Saúl Regalado
Luis Ángel Pérez Meléndez
ROBINSON TORRES HERRERA
¿Qué es Google Colab y por qué deberías usarlo?
Google Colab es una potente herramienta en la nube para ciencia de datos que vive dentro de tu cuenta de Google Drive. Al utilizarla, te beneficias de la integración con Jupyter Notebooks, la facilidad de uso y la configuración mínima requerida. Podrás generar análisis de datos y modelos muy complejos sin necesidad de preocuparte por la potencia de tu computadora local, ya que Google Colab ofrece GPUs y TPUs de manera gratuita para aumentar la capacidad de cómputo.
Trabajar en la nube con herramientas como Google Colab presenta varias ventajas frente al trabajo local, como la configuración automática del entorno y la capacidad de escalar proyectos grandes sin preocuparte por los recursos físicos de tu máquina. Todo esto convierte a Google Colab en una herramienta ideal para proyectos de ciencia de datos.
¿Cómo crear tu primer notebook en Google Colab?
Crear un notebook en Google Colab es sencillo y rápido.
Otra forma de acceder a Google Colab es desde Google Drive:
Con el notebook abierto, simplemente conecta a la instancia virtual para comenzar a trabajar.
¿Cómo ejecutar código y texto en Google Colab?
El uso de notebooks te permite separar tu código y texto en diferentes celdas. Veamos cómo:
Celdas de código: Aquí puedes escribir y ejecutar código directamente, como por ejemplo en Python:
print("Hola, Platzi Autonauta")
Para ejecutar esta celda, haz clic en "Ejecutar celda" o utiliza el atajo Command/Ctrl + Enter.
Celdas de texto: Usa estas para agregar contexto o explicaciones a tu código usando Markdown. Por ejemplo, puedes escribir texto en negritas, cursivas, listas y enlaces, facilitando la documentación de tu trabajo. Si no sabes usar Markdown, Google Colab te facilita el formato con herramientas visuales.
Además, Google Colab te permite incluir elementos multimedia, como gifs, para hacer tus notebooks más interactivos.
¿Cómo instalar y usar librerías en Google Colab?
Las librerías son fundamentales para expandir las capacidades de tus proyectos en Python. A continuación te muestro cómo instalarlas:
Usa el comando pip install para instalar librerías:
!pip install nombre_de_la_librería
Nota el uso del signo de exclamación (!) para ejecutar comandos en la línea de comandos.
Una vez instalada la librería, impórtala en tu código:
import nombre_de_la_librería
Esto te permitirá utilizar funciones programadas por otros, optimizando así tu tiempo y esfuerzo.
Utilizar la línea de comandos en Google Colab
La línea de comandos permite ejecutar tareas en el sistema operativo. Para usar comandos dentro de Google Colab, utiliza el operador especial (!). Algunos comandos básicos son:
!pwd para saber en qué directorio estás trabajando.!ls para listar los archivos en el directorio actual.Estos comandos te ayudarán a gestionar mejor tus proyectos y asegurarte de que tu entorno está correctamente configurado.
Con Google Colab, estás listo para adentrarte en el mundo de la ciencia de datos de forma eficiente y sin complicaciones. Recuerda que este es solo el inicio; sigue explorando y practicando para mejorar tus habilidades. ¡Tú puedes!
Saúl Regalado
Luis Ángel Pérez Meléndez
ROBINSON TORRES HERRERA
Gabriel Missael Barco
Lizzet Camacho
Víctor Macías Pincay
Juan García Bauzá
Víctor Macías Pincay
Sebastian Carballo
KAREN PAOLA JURADO FLOREZ
Platzi Team
KAREN PAOLA JURADO FLOREZ
Daniel Carmona
Clayton Jhordan Iliquin Zavaleta
Joel Salazar López
Juan Diego Ramirez Zuluaga
Avilio de Jesús Muñoz Vilchez
Luis Falconí
Kevin Jefferson Lopez De la O
Sergio Emanuel Tomas
Brian Reina
Santiago Ramos Morales
Vladymir Fidel Hernández González
Antonio Demarco Bonino
DAVID EDUARDO BAEZ SANCHEZ
Julián Esteban Londoño Ruiz
Ana Milena Garcia Tavera
Eduardo Alonso Wong Nuñez
Emilio Planás
Jhins Ledys Cárdenas Pardo
Juan José Gómez Aguirre
Jeisson Espinosa
Bryan
Brayan Alexis Lechon Andrango
David Ricardo Mena Quevedo
Joel Sierra Mendoza
Diego Alejandro Estrada Navea
Víctor Macías Pincay
Elí Eduardo Tamez Canales
Leonardo Monastoque Abril
Diego Alejandro Lozada Martinez
Si no les aparece en Drive solamente seleccionen “Conectar más aplicaciones” y busquen “Colaboratory”
gracias, justo eso estaba buscando.
gracias, me sirvió.
Notas :smile: 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 😃.
Nube vs local: Ambas son útiles, pero se diferencian en la configuración de entornos, ya que en la nube ya están precargadas, y de local tienes que configurarlo manualmente. También es diferente el tiempo de ejecución y la escalabilidad: la nube tiene más poder porque puedes rentarlo!. 💸
Google Colab: Servicio en la nube basado en Jupyter Notebooks, no requiere configuración 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. ☁️
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 código!. 🔥
Para llamar a la línea de comandos, debemos usar primero un signo de admiración ! y luego un comando válido, por ejemplo !pwd o !pip install session-info.
no le coloqué el signo de admiración e igual ejecutó la instalación
Gracias por el aporte.
Una variante a Google Colab en la nube es Gradient de Paparspace. La versión free cuanta con:
El link es
GRacias por el aporte.
Graciaaas!
Karen, estoy empezando el curso y siento que hay mas apuntes como estos a lo largo del curso, solo tengo que decirte gracias, porque de verdad estan increibles.
Hola, ¡me alegra mucho que te hayan sido útiles mis apuntes! y gracias a tu comentario recordé que no los seguí subiendo como aporte en los comentarios del curso, pero, ya los acabo de añadir en cada clase, espero aún sean de utilidad para ti.
Yo era muy fan de anaconda y tuve un curso donde tuve que utilizar Google Colab y me encantó. Hoy en día utilizo los 2 ya que hay algunas librerías que utilizan de segundo plano ventanas y en Google Colab no te deja.
algo que. e molesta de anaconda es que no tiene el autocompletado, por eso prefiero por ahora colab
Anaconda lo veo como algo "antigüo" y solía tener problemas de compatibilidad y otras cuestiones. Collab está súper bien y disponible desde cualquier dispositivo donde tengas tu cuenta de drive. Pero si se trata de diseño de aplicaciones, usarás tkinter o modulos similares, collab no los soportará. Así que mi pack favorito por el momento es collab + VSC
Escribí un articulo como resumen de lo expuesto por el profesor y con alguna información 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%25C3%25A9-puedo-hacer-en-google-colab-juan-diego-ramirez-zuluaga
Excelente Juan. Buen artículo. Gracias por compartirlo.
Muy buen artículo.
Para salir de la vista markdown : Shift + Enter
A su vez Shift + Enter lo que hace es ejecutar la celda y moverte a la celda de abajo si existe, sino existe crea una nueva!
Me encanto esta clase de Google Colab, después de haber aprendido python esto me esta gustado mucho. Tengo ilusión 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
xd
Me está gustando el curso. Creo que es una herramienta voy a poder usar MUCHO.
Entendido y funcional. Para comandos también funciona el porcentaje. %
variable = "DBZ" print(variable) !ps %ls pip install session-info import session_info session_info.show()
Me surgió la duda con tu comentario acerca de la diferencia entre ! o %, encontré esto:
Gracias por tu aporte!
Hola, tome el curso de manejo de la terminal pero nunca traíamos un comando con !, porque en los notebook para el comando se invoca el !, Gracias si me puede ayudar a aclarar esta duda. :)
Alguien me podria explicar for dummies que es GPU y TPUs?
Son componentes de hardware que sirven para realizar tareas de cómputo. En este caso puesto que pertenecen a google y no están ubicados en tu propio ordenador, serían parte de un servicio en la nube el cual es gratuito en google colab (es decir, google cede algunos recursos de sus ordenadores a sus usuarios para que realicen las tareas de cómputo que requieran). Esto puede ser conveniente tanto en el caso de que no cuentes con los recursos suficientes en tu ordenador o por la practicidad que brinda usarlos en la nube.
Una GPU hace referencia a la tarjeta de video de los computadores. Es decir, un computador gamer entre mejor tarjeta de video (GPU) tenga, mejor y mas "pesados" juegos correrá. . Una TPU es un componente propio de Google que tiene la capacidad de correr complejos y grandes componentes de Machine Learning e IA para temas de Ciencia de Datos. Es como un cerebro mas avanzado que la CPU (procesador del computador) llamese Intel o AMD.
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. También es muy útil la parte de las extensiones, brindan un mejor control a la hora de programar.
Información 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 está 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 código, texto, imágenes, variables, etc.
Existen 2 tipos de celda. Celdas de código y celda de texto enriquecido
Una librería 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 está creado y viene con varias librerías, en el ejemplo use Numpy
Mientras que si trabajará desde mi ordenador tendría que un entorno, por lo general git dentro del entorno instalar Numpy con el comando pip install numpy..... 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 -> Combinación 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 .
Impresionante jeje ahora si a aprender a configurar mi entorno como desarrollador de Ciencia de datos
Sólo 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 configuración necesaria para la Ciencia de Datos.
Puedes comenzar importando tus librerías favoritas para la Ciencia de Datos:
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
GRacias por el aporte.
Por si a alguien no le aparece el Colaboratoy en Google Drive, lo único que tienen que hace es seleccionar donde dice "conectar más aplicaciones", ahí buscan colaboratory y lo instalan. Después de eso ya les aparecerá
gracias
Gracias