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Google Colab, una nueva herramienta de Google pensaba para especialistas de IA y Data Analysis

Análisis de datos

Redacción Tokio | 26/08/2022

En la actualidad, en el mundo de la tecnología, el avance de la Inteligencia Artificial y sus disciplinas asociadas, como el machine learning están estrechamente ligadas también al campo del análisis de datos. Y es que, el desarrollo de aplicaciones que funcionan con IA requiere de acceso a grandes cantidades de datos para procesar y aprender. Así las cosas, Google es una empresa puntera también en este campo y una de sus nuevas herramientas es Google Colab.

En este artículo vamos a ver que es Google Colab, cuáles son sus principales características y sus aplicaciones fundamentales. Una herramienta sencilla y práctica si estás empezando en el campo del análisis de datos e Inteligencia Artificial. Un sector para el que se demandan profesionales de manera continua y que requiere formación. Así, los masters y cursos de análisis de datos se están volviendo también formaciones altamente demandadas.

De momento, vamos a ver qué es Google Colab y para que se usa dentro del campo del análisis de datos y la Inteligencia Artificial. Más adelante, también desarrollaremos otros aspectos relevantes sobre la formación necesaria para trabajar en estos campos profesionales. ¡Empezamos!

¿Qué es Google Colab?

Google Colab es una herramienta que ha sido desarrollada por Google para otorgar acceso gratuito a GPU (Unidad de procesamiento gráfico) Y TPU (unidad de procesamiento tensorial) a cualquier persona en cualquier lugar. Se trata de una herramienta diseñada específicamente para el desarrollo de aplicaciones de IA y Análisis de datos. Se puede considerar una versión avanzada de Jupyter Notebook.

Jupyter Notebook es, en esencia, un bloc de notas online. Es decir, es una aplicación web que, a través del navegador o un entorno de desarrollo integrado (IDE) deja que los usuarios puedan editar y ejecutar documentos con extensión de bloc de notas. En este tipo de editores se pueden crear todo tipo de programas, desde desarrollo web, hasta aplicaciones para IA.

Google Colab facilita el desarrollo del trabajo en equipo al poder compartir el documento y editar en tiempo real a varias personas.

Así, Google Colab lleva esto un paso más allá y se trata, en esencia de un IDE que proporciona muchas características interesantes. Algunas de las más importantes son:

  • Ejecutar comandos de terminal desde el portátil.
  • Importar conjuntos de datos de fuentes externas como Kaggle.
  • Guardar los documentos editados con Google Colab en Google Drive.
  • Importar cuadernos desde Google Drive.
  • Servicio gratuito en la nube para el uso de GPU y TPU.
  • Integración con PyTorch, Tensor Flow, Open CV para el desarrollo de análisis de datos e IA.
  • Importación o publicación directa en o desde GitHub.

Así las cosas, Google Colab está empezando a usarse en el trabajo de algunas empresas por parte de especialistas en todas las disciplinas asociadas a la nube o el trabajo con grandes cantidades de datos. Su integración con otras herramientas, también fundamentales, hace que cada vez esté más presente en el ámbito del análisis de datos e IA.

¿Cómo funciona Google Colab?

Una de las mejores maneras de aprender y entender cómo funciona algo, es probarlo por uno mismo. Así, si entras en la página web de Google Colab, podrás aprender a usar esta herramienta creando tu primer documento siguiendo unos sencillos pasos:

  • Inicia sesión con tu usuario de Google, no es necesario ningún otro paso para poder empezar a editar y a crear código con esta herramienta.
  • Una vez iniciada la sesión, puedes crear un nuevo documento en archivo-nuevo cuaderno.
  • Tras crear el nuevo cuaderno, puedes editar el nombre que quieres que tenga y ya estaría todo listo para empezar a crear código.

Con estos tres sencillos pasos, ya estaría todo preparado para empezar a escribir y desarrollar lo que quieras con Google Colab. Se trata de un entorno autónomo que te permite usar Python como lenguaje de programación, el principal en el mundo de la IA y el Análisis de Datos.

Por otra parte, Google Colab también te deja introducir texto enriquecido y distintos medios, como imágenes, vídeos y tablas. Esto es de especial interés y ayuda a añadir instrucciones para el paso a paso del proyecto en el que se está trabajando. Piensa que, Google Colab permite que compartas el documento en tiempo real con otros usuarios, igual que puedes hacer con un Google Docs y Drive.

Ventajas e inconvenientes de Google Colab

Estas son las principales ventajas de usar Google Colab en el ámbito del análisis de datos y la IA:

  • Cuenta con bibliotecas de data science preinstaladas
  • Permite compartir documentos y colaborar de manera mucho más sencilla
  • Cuenta con integración con multitud de herramientas y también con GitHub
  • Puede trabajar con datos que provienen de diversas fuentes
  • Permite cargar datos desde cualquier ordenador
  • Facilita también el acceso a datos de fuentes remotas
  • Proporciona una interfaz y acceso a aceleradores de hardware de ordenador

No obstante, por otra parte, Google Colab tambien tiene algunas desventajas o limitaciones, como, por ejemplo:

  • Google Colab está pensado para Python, pero en el trabajo en IA puede ser necesario acceder a datos con R, SQL u otros lenguajes de programación
  • La demanda y asignación a aceleradores de hardware funciona en tiempo real, esto produce que, en ocasiones, haya fluctuaciones en el acceso a GPU y TPU.
  • Las bibliotecas que se instalan son específicas para Google Colab. Se necesita instalar los paquetes en cada equipo que se use para trabajar con Colab.
  • Tiene una limitación de espacio en el disco, lo que puede ser prohibitivo para grandes conjuntos de datos.

¡Fórmate como especialista en análisis de datos!

Ahora conoces un poco mejor la nueva herramienta de Google, Colab, para el desarrollo de IA y Análisis de Datos. Ahora es el momento de dar un paso al frente y empezar a formarte en una de las disciplinas que ya está cambiando el presente pero que será imprescindible en un futuro no muy lejano. ¡Fórmate en análisis de datos!

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