Google Colab: что это такое и как с ним работать

Google Colab — удобный сервис для программистов, аналитиков и всех, кто увлекается машинным обучением. Программу выпустили в 2017 году как внутренний инструмент для сотрудников, а сейчас ею пользуются миллионы людей во всём мире. Многие используют Colaboratory, чтобы бесплатно работать с GPU и TPU — инструментами для машинного обучения. Раньше они были доступны только в дорогих дата‑центрах.

В статье разберем, что такое Google Colab, кому полезен и как им пользоваться.

Что такое Google Colab

Google Colab — это сервис от Google, на котором можно писать и запускать код прямо в браузере. Не нужно устанавливать никаких программ. Просто заходите, создаете новый документ и начинаете писать код на языке Python, потом запускаете и сразу видите результат.

Зачем нужен Google Colab

Вот когда Google Colab особенно полезен:

• Анализ данных.
  Colaboratory отлично подходит для того, чтобы загружать данные. Например, хотите посчитать, в каком месяце у магазина было больше всего продаж. Загружаете файл в коллаб, запускаете несколько команд и видите результат в таблице или на графике.
• Машинное обучение.
  Google Colab делает из старого ноутбука мощный компьютер — можно тренировать модели машинного обучения. Например, делаете проект — определяете, на фото собака или кошка. Но мощности обычного компьютера не хватает. В Colab есть GPU (видеокарта) — бесплатный инструмент, который считает намного быстрее.
• Совместная работа.
  Google Colaboratory похож на документ в Google Docs, только это для программистов. Можно поделиться ссылкой, и другой человек прямо в реальном времени видит и даже редактирует код. Например, делаете проект вместе с другом. Запускаете код, друг видит результат, вносит изменения — оба одновременно работаете в одном документе.

Кому нужен Google Colab

Google Colaboratory — это удобный инструмент для всех, кто работает с кодом прямо в браузере. Заходите в гугл-аккаунт, пишете код на Python, запускаете и видите результат в той же вкладке.

Еще в документ можно вставлять картинки, пояснения и даже html‑разметку — получится что-то вроде удобной тетради. Всё это хранится прямо на «Google Диске», поэтому легко делиться. Например, предоставить доступ, чтобы просматривать документ, редактировать его или оставлять комментарии.

Коллаб полезен:

• специалистам, которые работают с данными, — сортировать данные, делать расчеты и искать закономерности;
• тем, кто учится машинному обучению, — создавать модели и тренировать нейросети прямо в браузере;
• разработчикам — создавать инструменты для big data или прогнозирования;
• преподавателям — писать удобные руководства или заметки прямо в документе с кодом.

Подходит новичкам и опытным специалистам.

Аналитики данных — одни из самых востребованных специалистов. На курсе «Аналитик данных» в Skypro освоите эту профессию с нуля и найдете работу прямо во время учебы. Преподаватели — действующие специалисты из «Т-Банка», «МТС» и других крупных компаний. Вы получите бессрочный доступ ко всем материалам и регулярным обновлениям программы. А еще у вас будет поддержка и забота на всех этапах.

Преимущества и недостатки

Вот основные плюсы и минусы сервиса.

Как работать с Google Colab

Google Colab — это удобный сервис для программирования прямо в браузере. Система не поддерживает другие языки, только Python. Важно помнить: если оставить документ без дела примерно на 30 минут, Colab сам отключит вычисления — так сервис экономит ресурсы.

Подготовка

Все блокноты в Colab автоматически сохраняются на «Google Диске». Сначала проверьте, что вошли в свой гугл‑аккаунт. Потом создайте отдельную папку для своих проектов.

Запустите блокнот:

1. Перейдите в гугл-диск.
2. Нажмите «Создать» → «Еще» → Google Colaboratory.
3. Чтобы переименовать блокнот, просто кликните на название вверху и введите новое.
   

Настройка

Выбирайте процессор в зависимости от задачи. Слишком мощный, например GPU, брать не стоит — иначе блокнот аварийно перезапустится. Чтобы выбрать процессор, откройте меню «Среда выполнения», выберите «Сменить тип среды» и отметьте нужный вариант.

Запуск основных команд Python

В Colaboratory уже есть много популярных библиотек — например, Pandas, NumPy, Scikit‑learn. Чтобы посмотреть весь список, используйте команду:

!pip list

Если нужно установить новую библиотеку, введите:

!pip install название_библиотеки
import название_библиотеки

Важно: перед любой командой в Colab нужно ставить восклицательный знак (!).

Попробуйте запустить код:

import time
print(time.ctime())

Нажмите значок Play слева от окна с кодом. Через секунду внизу появится результат:

Пн 27 дек 12:01:26 2021

Чтобы очистить результат, нажмите на крестик в левом углу окна.

Знание Python помогает аналитикам данных работать быстрее и эффективнее. На курсе «Аналитик данных» в Skypro научитесь работать с разными языками, обрабатывать и визуализировать данные, разрабатывать и внедрять стратегические инициативы на основе аналитики. Курс построен на практике — сразу начнете работать на проектах от реальных работодателей.

Запуск или импорт файлов .py

Если есть внешний файл с кодом или данными, его можно подключить к Colab через «Google Диск». Для этого сначала нужно «вмонтировать» диск — сделать его доступным для коллаб:

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Появится запрос на разрешение — подтвердите доступ к диску.

Загрузите файлы в Colab. Сделайте это вручную, скачайте прямо из интернета или из репозитория на GitHub.

Приведем пример.

Создайте простой файл test.py с кодом:

print("Hello World!")

Положите файл в папку MyDrive на «Google Диске».

После «монтирования» диска проверьте, что файл там есть:

!ls /content/drive/MyDrive/

Чтобы запустить файл, введите команду:

!python3 '/content/drive/MyDrive/test.py'

Скачайте репозиторий в папку /content/test_colab:

!git clone https://github.com/FabiozZz/test_colab.git

Запустите файл:

!python3 '/content/test_colab/test.py'

Если хотите скачать файл из интернета, используйте команду:

!wget -P drive/MyDrive https://example.com/файл.jpg

Команда -P указывает, куда сохранить файл, например в папку на «Google Диске».

Облачные среды, которые похожи на Google Colab

Если ищете альтернативы Google Colab, есть несколько других облачных сервисов с похожими возможностями.

Рассмотрим самые популярные.

Yandex DataSphere — сервис, где платите за время работы. После регистрации дают 4000 ₽ бонусами, которые можно потратить в течение 60 дней.

Kaggle Kernels — удобный сервис, чтобы работать с кодом. Поддерживает Python, R. А еще здесь много готовых интеграций. Можно использовать мощный компьютер до девяти часов в сутки.

AWS SageMaker Studio — платный сервис для машинного обучения и анализа данных. Поддерживает Python, R, JavaScript и другие популярные языки. Тарификация идет по времени — платите, только когда используете вычислительный ресурс.

Стать аналитиком данных можно за 12 месяцев. На курсе «Аналитик данных» дают только те навыки, которые действительно нужны в работе аналитика. После учебы у вас будет готовое портфолио и диплом о профессиональной переподготовке. А карьерные консультанты помогут составить резюме и подготовиться к собеседованиям.

Главное о Google Colab

• 🟩 Colab — это бесплатный сервис, на котором удобно создавать и запускать код на Python прямо в браузере.
• 🟩 Особенность сервиса — доступ к мощным инструментам GPU и TPU, которые нужны для машинного обучения, big data и работы с нейросетями.
• 🟩 В Colaboratory удобно загружать папки с «Google Диска» или скачивать код из репозиториев.
• 🟩 У Google есть подробное руководство, где можно найти инструкции, чтобы начать работать.
• 🟩 Google Colab особенно полезен для анализа данных, машинного обучения и совместной работы.