Google Colab — это бесплатная среда для разработки и выполнения программного кода в облаке. Она предоставляет возможность писать и запускать код на языке Python, используя только браузер, без установки специальных программ на компьютер.
Google Colab основан на Jupyter Notebook, популярном ПО для написания и запуска кода. Он поддерживает интерактивное программирование. Код можно писать в отдельных ячейках и выполнять их по порядку, просматривая результаты выполнения после блока с кодом.
В Colab можно использовать различные библиотеки Python, включая популярные библиотеки для анализа данных и машинного обучения: NumPy, Pandas и TensorFlow. Также можно загружать и обрабатывать свои данные или работать с данными из интернета.
Одно из главных преимуществ Google Colab для программирования Python ― возможность использовать GPU (графический процессор) или TPU (процессор для машинного обучения Tensor Processing Unit) для выполнения вычислительно интенсивных задач, таких как обучение глубоких нейронных сетей. Это делает Colab особенно полезным для работы с машинным обучением и искусственным интеллектом.
Все данные и код хранятся в облаке Google, поэтому можно совместно работать над проектами с другими людьми, делиться кодом и результатами.
Так выглядит стартовое окно Google Colab. В нём можно сразу начинать писать код, а можно изучить примеры работы и посмотреть на доступные ресурсы
Он полезен всем, кто взаимодействует с данными (ETL-сбор, анализ, трансформация), работает с моделями машинного обучения и AI на Python. Вот несколько примеров, кому ещё его можно использовать:
1. Ученым
Google Colab предоставляет мощные ресурсы GPU или TPU для обучения моделей машинного обучения. Это может быть полезно для студентов и исследователей, которые работают в области искусственного интеллекта, глубокого обучения и других областей, требующих больших вычислительных ресурсов.
2. Разработчикам
Colab может быть отличным инструментом для разработки нового кода и быстрой отладки. Можно писать и выполнять код прямо в Colab, проверять его результаты, делать визуализацию и эксперименты. Это особенно полезно для программистов, которым нужно быстро прототипировать и проверять новые идеи.
Кроме того, он позволяет работать над проектом совместно, не настраивая для этого какие-то специальные общие среды.
3. Студентам и преподавателям
Colab можно использовать как инструмент для обучения программированию на Python и машинному обучению. Студенты могут создавать свои собственные блокноты Colab, изучать примеры кода, проводить эксперименты и делиться своими проектами с преподавателями и однокурсниками.
На курсе «Python-разработчик» студенты учатся писать разный код. Эти знания можно применить для взаимодействия со средой запуска кода Google Colab.
Google Colab (или Colaboratory) может использоваться для различных целей. Вот некоторые из них:
Пример визуализации данных с помощью Google Colab — можно написать код и сразу же построить график с помощью встроенных в неё инструментов и библиотек
При этом Google Colab для программирования на Python ограничивает или не дает возможность:
С Google Colab работают через Google Colab notebooks (блокноты). Вот пошаговое руководство, как начать работу:
Блокнот из Google Colab с блоками текста и кода, которые можно запускать. Если с запуском что-то не так, Colab подсветит ошибки
Google Colab — не единственная платформа для запуска кода Python в облаке. Есть несколько других решений:
Все они во многом похожи и отличаются интерфейсом и некоторыми нюансами — Databricks, например, поддерживает больше языков программирования.
Читать также: