【完全攻略】Google Colaboratoryの使い方【Pythonの環境構築は不要】
Summary
TLDRこの動画は、Google Colaboratory(Google Colab)の使い方を詳しく解説しています。Python学習者にとって環境構築が難しく、インストールで挫折する人が多い中、Google Colabは無料で使いやすいデータ分析や機械学習のプラットフォームとして紹介されています。初心者向けのツールであるだけでなく、数十万円の機能を無料で利用できる利点も説明されています。さらに、便利なショートカットキーやノートブックの共有、ダウンロード、アップロード方法も紹介し、作業効率を向上させるための17のショートカットキーを学ぶことができます。デメリットも触れ、データ読み込みの手間や利用制限について解説していますが、総じてGoogle ColabがPython学習を効率化する強力なツールであることがわかります。
Takeaways
- 📘 Google Colaboratory(Googleコラボラトリー)は、ブラウザ上でPythonを実行できる無料サービスで、データ分析や機械学習に役立つ機能が無料で利用できます。
- 🔧 Pythonのインストールが不要で、Googleアカウントがあれば誰でも簡単に始められるのが大きなメリットです。
- 💻 Google Colaboratoryは、実際に数十万円する機能を無料で提供しており、データサイエンスや機械学習の学習に最適です。
- 🚀 高性能なGPUも無料で使用できるため、ディープラーニングなどの高度な学習が容易になります。
- ✅ ノートブック形式でコードを共有・管理できるため、バージョン管理やコラボレーションが簡単です。
- ⏱️ セッションの制限时间内(90分)は変数の定義が維持されるが、リセットされると全ての変数は失われます。
- 🚫 Googleドライブの無料プランで15GBのストレージが提供され、これ以上必要な場合は有料アップグレードが必要です。
- 🛠️ インストールされていないマイナーなライブラリは自分でインストールする必要がありますが、Google Colaboratoryは主要なデータ分析や機械学習ライブラリを事前にインストールしています。
- 🔗 ノートブックは簡単に共有できるだけでなく、ダウンロードしてローカル環境で使用することも可能です。
- ⏩ ショートカットキーを使いこなすことで、Google Colaboratoryでの作業効率を大幅に向上させることができます。
- 📚 Google Colaboratoryの使い方をマスターすれば、Python学習やデータ分析の始め方が非常にスムーズになります。
Q & A
Googleコラボラトリーとは何ですか?
-Googleコラボラトリーは、ブラウザ上でPythonを実行できるサービスです。Googleアカウントがあれば誰でも無料でスプレッドシートやGoogleスライドのように使えるようになっています。
Googleコラボラトリーの大きなメリットは何ですか?
-Googleコラボラトリーの大きなメリットは、Pythonをインストールする必要がないこと、コードを簡単に共有できること、GPUも無料で使えてしまうことです。
Googleコラボラトリーでファイルを共有するにはどうすればよいですか?
-Googleコラボラトリーでファイルを共有するには、画面右上の共有ボタンをクリックして相手にリンクを教えるだけです。
Googleコラボラトリーのデメリットは何ですか?
-Googleコラボラトリーのデメリットとして挙げられるのは、データの読み込みに手間がかかること、90分と12時間の2段階で制限があること、15GB以上の容量を保存したい場合は課金が必要になることです。
Googleコラボラトリーでライブラリをインストールするにはどうすればよいですか?
-Googleコラボラトリーでライブラリをインストールするには、コードセルで`!pip install ライブラリ名`と書くことでインストールできます。
Googleコラボラトリーのノートブックをダウンロードするにはどうすればよいですか?
-Googleコラボラトリーのノートブックをダウンロードするには、画面左上のファイルからダウンロードを選択して、IPノートブックをダウンロードをクリックします。
Googleコラボラトリーでノートブックを共有する際の注意点は何ですか?
-Googleコラボラトリーでノートブックを共有する際には、共有ボタンをクリックしてリンクを発行するだけで誰でもアクセスできるようになってしまうため、機密性の高い情報は共有しないでください。
GoogleコラボラトリーでGPUを使用するにはどうすればよいですか?
-GoogleコラボラトリーでGPUを使用するには、ランタイムからランタイムのタイプを変更をクリックして、ハードウェアアクセラレーターをGPUに変更し、保存ボタンをクリックします。
Googleコラボラトリーのショートカットキーを使って何ができますか?
-Googleコラボラトリーのショートカットキーを使って、セルの追加・削除、コードの実行、セルの移動・コピー・貼り付け、ランタイムのリセット、ノートブックの保存・共有などを効率的に行うことができます。
Googleコラボラトリーで変数名に使えない名前とは何ですか?
-Googleコラボラトリーで変数名に使えない名前は、Pythonであらかじめ役割が決まっている名前で、例えばsum、str、id、intなどのリザーブ済みワードです。
Googleコラボラトリーの無料プランで利用できるリソースはどの程度ですか?
-Googleコラボラトリーの無料プランでは、基本的なPython実行やデータ分析に必要な機能が利用できますが、GPUの使用やストレージ容量には制限があります。詳細はGoogleコラボラトリーの公式ページを参照してください。
Outlines
📚 Google Colabの初心者向け完全ガイド
ハイタスさんがGoogle Colabの使い方とそのメリットについて解説。Python学習者にとっての便利なツールとして紹介し、無料で使える機能とショートカットキーの活用方法を説明。また、初心者が直面する可能性のある問題や、Google Colabを使いこなすためのおすすめの方法を紹介している。
🚀 Google Colabの使い方と共有機能
Google Colabでファイル共有が簡単になる方法と、データ分析の精度を競うための変更履歴管理機能の重要性を説明。さらに、GPUの無料利用方法とその性能向上について触れ、利用時間の制限や課金による容量拡大のデメリットも紹介している。
💡 Google Colabの使い方と注意点
初心者向けにGoogle Colabの使い方を紹介し、ノートブックの作成方法やコードの入力と実行、テキストセルの活用などを説明。また、ライブラリのインストール方法やランタイムのリセットについても触れ、GPUの使い方についても解説している。
🔄 Google Colabのライブラリ管理とセル操作
マイナーなライブラリをインストールする方法と、テキストセルでの見出し作成や目次機能の活用について解説。ランタイムのリセットとGPUの使い方、ショートカットキーの紹介も行い、Google Colab上での作業効率化のコツを提供している。
🤝 Google Colabのノートブック共有とデータの扱い
Google Colabでノートブックを共有する方法と、ノートブックのダウンロード・アップロードの手続きを説明。また、セルの変数共有による注意点と、ショートカットキー17選を紹介し、作業効率の向上方法を解説している。
⚙️ Google Colabのショートカットキー活用法
Google Colab上での作業効率を上げるためのショートカットキー17選を紹介。セルの追加・削除、実行、移動などの操作方法と、ランタイムの再起動方法を解説し、コラボの使い方をマスターするよう促している。
🎓 Google Colabの完全マスターと学習への支援
Google Colabの使い方を完全に理解することで、Python学習のスタートを切ることができると説明。また、初心者向けのスクレイピング案件獲得までの学習マップや、Python必須ライブラリ・フレームワークの選定など、学習効率化のためのサポートを提供している。
Mindmap
Keywords
💡Googleコラボラトリー
💡Python
💡データ分析
💡機械学習
💡GPU
💡ショートカットキー
💡ノートブック
💡ランタイム
💡ライブラリ
💡自動保存
💡データサイエンス
Highlights
Googleコラボラトリーは無料で使えるデータ分析ツールで、数十万円する機能が無料で利用可能
初心者向けのツールであるだけでなく、プロフェッショナルなデータ分析にも非常に役立つ
Googleコラボラトリーには17個の便利なショートカットキーが存在する
使い方をマスターしていないと、数十万円のマシンを購入したり、作業効率が悪化するリスクがある
GoogleコラボラトリーはPythonの学習を始めたい初心者にも使いやすい
Googleアカウントがあれば誰でも無料でGoogleコラボラトリーを使用できる
Googleコラボラトリーはデータサイエンスや機械学習でよく使われるJupyterがベース
Googleコラボラトリーを使うことで、Pythonのインストールや環境構築の挫折を回避できる
Googleコラボラトリーで編集したコードは、スプレッドシートと同じように簡単に共有できる
GPUも無料で使えて、データサイエンスや機械学習の学習が進んだときに高速な処理を実現できる
Googleコラボラトリーはファイル操作がブラウザ上で行われるため、パソコンのファイルとは別管理
Googleコラボラトリーには90分の使用制限と12時間での強制リセットのデメリットがある
Googleドライブ上の保存容量が15GBを超えると課金が必要になる
GoogleコラボラトリーはJupyter Notebookと同様にデータを分析・機械学習に活用できる
Googleコラボラトリーのノートブックはダウンロード・アップロードが可能で、パソコンと共有できる
Googleコラボラトリーのショートカットキー17選を習得すれば、作業効率が大幅に向上する
Googleコラボラトリーの使い方をマスターすれば、Python学習のスタートがスムーズになる
Transcripts
はいこんにちはハイタスです今回は一撃で
理解Googleコラボロッドに完全攻略
これについて解説していきます今回は皆
さんがGoogleコラボラトリーで困る
ことは二度とないそう確信できる動画を
作りましたあなたはPythonを身に
つけて業務効率化やデータ分析に活用し
たいそう思って勉強を始めたけど
Pythonをインストールできずに環境
構築で挫折した経験はないですかそれで
Googleコラボロッテリーを使って
Pythonの勉強を始めてみたけど正直
メリットとか使い方をあまりわからずに
使っちゃってますよね僕自身初めて
Googleコラボラツリーを知った時は
無料で使えるものだし全然大したことない
んでしょって思ってましたでも実際はただ
の初心者用ツールじゃないんです実は自分
で買うと数十万円する機能がGoogle
コラボロトリだと無料で使えることを知っ
ていましたか正直今日までそんなすごい
ツールだとは知らなかったですよね
Googleコラボロッテリーは本格的に
データ分析を勉強したい人でも使える
めちゃくちゃ有能なツールなんですそんな
Googleコラボラトリーなんですけど
最大のメリットや便利な使い方を知ってる
人って意外と少ないです正直
YouTubeや書籍でよく紹介される
初心者向けのツールだと思ってましたよね
でもGoogleコラボロッドリーには
便利なショートカットキーが17個もある
んですだからGoogleコロボロトリー
の使い方をマスターしていないと自分で
数十万円のマシンを購入したり作業効率が
他の人の10倍以上悪くなってしまいます
そこで今回はGoogleコラボロトリの
メリットや使い方そしてショートカット
などをもれなく習得できる
完全版の動画を用意しましたもうこの動画
を1本見てもらえればGoogle
コラボラトリーの使い方を完全にマスター
して今より23倍効率的にPython
学習できるようになります僕自身
Googleコロボロトリの使い方を
マスターしたことで隠れコンペのデータ
分析に使ったりこのYouTube
チャンネルで紹介するチュートリアルの
作成に役立てたりディープラーニングで
高速な学習を実現したり僕が運営する
スクールでは
効率的にコードレビューしたりしています
もしこの動画見てるあなたがPython
の環境構築を難しくてなかなか学習を始め
られないGoogleコラボロッテリーを
使ってるけど正直あまり使い方を理解して
いないGoogleコラボラトリーの使い
方をマスターして作業効率を23倍にして
いきたいそう思っているのであれば今回も
かなり貴重な話をすることになりますこの
動画の内容をまとめた限定特典
Googleコラボラトリーパーフェクト
マニュアルをゲットするキーワードも用意
しているので是非最後まで見ていって
ください
今この動画見てるあなたはそもそも
Googleコラボロットリーって何だか
知ってますかGoogleコラボラトリー
通称Googleコラボとはブラウザ上で
Pythonを実行できるサービスです
普通だったらPythonを使いたいと
思った時自分のパソコンにインストールし
ないといけないですよねでもGoogle
コラボはGoogleアカウントさえ持っ
ていればスプレッドシートやGoogle
スライドのように誰でも無料で使うことが
できるんですこうやって聞くとえ無料なの
何か裏があるんじゃないのそう思いますよ
ね実際にGoogleコラボバッテリーの
公式ページにも話が上手すぎるように思い
ますという声が上がっています確かに無料
プランだとリソースに制限があるし
グレードアップするには有料プランに入ら
ないといけませんでもGoogleコラボ
は無料プランでも全く不自由なく使うこと
ができるんです食べログを使って東京で
おいしいレストランを検索するとき有料
会員じゃなくても十分に気になるお店を
探せますよねGoogleコラボの
スペックもそれと同じです特に個人で
Pythonデータサイエンスを勉強する
くらいなら本当に無料のGoogle
コラボで十分ですデータサイエンスとか
機械学習を始めるならスペックのいい
パソコンを買わないといけないんじゃない
んですかそう思ってる人もいるかもしれ
ないんですけどよっぽどのデータ量で
なければGoogleコラボで異なります
だからいきなり周辺の機材から整えるん
じゃなくてまずはGoogleコラボを
使ってPythonに入門していき
ましょう
次にGoogleコラボのメリットを紹介
していきますそれがこの3つですまず一番
大きいメリットがPythonを
インストールする必要がないということ
ですこの動画を見てるあなたは
Pythonインストールできずに環境
構築で挫折した経験はないですか僕はあり
ます大学生の時にPythonを勉強
しようと思って研究室のお金で参考書を
買ってもらったけどアナコンダを
インストールできずPython学習を
始める前に挫折してしまいましたおそらく
今でも10ページしか開いてない
Pythonの書籍が研究室の本棚に眠っ
ています他にもPythonを
インストールしようと思ったんだけど色々
な方法があって結局どれがいいのかわから
ないそんな経験したことありますよねでも
Googleコラボを使えばそもそも
Pythonをインストール必要があり
ませんGoogleChromeや
SafariMicrosoftの
edgeでインターネット検索できれば
Pythonを実行できる環境は整うん
ですしかもGoogleコラボはデータ
サイエンスや機械学習でよく使う
ジュピターがベースになっていますだから
Googleコラボの扱いになれれば実務
でよく使われるジュピターの操作も
マスターできるというわけです初心者向け
なだけでなく後でも役立つ一石二鳥の
ツールなのでこの動画でしっかり使い方を
習得していきましょうGoogleクラブ
を使う2つ目のメリットが行動を簡単に
共有できることですあなたは自分の
パソコンで編集したコードを誰かに見て
もらいたいと思った時どうやって共有し
ますかおそらく初心者であればメールや
チャットでファイルを添付すると思います
でもファイル天ぷらと送る側も送られる側
もアップロードしたりダウンロードしたり
て正直めんどくさいですよね特に送られる
側は少しでも更新があるたびにファイルを
ダウンロードしなきゃいけなくてストレス
に感じますそうならないために
プログラミングの世界ではビットや
githubというソースコードの変更
履歴を管理するツールがありますでも
ギットやgithubをしっかり勉強
しようと思うと意外と学習するのに時間が
かかります正直Python初心者のうち
は行動を書いて勉強するのに必死ですよね
そんな時Googleコラボを使えば簡単
にファイルを共有できるようになります
どれぐらい簡単なのかというと
スプレッドシートやGoogleスライ
ルってありますよねそれと同じで画面右上
の共有をクリックして相手にリンクを
教えるだけですこれなら難しい知識がなく
ても簡単にファイルを共有できますよね
新しく勉強することもないから目の前の
Python学習に集中できますちなみに
データサイエンスを勉強する人は最終的に
データ分析の精度を競う確率に取り組む
ことになりますなぜなら確認着手すること
がデータ分析力を向上する最短ルートだ
からですそんな隠れなんですけどファイル
を編集した時変更履歴を管理する機能が
あらかじめ備わっていますだからやっぱり
gitやgithubの学習は後回しで
大丈夫なのですねまずはGoogle
コラボを使ってPythonやデータ
サイエンスの学習に集中していきましょう
Googleクラブを使う3つ目の
メリットがGPUも無料で使えてしまう
ことですGPUって何って感じた人もい
ますよねここで丁寧に解説をしておくと
GPUっていうのはグラフィックス
プロセッシングユニットの略で要するに
画像とか動画の処理に特化したパーツの
ことです一方で基本的な処理はCPUと
呼ばれるパーツで処理していますCPUは
役割が人間の脳に似ていて例えば数値計算
したり他のパーツに指示出ししたりするん
ですねじゃあGPUはどこで使うんですか
そう思いましたよねGPUというのは画像
とか行列演算みたいに単純な計算を大量に
処理するのに向いているんですじゃあ機械
学習の中も特に大量の計算が必要になるの
は何だと思いますかそうディープ
ラーニングですよね本来ならGPUは内蔵
したパソコンを買ったり別でGPUを
使える環境を整えたりしないといけないん
ですけどGoogleコラボならGPU
すらも無料で使えてしまうんですでもここ
までの話を聞くとどうせ無料で使えるもの
だから大したことないんでしょって思い
ますよね確かに少し前までだとちょっと
性能がいいくらいでしたでもGoogle
コラボで提供されているGPUの性能は
年々グレードアップしています今では
テスラT4っていう普通に買うと数十万円
するGPUを無料で利用できてしまうん
ですこれは衝撃ですよね数十枚もする
マシンを無料で使わせてくれるなんて
いよいよ何か裏があるんじゃないかと思っ
てしまいます確かに月額1179円を
支払うともっと性能の良いGPUを使い
ますでもこれからPythonを勉強
しようと考えている人がいきなり課金する
必要なんて全くないですデータサイエンス
の学習が進んでもっと高速な処理を実現し
たいそう思ったらアップグレードを考えれ
ば大丈夫です僕がみんなの代わりに
Googleドライブに課金したり
YouTubeに動画をアップしたりして
貢献しておきます皆さんは無料で使い倒し
てしまいましょう
それでここまでの話を聞くと無料で使えて
メリットもたくさんあることは分かった
けどデメリットはないのって気になります
よね正直大きなデメリットはないんです
けど強いて言うなら次の3つがデメリット
になりますまず1つ目のデメリットが
データの読み込みに手間がかかることで
例えばCSVファイルを読み込みたいと
思った時自分のパソコンでPythonを
使っていれば行動1行書くだけで済みます
でもGoogleコラボはブラウザで動い
てるツールですよねだから自分のパソコン
上のファイルは操作できないんですじゃあ
Googleコラボでファイル操作でき
ないのそんな疑問がわいてきますよね結論
から言うとファイル操作自体はできます
例えばGoogleコラボでCSV
ファイルを読み込みたいそう思ったらまず
はGoogleドライブにCSVファイル
をアップロードします次にGoogle
コラボでGoogleドライブを使える
ようにして最後にPythonでCSVを
読み込むコードを書くんですこのように
Googleコラボではファイル操作まで
のステップが多くなってしまうんですね
これはブラウザレコードをかけることが
デメリットになってしまっているパターン
ですとはいえ操作は難しくないのでそこ
まで大きな問題じゃないかなと思います
すぐになれるのであまり気にしなくて
大丈夫です2つ目のデメリットは世界に
制限があることで具体的に言うと90分と
12時間の2段階で制限がありますこう
やって聞くとえ90分しか使えないのって
さすがに不便じゃないって思いますよねで
も安心してください90分の利用制限通称
90分ルールは何も操作しないで90分が
経過した時にセットされるだけです
リセットされると言ってもノートブックに
書いたコード自体は残っていますえじゃあ
何がリセットされるのそう思いましたよね
この時リセットされるのはノートブックの
起動状態です例えばノートブックを使わず
に1+2を変数Aに入れて計算結果を確認
したいと思ったらA=1+2その後に
プリントAと書いたPythonファイル
を準備してそれを実行する必要があります
Pythonファイルを実行し終わったら
当然だけどAの定義はリセットされますよ
ねだからもう一度計算結果を確認したかっ
たらまたPythonファイルを実行し
ないといけませんでもノートブックは起動
状態にしておくと変数の定義や計算結果が
ずっと残ったままになるんですつまりA=
1+2とかb=3+4を準備しておけば
ノートブックの起動中は何度でも使えると
いうことですノートブめちゃくちゃ便利
じゃんって思いますよね実際Python
がデータ分析や機械学習でよく使われるの
はノートブックのおかげと言っても過言で
はないですそれで話を戻すと90分で
リセットされるのはこのノートブックの
起動状態もっと具体的に言うと変数Aや
変数Bがリセットされますもし2時間
かかる処理を実行している時にPCを
スリープ状態にするとそれも途中で
リセットされてしまいますこのように何も
操作せずに放置すると90分でリセットさ
れてしまうことはデメリットの一つとして
覚えておきましょうちなみに12時間経つ
と作業中かどうかにかかわらず強制的に
ノートブックをリセットされますこれも
合わせて覚えておきましょう最後の
デメリットが15GB以上の容量を保存し
たいと思ったら課金が必要になることです
そういうのもGoogleコラボで作成し
たノートブックや読み込みに使うCSV
などのデータはGoogleドライブ上に
保存されますつまりGoogleコラボで
使える容量はGoogleドライブに依存
するわけですそれでこのGoogle
ドライブなんですけど無料ユーザーだと
上限が15GBなんですねだからもっと
容量を上げたいと思ったらGoogle
ドライブで確認する必要がありますでも
正直よっ人のことがないと15ギガで不足
することなんてないですだからこの
デメリットはそこまで気にしなくて大丈夫
かなと思いますというわけでここまで
Googleコラボのメリットや
デメリットについて紹介してきました
おそらくここまでの話を聞くとジュピター
ラボやジュピターノートブックと
Googleコラボラトリーはどちらを
使えばいいですかそういう疑問が出てき
ますよね実際この質問は僕が個別指導や
スクールをやっていて生徒さんからよく
聞かれます結論から言うとデータ分析や
機械学習を勉強するならどちらでもいい
ですここまでしっかり動画を見てくれた人
なら何でだか分かりますよねそう
Googleコラボも結局ジュピターが
ベースになっているからですたまに
Googleコラボって実務で使われるん
ですかとか実務と同じ環境で学習を進め
たいですって相談を受けるんですけど
そもそも実際の現場ではAWSやGCP
などのクラウドサービスで分析環境を
立てるケースが多いですだから自分の
パソコンにジュピターを入れるか
Googleコラボを使うかに大きな差は
ありません
ジュピター形式であれば本当にどちらでも
大丈夫ですそれに使うツールにこだわるの
は本質じゃないですよねもしデータ
サイエンティストに転職したいならまずは
データ分析ライブラリ機械学習統計学の
基礎を習得する業務効率化に活用したい
ならまずはPythonを使ったエクセル
操作やスクレイピングの基礎を学んで
さっさと自動化することが最優先です実際
に僕の生徒さんは必要なことに集中して
学習を継続した結果個別指導開始18日で
データ分析の基礎学習を完了そして3週間
で閣僚の初心者向きコンペに参加もともと
6ヶ月の独学で遠回りをしていたけど個別
指導開始2ヶ月でデータ分析の基礎を完了
して確認入門他にも1年間独学でやって
統計検定2級は取得したけどなかなか
スキルアップできている実感がないそんな
状態から個別指導を開始2ヶ月でデータ
分析の基礎を完了してかぶれに入門そして
5ヶ月目で上位7.3%に入省して
閣僚コンペで銅メダルを獲得できました
このように不要な学習を避けて優先順位を
決めればこれだけ早く成果を出せるんです
ねこの動画でGoogleコラボの使い方
をマスターしてさっさとPythonや
データ分析の基礎学習を始めましょう
それではいよいよGoogleコラボの
使い方を紹介していきますまずは
ノートブックの作成からですGoogle
検索でGoogleコラボを開く方法も
あるんですけど今回はGoogle
ドライブからノートブックを作成し
ましょうというわけでまずはGoogle
ドライブにアクセスします僕は今回
Googleコラボマスターという
フォルダを作りましたここで新規を
クリックしてその他からGoogle
コラボラトリーを開きますもし
Googleコラボラトリーが表示されて
いなかったらアプリを追加をクリックして
アプリを検索でGoogleコラボと検索
してみましょうそうするとGoogle
コラボラトリーが表示されるので
インストールをクリックします
インストールが完了したら新規をクリック
してその他からGoogle
コラボラトリーを開いてみてくださいそう
するとアンタイトルで0iノートブックと
いうことで新しくノートブックを作成でき
ますどうですか
めちゃくちゃ簡単にノートブックを作成
できましたよねこのように使いやすい
ところもGoogleコラボのメリットか
なと思いますそれでは次にコードを入力し
てそれを実行してみましょうGoogle
コラボではこのカーソルが当たっている
セルという場所に行動を書いていきます先
に拡大だけしておいてまずはセルの中に1
+2と書いてそれを変数Aの中に入れ
ましょうこれでコードを入力できたので
実際に実行してみたいと思いますコードを
実行するには
セルの左にある再生ボタンをクリックし
ますそうすると初めはセッションに接続
するので時間がかかるんですけどしばらく
するとチェックマークが付くはずですこれ
で高度実行して変数Aの中に1+2の結果
を入れることができましたそれでは変数A
の中身を確認してみましょうそのためには
同じセルの中にプリントAを追加してもう
一度再生ボタンをクリックしてあげます
そうすると1+2なので数字の3が出力さ
れていますよねこれがコードの入力と実行
ですどうですかPython初心者の人
なら思っていたプログラミングと違うって
感じますよねこのようにGoogle
コラボのベースになっているジュピターで
はシェル単位でコードを短く実行できます
だから頻繁にデータの中身はグラフを確認
してトライ&エラーを繰り返すデータ分析
でよく使われるんでそうやって聞くと
じゃあもっとセルを追加するにはどうすれ
ばいいのそう思いますよねセルを追加する
のも簡単で画面左上のコードをクリックし
ますたったこれだけで新しいセルを追加
できるんですあとは新しいセルで行動を
入力し再生ボタンをクリックすれば
プログラムを実行できます例えば上で定義
した変数Aをもう一度表示するために
プリントAを書きましょう行動を書いて
から再生ボタンをクリックすると上と同じ
ように数字の3画質出力されますこのよう
にGoogleコラムではノートブックの
起動をリセットしない限りずっと定義して
おいた変数を使うことができるんですね
さらにGoogleコラボではテキストを
記入するためのセルを追加することもでき
ますそれはどうやってやるのかというと
コードの右にあるテキストをクリックする
だけでそうするとコードとは違う表示の
セルを追加できましたよねこれがテキスト
セルですテキストセルには好きな文字を
書けるので例えば変数Aに1+2を入れて
計算していますと入力してみましょう
テキストセルの場合は実行とかないので
エスケープキーを押すだけで大丈夫です
これでノートブック内にテキストを記入
できましたデータ分析していると気づいた
ことをメモしておけるのでこのテキスト
セルはとても便利ですしっかり使い方を
マスターしておきましょう
これでセルを追加して基本的なコードの
入力と実行ができるようになりましたでも
少しPythonを勉強したことがある人
だとライブラリを使うにはどうすればいい
んですかって気になりますよねやはり
Pythonといえば豊富なライブラリが
魅力の一つですだからライブラリを使え
ないと全く意味がありません実は
Googleコラボではよく使う
ライブラリに関してはあらかじめ
インストールされているんです例えば
データ分析でよく使うパンダス機械学習で
よく使うサイキッドランなどはすでに
インストールされています実際にコード
セルを追加してインポートパンダス
aspdとインポートSQLと入力して
再生ボタンをクリックするとライブラリの
インポートに成功しますよねさらにコード
セルを追加してPDドットのアンダー
スコア2つでバージョンこれを実行して
パンダスのバージョンを確認すると
1.5.3と確認できると思いますこの
1.5.3というバージョンも
Googleコラボで勝手に
アップグレードしてくれますだから後から
動画を見た人なら1.5.4とか1.5
みたいに数字が増えているはずです勝手に
アップグレードまでしてくれて至れり
尽くせになGoogleコラボなんです
けど実はデメリットもありますそれは
あまり使われていないライブラリで言うと
あらかじめインストールされていないと
いうことです実際にPythonで
Wikipediaを操作できる
Wikipediaというライブラリは
インポートしようとするとこのように
エラーが発生しますこういう場合は残念
ながら自分でライブラリをインストールし
ないといけないですじゃあどうすれば
ライブラリをインストールできるのそこが
気になりますよね実はライブラリの
インストールもコードセルでPIP
インストールのWikipediaこの
ように書きますただコマンドの実行は普通
のコードと区別するために戦闘にビック
リマークをつけてあげますこれで実行して
みるとこのようにサクセスフリー
インストールのWikipedia
1.4.0ということで
Wikipediaライブラリを
インストールできていますよねあとはもう
一度インポートWikipediaのセル
を実行すれば無事にWikipedia
ライブラリを使えるようになりますこの
ようにマイナーなライブラリだと
Googleコラボには入っていないこと
もありますそんな時は今回のように
ビックリマークをつけてからPIP
コマンドでインストールしましょう
先ほどデータ分析やプログラミング学習の
気づきをメモできるテキストするっていう
のを紹介したと思います実はテキスト
ステレオではその他にも見出しを作成して
目次にすることができるんですねそれは
どうやってやればいいのかというと左
サイドバーにある3本線からセクションを
クリックしますそうすると新しい
セクションを追加できるのでダブル
クリックしてみましょうするとテキスト
セルを開けましたよねあとは新しい
セクションという文字を自分の好きな
見出しに変えるだけです今回はライブラリ
のインポートに変更してみましょうそう
すると目次一覧にライブラリのインポート
が追加されました一旦ページを上に
スクロールしてから
牧場をクリックすると
該当する見出しまでジャンプすることが
できますこうやって見出しを作っておくと
該当する行動をすぐに参照できて便利です
よね特にデータ分析データサイエンスだと
各項目ごとに行動を参照したい時が多々
ありますそんな時は積極的に目次機能を
使っていきましょう
ちなみに今見出しを追加するときあること
に気づきましたかこのあることに気づけて
いると情報感度はかなり高いと思います
そう見出しを作成するにはテキストの前に
シャープをつけて半角スペース開ければ
いいんですだからテキストをクリックして
その中でシャープデータ分析とか書いても
見出しを作成できます慣れてくるとこっち
の方が楽なので今のうちからテキストセル
を編集して見出しを追加していきましょう
次にランタイムのリセットを紹介しますえ
ランタイムって何って思いましたよね実は
ノートブックを起動状態にしておくことを
ランタイムと言うんですGoogle
コラムのデメリットの時に何もしないで
90分経つとノートブックの起動が
リセットされるって話しましたよね実は
そのリセットされるのはこのランタイムの
ことだったんですねランタイムの起動中は
ノートブック内で定義した変数をいつでも
使えます実際にデータ分析の下でプリント
Aを追加して実行してみると1+2の結果
が入っているので数字の3画質出力され
ますよねでもこのランタイムの起動を停止
したり再起動したりするとこの変数Aの
状態がリセットされるんです実際に画面上
のランタイムからランタイムを再起動を
クリックしてみましょうその後プリントA
を実行しようとするとネームAは定義され
ていませんというエラーが表示されますよ
ねそうこれが90分ルールで言っていた
ランタイムのリセットだったんですラン
タイムのリセットは例えば変数の状態を
クリアしたいときに使います変数の状態を
クリアにしたいことなんてあるのそう思う
かもしれないんですけどもっと
Python学習を進めていくと使い時計
がわかるようになります今はランタイムを
リセットする方法だけ押さえておき
ましょう
Googleコラボのメリットで紹介した
GPUは自分で設定しないと使うことが
できませんと言ってもやり方は簡単です
まずはランタイムからランタイムのタイプ
を変更をクリックしますそうすると
ハードウェアアクセラレーターが何も設定
されていないはずなのでこれをGPUに
変更しましょう無料版だとGPUのタイプ
はT4が選択されているはずですT4が
設定されていることを確認したら保存を
クリックしましょうたったこれだけで
GPUを使えるようになります
想像以上に簡単ですよねただ少し注意が
必要なのがGPUに切り替えると以前の
ランタイムを削除することになります実際
に今画面に以前のランタイムを削除するっ
て表示されてますよね何回も削除するって
ことは途中まで実行していたコードが
リセットされるということですだから
GPUを使いたいと思ったらコードの入力
や実行を開始する前に切り替えておき
ましょう今回はこれでOKをクリックし
ます実際にGPUに切り替えられたら
コードセルにこちらのコマンド
NVIDIASMIと入力して実行してみ
ますそうするとテスラT4ということで
GPUが使えることを確認できるはずです
もしディープラーニングの勉強することに
なったら今回紹介した方法でGPUに
切り替えてみてください次に紹介するのが
ノートブックの共有ですGoogle
コラボではスプレッドシートや
Googleスライドのようにボタン1つ
でリンクを発行して作成したノートブック
を共有することができますしかもやり方は
めちゃくちゃ簡単で画面右上の共有ボタン
をクリックするだけですあとは共有したい
人のメールアドレスを追加すればコピーし
たリンクからノートブックにアクセスでき
ますもし特定の誰かではなくリンクを知っ
ている人にノートブックを共有するなら
一般的なアクセスを制限付きからリンクを
知っている全員に切り替えるだけです実際
にこれでリンクをコピーしてシークレット
モードでアクセスしてみると無事に
ノートブックを開けていますよねどうです
か
めちゃくちゃ簡単にノートブックを共有
できますよねこれなら会社業務で社内の非
IT系の人にデータ分析の結果を共有する
ときも
リンク一つで簡単に集計結果や作成した
グラフを見てもらいますそうすれば別で
パワーポイントを作成する必要もなくなり
ますよねGoogleコラボは便利なだけ
ならなく業務効率化にもつながりますぜひ
積極的に使っていきましょう
次に紹介するのがノートブックの
ダウンロードとアップロードです実は
Googleコラボはジュピターがベース
になっているのでノートブックを
ダウンロードして自分のパソコンで使っ
たり自分のパソコンで分析した
ノートブックをGoogleコラボで使っ
たりできますというわけでまずは
ノートブックのダウンロードからやって
いきましょうノートブックをダウンロード
するには画面左上のファイルから
ダウンロードを選択して
IPノートブックをダウンロードを
クリックしますたったこれだけで今使って
いたノートブックを自分のパソコンに保存
できましたあとは手元のパソコンで
ジュピターを起動して保存した
ノートブックを開くだけです一方で自分の
パソコンで作成したノートブックを
Googleコラボで使うにはまず
Googleドライブにファイルを
アップロードします今回はダウンロードし
たファイルの名前をアップロード用に変更
して今使っているGoogleコラボ
マスターにアップしてみましょう今
ファイル名を変更できたのでこちらを
Googleドライブにアップロードして
みますファイルをアップロードできたら
ダブルクリックで開いてみてくださいそう
するとこのようにGoogleコラボで
問題なくファイルを開けるはずです僕の
YouTubeや市販の書籍で勉強する時
だいたいノートブックが添付されてますよ
ねそんな時Googleコラボを使って
学習を進めていくなら今回の手順を参考に
してファイルをアップロードしてみて
ください
というわけでGoogleコラボの使い方
について解説してきたんですけどここで
重要な注意点が1つだけありますそれは一
つのセルで定義した変数が別のセルでも
使えるということですこれは何を言って
いるのかというと今回1+2の結果を変数
Aに入れてましたよねそして変数Aは別の
セルでも実行できたと思いますこれは
メリットでもあるんですけどPython
初心者にはデメリットになるケースがある
んですそれはどんな時だと思いますかこれ
が分かったら僕のチャンネルの動画をよく
学習できています正解は1+2+3みたい
な数字の足し算で変数名にサムを使うとき
ですPython初心者の人はえそれの何
がいけないのって思いましたよねこれは
実際にコーディングして確かめてみ
ましょうまずはコードセルを準備して1+
2+3の結果を変数サムに入れますその後
プリントで変数サムの中身を見てみると
数字の録画が出力されて何も問題ないよう
に思いますよねじゃあ何行かコードや
テキストを書いて変数SAMを使っていた
ことを忘れた時に1と2と3が入った
リストの要素を全て足し合わせたいと思っ
た時どうしますかPythonの基礎を
勉強した人ならリスト内の数字を足には様
を使えばいいって知ってますよねじゃあ
123が入ったリストに対してサムを使っ
てこの計算結果を変数リザルトの中に入れ
てプリント分でリザルトの中身を確認して
みましょうそうするとこのようにエラーが
発生するんですねこれは
咽頭プロジェクトは呼び出せませんって
いう意味なんですけどなんでエラーになっ
てしまったかわかりますかそう先ほど1+
2+3の結果を入れるとき変数名にSAM
を使ってしまったからですよねつまり本来
サムっていうのは関数名として機能する
はずなのにそれを変数名として使って
しまったからエラーが発生したんです正直
このエラーは僕が過去に指導してきて
少なくとも50回は質問されました以前に
出した今すぐやめろ残念なPython
コード15選でも紹介したんですけどサム
とかSTRとかIDとかイントみたいに
Pythonであらかじめ役割が決められ
ている名前を変数名にするのは絶対にやめ
ましょうもしPythonコードの書き方
に不安があったら概要欄に貼っておくので
こちらの動画も見ておいてください
おそらくここまでの動画を見て
Googleコラボについてだいぶ理解が
深まってきたと思いますもうあとは
Googleコラボを使い倒して
Pythonデータサイエンスを学習する
だけですよねでも中には毎回それを追加
するのは大変だなとかコードを実行するの
に再生ボタンを押すのは面倒だなと感じた
人もいると思います他にも追加したセルを
削除したい時はどうすればいいんだろうっ
て気になった人もいますよねそんな人の
ためにここではGoogleコラボの
ショートカット17選も紹介していきます
ここで紹介するショートカットを全て習得
すれば少なく見積もって作業効率が3倍
以上になるはずですぜひ全てマスターし
ちゃってください
これは一番よく使うショートカットキー
ですセルにコードを書いた後実行するには
シフトプラスエンターを使います試しに
プリントAと書いてシフトエンターを実行
すると無事にAを出力できていますよね
この時大事なのがコードの実行と合わせて
下にセルを追加してくれることです再生
ボタンをクリックした時はセルが追加され
なかったですよねでもシフトプラス
エンターならコードを実行しながらセルを
追加してくれるのでコーディング時間を
一気に短縮できます今日から二度と再生
ボタンを押さないようにしましょう一方で
自分で新しいセルを追加したいなら
コントロールMの後にコントロールBを
押しますこれで今いる下に新しいコード
セルを追加できますもしテキストセルに
変更したいそう思ったらコントロールMの
後にコントロールMですこれでテキストを
入力できるようになります反対に間違えて
テキストセルを追加したけどコードセルに
変更したいそんな時はコントロールMの後
にコントロールYを入力しましょうこれで
コードセルに戻せますそもそもセルを
間違えて追加しちゃいましたそんな時は
コントロールMにコントロールDで不要な
セルを削除できますデリートの頭文字だ
から覚えやすいですよねしまったうっかり
必要なセルまで削除しちゃったそんな時
セルを戻すにはコントロールMなどに
コントロールZですこれは少し分かり
づらいと思うので先にプリントBを書いた
セルを準備しておきますこれを
コントロールMをしてコントロールDで
削除してその後コントロールMで
コントロールZを押すとセルの操作を元に
戻せていますよねじゃあ今度テキストセル
にテスト文章を用意しておいて
セルで編集が完了した後コードを実行せず
に別のセルに移動したいそう思ったらセル
の離脱はエスケープを使いますその後の
カーソル移動は上矢印が下矢印ですまた
編集を始めたいそんな時はエンターキーで
セルの編集を開始できますここまで来ると
ほとんどの操作でマウスが必要なくなって
Googleコラボの魔術師になれるはず
です今度はプリントAプリントBプリント
Cを書いたセルを準備しておいてこの3つ
のセルを全て選択したいそう思ったら
シフトキーを押しながらカーソルキーで
移動しますその後セルをコピーするなら
コントロールしコピーしたセルを
貼り付けるならコントロールVですそう
するとABCPCとなって無事にセルを
複製できていますよね今abcabcに
なってるけどやっぱりaabcBCにし
たいなそう思ったらプリントAが書かれた
セルでコントロールMの後にコントロール
経由でセルを上に持ってこれますもう一度
コントロールMの後にコントロール系すれ
ばaabcBCになりますもしabc
abcに戻したいならコントロール
エミュラントインコントロールJですこれ
で選択したセルを一つ下に移動できます
もう一度コントロールMコントロールJ
すればabcabcになって元通りになっ
たことを確認できると思いますじゃあ今度
少しセルを整えてこの4つのセルを準備し
ておきますこの時4つのセルを全て実行し
たいそう思ったらコントロールと
ファンクションの9を押しますそうすると
全ての再生ボタンが起動して全てのセルが
実行されましたじゃあ一旦変数Cのセルに
カーソルを合わせて変数Cのセルよりも前
だけ実行したいそう思ったらコントロール
とファンクション8です実際にAとBの
セルだけ実行されましたよねじゃあ反対に
変数Cのセル以降だけ実行するときは
どんなショートカットになると思いますか
全体を実行するのがコントロールと
ファンクション9で前のセルを全て実行
するのがコントロールとファンクション8
だからそうコントロールとファンクション
の10ですよねこれでC以降の全てのセル
を実行できます特に前のセルまで全て実行
するコントロールとファンクション8が
よく使うと思うので今のうちにしっかり
覚えておきましょうよし作業が終わった
から保存しようそんな時はどのショート
カットを使えばいいと思いますかそう毎度
おなじみのコントロールSですよね
Googleクラブではそれは編集した後
にカーソルを離すとノートブックが自動
保存されますでも自動保存の前にパソコン
の電源が落ちてデータが飛ぶといけないの
で自分でもこまめに保存する癖をつけ
ましょう最後にたくさんコードを書いた
から一旦何タイムを再起動したいそう思っ
たらコントロールMnetにコントロール
ピリオドを使いましょうランタイムを
再起動するためのポップアップが表示され
たらあとはハイを選択するだけですこれで
ランタイムを再起動できましたというわけ
で以上がGoogleコラボの作業効率を
3倍上げるためのショートカットキー17
選ですショートカットを使えば使うほど
作業効もアップしてくるので何度も復習し
て完璧にマスターしてしまいましょうここ
まで皆さんが知っておくべきGoogle
コロボロトリーのメリットやデメリット
使い方やショートカットキーはほとんど
抑えられたと思いますがいかがでした
でしょうかもうここまで動画を見てくれた
皆さんなら絶対Pythonを習得できる
ようになりますだって繰り返し見てる人は
1時間とか2時間以上この動画を見てるん
ですよそれだけのガッツがあればこれから
Python学習をさらに加速していく皆
さんは絶対に挫折しないし何よりも絶対に
負けないですもしくじけそうになったら僕
のチャンネルに来てくださいそして
コメントしてください
質問以外のコメントなら僕が一つずつ見て
丁寧に返信するからそれを見てやる気を
出して欲しいです自分を信じて1日30分
でもいいから昨日の自分に勝っていれば
大丈夫周りのことは気にしなくていいから
自分のペースで絶対に学習をやめないこと
そうすれば絶対にPythonを習得
できるようになりますこの動画で紹介した
Googleコラボロティの使い方を完全
に理解することで必ずPython学習の
良いスタートを踏み出せると思いますぜひ
何度も見てGoogleコラボロティの
使い方をマスターしてみてくださいそして
今回の動画の大事なところGoogle
コラボの使い方のまとめを全て掲載した
Googleコラボラというパーフェクト
マニュアルをここまで見た方限定で無料
配布しています資料を見ながらこの動画を
復習したい人は下の概要欄にある公式
LINEを友達追加してGCマニュアルと
メッセージしてゲットしてみてください
Python初心者であれば間違いなく役
に立つはずですさらに今なら完全初心者
から3ヶ月で01達成スクレーピング案件
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ジュピターヒストショートカット厳正
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いうことで今回も最後まで見てくれて
ありがとうございましたもしこの動画が
少しでもためになったらコメント欄に感想
やいいねをよろしくお願いしますそれでは
また次回の動画でお会いしましょう
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