Aprende Ingl茅s, Programaci贸n, AI, Ciberseguridad y m谩s a precio especial.

Antes: $249

Currency
$209
Suscr铆bete

Termina en:

2 D铆as
2 Hrs
20 Min
54 Seg

Google Colab: primeros pasos

2/16
Recursos

Aportes 119

Preguntas 24

Ordenar por:

驴Quieres ver m谩s aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

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.

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/

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.

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

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

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

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

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()

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.

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

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

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

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

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.

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.

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

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.

Me gusto mucho este entorno de google colab. No sabia que tenia esa capacidad de trabajar tan sencilla sin tocar algo de mi computadora cuando se instala algun programa.

Porfavor pon subtitulos
A mi no me aparecia el google collab desde drive, toco entrar por google buscador

Google Colab: La Herramienta de Cuadernos Interactivos en la Nube

馃寪 Entorno en L铆nea en la Nube: Google Colab se ejecuta en la nube de Google, lo que te permite acceder a tus proyectos de programaci贸n en cualquier lugar.

馃搳 Cuadernos Interactivos: Crea cuadernos interactivos al estilo Jupyter con texto, c贸digo y resultados visuales en un solo lugar.

馃捇 Recursos de Google: Google Colab proporciona acceso a unidades de procesamiento gr谩fico (GPU) y unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google, ideales para cargas de trabajo de aprendizaje autom谩tico y procesamiento intensivo.

馃懃 Colaboraci贸n en Tiempo Real: Colabora con otros usuarios en un mismo cuaderno en tiempo real para proyectos compartidos.

馃搧 Integraci贸n con Google Drive: Almacena tus cuadernos en Google Drive para facilitar la organizaci贸n y el acceso.

馃摎 Bibliotecas Preinstaladas: Google Colab incluye bibliotecas de Python comunes preinstaladas, lo que agiliza el proceso de desarrollo.

馃殌 Exportaci贸n y Publicaci贸n: Exporta tus cuadernos en formatos como PDF o GitHub para compartirlos y publicarlos.

馃啌 Opci贸n Gratuita: Ofrece una versi贸n gratuita con recursos limitados, y tambi茅n una opci贸n de pago, Colab Pro, para recursos m谩s potentes.

Google Colab es ampliamente utilizado en la comunidad de programadores y cient铆ficos de datos debido a su facilidad de uso y la potencia de la nube de Google. Es ideal para proyectos de aprendizaje autom谩tico, an谩lisis de datos y programaci贸n colaborativa.

馃馃徏馃馃徏
Alguien tiene el archivo de Google Colaboratory?, no lo encuentro

amo este capitulo

Si tambien no supiste como encontrar Google Colab desde tu 鈥淕oogle Drive鈥 te comparto la serie de pasos que use hoy: 12 de sep de 2023

Que pasa en caso de no tener la opcion de ir 鈥淕oogle Colaboraty鈥

  • Ir a nuevo
  • Mas
    • Conectar mas aplicaciones
  • Lupa
  • Buscar mas aplicaciones
  • Escribir en la barra de busqueda
  • Colaboraty
  • Boton azul
  • Instalar

Que increible es iniciar este camino como cientifica de datos desde la nube usando Google Colab

Es por ello que comparto parte de mis notas de hoy

Como ingresar a Google Colab

  • Para ingresar a Google Colab
  • El sistema basado en notebooks
  • Hay dos formas

Forma 1

Forma 2

Que pasa en caso de no tener la opcion de ir 鈥淕oogle Colaboraty鈥

  • Ir a nuevo
  • Mas
    • Conectar mas aplicaciones
  • Lupa
  • Buscar mas aplicaciones
  • Escribir en la barra de busqueda
  • Colaboraty
  • Boton azul
  • Instalar

Libreria

  • Una libreria es una coleccion de funciones que buscan resolver un problema
  • Funciones que otras personas ya han programado
  • Ya han escrito
  • Descargarla y usarlas en el proyecto

Primer Notebook

  • Ejecucion de celda de codigo
  • Crear celda de texto
  • Ejecutar comando en la linea de comandos
  • Ejecutar libreria
  • Importar libreria
  • Usar libreria

Datos importantes

  • Con el simbolo !
  • Puedo estar en la linea de terminar
  • Con el simbolo !
  • Puedo ingresar librerias a mi notebook

Apuntes de las ultimas dos clases 馃挌馃摎


.

  1. Herramientas que se instalar谩n en el curso y para qu茅 sirven:

    1.1 Notebooks: Permiten combinar c贸digo, texto explicativo y otros elementos en un solo documento interactivo. Para el an谩lisis de datos, los notebooks son ideales para explorar y analizar conjuntos de datos. Permiten realizar c谩lculos, visualizar datos y generar informes interactivos.

    1.2 GoogleCollabs (o collaboratory): es una plataforma en l铆nea que permite a los usuarios escribir, ejecutar y colaborar en c贸digo de Python en la nube. Es una herramienta muy 煤til para el desarrollo de proyectos. Est谩 basado en jupiter notebooks. Puedes acceder a Google Colab desde tu drive o desde el navegador.

    Colab ofrece acceso gratuito a unidades de procesamiento gr谩fico (GPUs) y unidades de procesamiento tensorial (TPUs). Estas unidades son especialmente 煤tiles para tareas de aprendizaje autom谩tico que requieren un alto rendimiento computacional. Tambi茅n permite la colaboraci贸n en tiempo real, lo que significa que varias personas pueden trabajar en el mismo notebook al mismo tiempo. Adem谩s, es compatible con bibliotecas populares como TensorFlow, PyTorch, NumPy, Pandas, entre otros. Tambi茅n puedes usarlo para aprender markdown, que es un lenguaje de marcado ligero. Puedes agregar formato como encabezados, negritas, cursivas, listas y enlaces a un texto sin formato utilizando una sintaxis simple y f谩cil de entender.

    Nota1: un lenguaje de marcado ligero es una forma sencilla de agregar formato y estructura a un texto sin formato mediante el uso de etiquetas o marcas f谩ciles de entender.
    Nota 2: Una variante a Google Colab en la nube es Gradient de Paparspace. La versi贸n free cuenta con:

    - Hasta 16 GB de RAM de la GPU
    - 8 n煤cleos de CPU
    - 30 GB de RAM
    - 5 GB de almacenamiento
    .
  2. Diferencias de trabajar en la nube y trabajar en un entorno local:
    .
    • Configuraci贸n de entorno: cuando entras a la nube, ya tienes todo lo necesario para trabajar en ciencia de datos. En un entorno local, es necesario configurar todo, las librer铆as y las herramientas que usar谩s. Por ejemplo, Google Colab proporciona un entorno de ejecuci贸n en la nube, lo que significa que no es necesario instalar ning煤n software en tu computadora. Adem谩s, viene con muchas bibliotecas y paquetes de Python preinstalados, lo que facilita la importaci贸n y uso de herramientas.
    • Tiempo de ejecuci贸n y escalabilidad: cuando trabajes en proyectos con grandes cantidades de datos, se te presentar谩n dificultades con el espacio o con la capacidad de ejecuci贸n de tus equipos. En la nube, siempre puedes ampliar la capacidad del equipo que est谩s rentando.
      .
  3. Primeros pasos en google colab:

    Primero lo primero, Para ingresar a Google Colaboratory, puedes entrar desde el navegador o desde Drive creando un archivo nuevo. Ah铆 te dar谩 la opci贸n de crear un notebook en Google Colab. T煤 ya sabes usar Python, as铆 que no entremos en formalidades. Aqu铆 tienes la informaci贸n necesaria para comenzar en Google Colab.
    .
    • 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.
    • Google Colab tiene celdas de texto que son para colocar texto enriquecido (negritas, cursivas, listas y enlaces a un texto, etc). Necesitas saber markdown, pero es sencillo de aprender. Adem谩s, hay botones y herramientas que te pueden ayudar a usar texto enriquecido.

Este es el enlace para Jupyter online: https://jupyter.org/try-jupyter/lab/

Genial ahora se que es Google Colab, aunque prefiero en Local, claro por el momento.

2. Google Colab: primeros pasos

Notebooks en la nube vs. locales

  • Ambos son 煤tiles.
  • Configuraci贸n de entorno.
  • Tiempos de ejecuci贸n.
  • Escalabilidad.

驴Qu茅 es Google Colab?

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

Para ver las librer铆as instaladas en Google Colab: !pip freeze

Yo conocia Jupyter, pero no colab. Que buena 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