyecto.

Falta edici贸n de video para ver mejor el codigo que se esta escribiendo

muy es muy f谩cil trabajar con todas estas herramientas a la mano. gracias

interesante los primeros pasos

Por si les interesa aprender Markdown, aqu铆 est谩 este curso gratis

Por si quieren saber qu茅 es GPU
Por si quieren saber qu茅 es TPU

Celda de texto <PfeqtFtrygoH>
#%% [markdown]
###聽Ejecuci贸n y edici贸n de celdas

####聽Celdas de c贸digo

A continuaci贸n, se encuentra una **celda de c贸digo** con una peque帽a instrucci贸n de **Python** que imprime un texto:



Celda de c贸digo <muSlAETY-_Hg>
#%% [code]
print("隆Hola, Platzinauta!")
Resultado de la ejecuci贸n
0KB
	Stream
		隆Hola, Platzinauta!

Yo no lo tenia instalado, pero puedes instalarlo sin problema

Les comparto mis apuntes para esta clase:

Pero podr铆a decirse que Google Colab tambi茅n requiere de ciertas configuraciones dependiendo de que tipo de proyecto o an谩lisis este trabajando la persona, no? Por ejemplo, Google Colab no cuenta con todas las librer铆as en el ambiente de trabajo al iniciar un notebook, en algunos casos se debe configurar el ambiente, instalando librer铆as, entre otras cosas.

Excelente curso es muy f谩cil utilizar GC.