【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
00:00はいこんにちはハイタスです今回は一撃で
00:02理解Googleコラボロッドに完全攻略
00:04これについて解説していきます今回は皆
00:07さんがGoogleコラボラトリーで困る
00:09ことは二度とないそう確信できる動画を
00:11作りましたあなたはPythonを身に
00:13つけて業務効率化やデータ分析に活用し
00:15たいそう思って勉強を始めたけど
00:16Pythonをインストールできずに環境
00:18構築で挫折した経験はないですかそれで
00:21Googleコラボロッテリーを使って
00:22Pythonの勉強を始めてみたけど正直
00:24メリットとか使い方をあまりわからずに
00:26使っちゃってますよね僕自身初めて
00:28Googleコラボラツリーを知った時は
00:30無料で使えるものだし全然大したことない
00:32んでしょって思ってましたでも実際はただ
00:34の初心者用ツールじゃないんです実は自分
00:37で買うと数十万円する機能がGoogle
00:39コラボロトリだと無料で使えることを知っ
00:41ていましたか正直今日までそんなすごい
00:43ツールだとは知らなかったですよね
00:45Googleコラボロッテリーは本格的に
00:47データ分析を勉強したい人でも使える
00:49めちゃくちゃ有能なツールなんですそんな
00:51Googleコラボラトリーなんですけど
00:53最大のメリットや便利な使い方を知ってる
00:55人って意外と少ないです正直
00:57YouTubeや書籍でよく紹介される
00:59初心者向けのツールだと思ってましたよね
01:01でもGoogleコラボロッドリーには
01:03便利なショートカットキーが17個もある
01:05んですだからGoogleコロボロトリー
01:07の使い方をマスターしていないと自分で
01:09数十万円のマシンを購入したり作業効率が
01:12他の人の10倍以上悪くなってしまいます
01:14そこで今回はGoogleコラボロトリの
01:16メリットや使い方そしてショートカット
01:18などをもれなく習得できる
01:20完全版の動画を用意しましたもうこの動画
01:22を1本見てもらえればGoogle
01:24コラボラトリーの使い方を完全にマスター
01:26して今より23倍効率的にPython
01:29学習できるようになります僕自身
01:30Googleコロボロトリの使い方を
01:32マスターしたことで隠れコンペのデータ
01:34分析に使ったりこのYouTube
01:36チャンネルで紹介するチュートリアルの
01:38作成に役立てたりディープラーニングで
01:40高速な学習を実現したり僕が運営する
01:42スクールでは
01:43効率的にコードレビューしたりしています
01:45もしこの動画見てるあなたがPython
01:47の環境構築を難しくてなかなか学習を始め
01:50られないGoogleコラボロッテリーを
01:51使ってるけど正直あまり使い方を理解して
01:54いないGoogleコラボラトリーの使い
01:56方をマスターして作業効率を23倍にして
01:58いきたいそう思っているのであれば今回も
02:01かなり貴重な話をすることになりますこの
02:03動画の内容をまとめた限定特典
02:04Googleコラボラトリーパーフェクト
02:06マニュアルをゲットするキーワードも用意
02:08しているので是非最後まで見ていって
02:09ください
02:12今この動画見てるあなたはそもそも
02:14Googleコラボロットリーって何だか
02:15知ってますかGoogleコラボラトリー
02:17通称Googleコラボとはブラウザ上で
02:19Pythonを実行できるサービスです
02:21普通だったらPythonを使いたいと
02:23思った時自分のパソコンにインストールし
02:25ないといけないですよねでもGoogle
02:26コラボはGoogleアカウントさえ持っ
02:28ていればスプレッドシートやGoogle
02:30スライドのように誰でも無料で使うことが
02:32できるんですこうやって聞くとえ無料なの
02:34何か裏があるんじゃないのそう思いますよ
02:36ね実際にGoogleコラボバッテリーの
02:38公式ページにも話が上手すぎるように思い
02:41ますという声が上がっています確かに無料
02:43プランだとリソースに制限があるし
02:45グレードアップするには有料プランに入ら
02:47ないといけませんでもGoogleコラボ
02:48は無料プランでも全く不自由なく使うこと
02:51ができるんです食べログを使って東京で
02:53おいしいレストランを検索するとき有料
02:55会員じゃなくても十分に気になるお店を
02:57探せますよねGoogleコラボの
02:59スペックもそれと同じです特に個人で
03:01Pythonデータサイエンスを勉強する
03:02くらいなら本当に無料のGoogle
03:04コラボで十分ですデータサイエンスとか
03:06機械学習を始めるならスペックのいい
03:08パソコンを買わないといけないんじゃない
03:09んですかそう思ってる人もいるかもしれ
03:11ないんですけどよっぽどのデータ量で
03:13なければGoogleコラボで異なります
03:15だからいきなり周辺の機材から整えるん
03:17じゃなくてまずはGoogleコラボを
03:18使ってPythonに入門していき
03:20ましょう
03:22次にGoogleコラボのメリットを紹介
03:24していきますそれがこの3つですまず一番
03:26大きいメリットがPythonを
03:28インストールする必要がないということ
03:29ですこの動画を見てるあなたは
03:31Pythonインストールできずに環境
03:33構築で挫折した経験はないですか僕はあり
03:36ます大学生の時にPythonを勉強
03:38しようと思って研究室のお金で参考書を
03:40買ってもらったけどアナコンダを
03:42インストールできずPython学習を
03:43始める前に挫折してしまいましたおそらく
03:46今でも10ページしか開いてない
03:47Pythonの書籍が研究室の本棚に眠っ
03:50ています他にもPythonを
03:51インストールしようと思ったんだけど色々
03:53な方法があって結局どれがいいのかわから
03:55ないそんな経験したことありますよねでも
03:57Googleコラボを使えばそもそも
03:59Pythonをインストール必要があり
04:01ませんGoogleChromeや
04:02SafariMicrosoftの
04:03edgeでインターネット検索できれば
04:05Pythonを実行できる環境は整うん
04:07ですしかもGoogleコラボはデータ
04:09サイエンスや機械学習でよく使う
04:10ジュピターがベースになっていますだから
04:12Googleコラボの扱いになれれば実務
04:14でよく使われるジュピターの操作も
04:16マスターできるというわけです初心者向け
04:18なだけでなく後でも役立つ一石二鳥の
04:20ツールなのでこの動画でしっかり使い方を
04:23習得していきましょうGoogleクラブ
04:24を使う2つ目のメリットが行動を簡単に
04:26共有できることですあなたは自分の
04:28パソコンで編集したコードを誰かに見て
04:30もらいたいと思った時どうやって共有し
04:32ますかおそらく初心者であればメールや
04:34チャットでファイルを添付すると思います
04:36でもファイル天ぷらと送る側も送られる側
04:39もアップロードしたりダウンロードしたり
04:41て正直めんどくさいですよね特に送られる
04:43側は少しでも更新があるたびにファイルを
04:46ダウンロードしなきゃいけなくてストレス
04:48に感じますそうならないために
04:49プログラミングの世界ではビットや
04:51githubというソースコードの変更
04:53履歴を管理するツールがありますでも
04:55ギットやgithubをしっかり勉強
04:56しようと思うと意外と学習するのに時間が
04:59かかります正直Python初心者のうち
05:01は行動を書いて勉強するのに必死ですよね
05:03そんな時Googleコラボを使えば簡単
05:05にファイルを共有できるようになります
05:07どれぐらい簡単なのかというと
05:09スプレッドシートやGoogleスライ
05:10ルってありますよねそれと同じで画面右上
05:12の共有をクリックして相手にリンクを
05:15教えるだけですこれなら難しい知識がなく
05:17ても簡単にファイルを共有できますよね
05:19新しく勉強することもないから目の前の
05:21Python学習に集中できますちなみに
05:24データサイエンスを勉強する人は最終的に
05:26データ分析の精度を競う確率に取り組む
05:28ことになりますなぜなら確認着手すること
05:30がデータ分析力を向上する最短ルートだ
05:33からですそんな隠れなんですけどファイル
05:35を編集した時変更履歴を管理する機能が
05:38あらかじめ備わっていますだからやっぱり
05:40gitやgithubの学習は後回しで
05:42大丈夫なのですねまずはGoogle
05:43コラボを使ってPythonやデータ
05:46サイエンスの学習に集中していきましょう
05:47Googleクラブを使う3つ目の
05:49メリットがGPUも無料で使えてしまう
05:51ことですGPUって何って感じた人もい
05:54ますよねここで丁寧に解説をしておくと
05:56GPUっていうのはグラフィックス
05:57プロセッシングユニットの略で要するに
06:00画像とか動画の処理に特化したパーツの
06:02ことです一方で基本的な処理はCPUと
06:04呼ばれるパーツで処理していますCPUは
06:06役割が人間の脳に似ていて例えば数値計算
06:09したり他のパーツに指示出ししたりするん
06:12ですねじゃあGPUはどこで使うんですか
06:14そう思いましたよねGPUというのは画像
06:16とか行列演算みたいに単純な計算を大量に
06:19処理するのに向いているんですじゃあ機械
06:21学習の中も特に大量の計算が必要になるの
06:24は何だと思いますかそうディープ
06:26ラーニングですよね本来ならGPUは内蔵
06:28したパソコンを買ったり別でGPUを
06:30使える環境を整えたりしないといけないん
06:33ですけどGoogleコラボならGPU
06:35すらも無料で使えてしまうんですでもここ
06:36までの話を聞くとどうせ無料で使えるもの
06:39だから大したことないんでしょって思い
06:41ますよね確かに少し前までだとちょっと
06:43性能がいいくらいでしたでもGoogle
06:45コラボで提供されているGPUの性能は
06:47年々グレードアップしています今では
06:49テスラT4っていう普通に買うと数十万円
06:52するGPUを無料で利用できてしまうん
06:54ですこれは衝撃ですよね数十枚もする
06:57マシンを無料で使わせてくれるなんて
06:58いよいよ何か裏があるんじゃないかと思っ
07:00てしまいます確かに月額1179円を
07:03支払うともっと性能の良いGPUを使い
07:06ますでもこれからPythonを勉強
07:07しようと考えている人がいきなり課金する
07:09必要なんて全くないですデータサイエンス
07:12の学習が進んでもっと高速な処理を実現し
07:14たいそう思ったらアップグレードを考えれ
07:16ば大丈夫です僕がみんなの代わりに
07:18Googleドライブに課金したり
07:19YouTubeに動画をアップしたりして
07:21貢献しておきます皆さんは無料で使い倒し
07:23てしまいましょう
07:26それでここまでの話を聞くと無料で使えて
07:28メリットもたくさんあることは分かった
07:30けどデメリットはないのって気になります
07:32よね正直大きなデメリットはないんです
07:34けど強いて言うなら次の3つがデメリット
07:36になりますまず1つ目のデメリットが
07:38データの読み込みに手間がかかることで
07:40例えばCSVファイルを読み込みたいと
07:42思った時自分のパソコンでPythonを
07:44使っていれば行動1行書くだけで済みます
07:46でもGoogleコラボはブラウザで動い
07:48てるツールですよねだから自分のパソコン
07:50上のファイルは操作できないんですじゃあ
07:52Googleコラボでファイル操作でき
07:53ないのそんな疑問がわいてきますよね結論
07:55から言うとファイル操作自体はできます
07:57例えばGoogleコラボでCSV
07:59ファイルを読み込みたいそう思ったらまず
08:01はGoogleドライブにCSVファイル
08:03をアップロードします次にGoogle
08:05コラボでGoogleドライブを使える
08:07ようにして最後にPythonでCSVを
08:09読み込むコードを書くんですこのように
08:11Googleコラボではファイル操作まで
08:13のステップが多くなってしまうんですね
08:14これはブラウザレコードをかけることが
08:16デメリットになってしまっているパターン
08:18ですとはいえ操作は難しくないのでそこ
08:20まで大きな問題じゃないかなと思います
08:22すぐになれるのであまり気にしなくて
08:24大丈夫です2つ目のデメリットは世界に
08:26制限があることで具体的に言うと90分と
08:2912時間の2段階で制限がありますこう
08:31やって聞くとえ90分しか使えないのって
08:34さすがに不便じゃないって思いますよねで
08:36も安心してください90分の利用制限通称
08:3890分ルールは何も操作しないで90分が
08:41経過した時にセットされるだけです
08:43リセットされると言ってもノートブックに
08:45書いたコード自体は残っていますえじゃあ
08:47何がリセットされるのそう思いましたよね
08:49この時リセットされるのはノートブックの
08:51起動状態です例えばノートブックを使わず
08:54に1+2を変数Aに入れて計算結果を確認
08:57したいと思ったらA=1+2その後に
09:00プリントAと書いたPythonファイル
09:02を準備してそれを実行する必要があります
09:04Pythonファイルを実行し終わったら
09:06当然だけどAの定義はリセットされますよ
09:08ねだからもう一度計算結果を確認したかっ
09:11たらまたPythonファイルを実行し
09:12ないといけませんでもノートブックは起動
09:14状態にしておくと変数の定義や計算結果が
09:17ずっと残ったままになるんですつまりA=
09:191+2とかb=3+4を準備しておけば
09:22ノートブックの起動中は何度でも使えると
09:25いうことですノートブめちゃくちゃ便利
09:27じゃんって思いますよね実際Python
09:29がデータ分析や機械学習でよく使われるの
09:31はノートブックのおかげと言っても過言で
09:33はないですそれで話を戻すと90分で
09:35リセットされるのはこのノートブックの
09:37起動状態もっと具体的に言うと変数Aや
09:39変数Bがリセットされますもし2時間
09:42かかる処理を実行している時にPCを
09:44スリープ状態にするとそれも途中で
09:46リセットされてしまいますこのように何も
09:48操作せずに放置すると90分でリセットさ
09:50れてしまうことはデメリットの一つとして
09:53覚えておきましょうちなみに12時間経つ
09:54と作業中かどうかにかかわらず強制的に
09:57ノートブックをリセットされますこれも
09:59合わせて覚えておきましょう最後の
10:01デメリットが15GB以上の容量を保存し
10:03たいと思ったら課金が必要になることです
10:05そういうのもGoogleコラボで作成し
10:07たノートブックや読み込みに使うCSV
10:09などのデータはGoogleドライブ上に
10:11保存されますつまりGoogleコラボで
10:13使える容量はGoogleドライブに依存
10:15するわけですそれでこのGoogle
10:16ドライブなんですけど無料ユーザーだと
10:18上限が15GBなんですねだからもっと
10:21容量を上げたいと思ったらGoogle
10:23ドライブで確認する必要がありますでも
10:25正直よっ人のことがないと15ギガで不足
10:27することなんてないですだからこの
10:29デメリットはそこまで気にしなくて大丈夫
10:31かなと思いますというわけでここまで
10:32Googleコラボのメリットや
10:34デメリットについて紹介してきました
10:35おそらくここまでの話を聞くとジュピター
10:38ラボやジュピターノートブックと
10:39Googleコラボラトリーはどちらを
10:41使えばいいですかそういう疑問が出てき
10:43ますよね実際この質問は僕が個別指導や
10:46スクールをやっていて生徒さんからよく
10:47聞かれます結論から言うとデータ分析や
10:49機械学習を勉強するならどちらでもいい
10:52ですここまでしっかり動画を見てくれた人
10:54なら何でだか分かりますよねそう
10:56Googleコラボも結局ジュピターが
10:58ベースになっているからですたまに
10:59Googleコラボって実務で使われるん
11:01ですかとか実務と同じ環境で学習を進め
11:04たいですって相談を受けるんですけど
11:05そもそも実際の現場ではAWSやGCP
11:09などのクラウドサービスで分析環境を
11:11立てるケースが多いですだから自分の
11:13パソコンにジュピターを入れるか
11:14Googleコラボを使うかに大きな差は
11:16ありません
11:17ジュピター形式であれば本当にどちらでも
11:19大丈夫ですそれに使うツールにこだわるの
11:21は本質じゃないですよねもしデータ
11:23サイエンティストに転職したいならまずは
11:25データ分析ライブラリ機械学習統計学の
11:28基礎を習得する業務効率化に活用したい
11:30ならまずはPythonを使ったエクセル
11:32操作やスクレイピングの基礎を学んで
11:33さっさと自動化することが最優先です実際
11:36に僕の生徒さんは必要なことに集中して
11:38学習を継続した結果個別指導開始18日で
11:41データ分析の基礎学習を完了そして3週間
11:44で閣僚の初心者向きコンペに参加もともと
11:466ヶ月の独学で遠回りをしていたけど個別
11:49指導開始2ヶ月でデータ分析の基礎を完了
11:51して確認入門他にも1年間独学でやって
11:55統計検定2級は取得したけどなかなか
11:57スキルアップできている実感がないそんな
11:58状態から個別指導を開始2ヶ月でデータ
12:01分析の基礎を完了してかぶれに入門そして
12:035ヶ月目で上位7.3%に入省して
12:07閣僚コンペで銅メダルを獲得できました
12:08このように不要な学習を避けて優先順位を
12:11決めればこれだけ早く成果を出せるんです
12:13ねこの動画でGoogleコラボの使い方
12:15をマスターしてさっさとPythonや
12:17データ分析の基礎学習を始めましょう
12:20それではいよいよGoogleコラボの
12:22使い方を紹介していきますまずは
12:24ノートブックの作成からですGoogle
12:26検索でGoogleコラボを開く方法も
12:28あるんですけど今回はGoogle
12:29ドライブからノートブックを作成し
12:31ましょうというわけでまずはGoogle
12:32ドライブにアクセスします僕は今回
12:34Googleコラボマスターという
12:36フォルダを作りましたここで新規を
12:37クリックしてその他からGoogle
12:39コラボラトリーを開きますもし
12:41Googleコラボラトリーが表示されて
12:42いなかったらアプリを追加をクリックして
12:44アプリを検索でGoogleコラボと検索
12:47してみましょうそうするとGoogle
12:48コラボラトリーが表示されるので
12:50インストールをクリックします
12:51インストールが完了したら新規をクリック
12:53してその他からGoogle
12:54コラボラトリーを開いてみてくださいそう
12:56するとアンタイトルで0iノートブックと
12:59いうことで新しくノートブックを作成でき
13:01ますどうですか
13:02めちゃくちゃ簡単にノートブックを作成
13:04できましたよねこのように使いやすい
13:05ところもGoogleコラボのメリットか
13:07なと思いますそれでは次にコードを入力し
13:09てそれを実行してみましょうGoogle
13:11コラボではこのカーソルが当たっている
13:14セルという場所に行動を書いていきます先
13:15に拡大だけしておいてまずはセルの中に1
13:19+2と書いてそれを変数Aの中に入れ
13:21ましょうこれでコードを入力できたので
13:23実際に実行してみたいと思いますコードを
13:25実行するには
13:26セルの左にある再生ボタンをクリックし
13:28ますそうすると初めはセッションに接続
13:31するので時間がかかるんですけどしばらく
13:33するとチェックマークが付くはずですこれ
13:35で高度実行して変数Aの中に1+2の結果
13:38を入れることができましたそれでは変数A
13:40の中身を確認してみましょうそのためには
13:42同じセルの中にプリントAを追加してもう
13:45一度再生ボタンをクリックしてあげます
13:47そうすると1+2なので数字の3が出力さ
13:50れていますよねこれがコードの入力と実行
13:53ですどうですかPython初心者の人
13:54なら思っていたプログラミングと違うって
13:57感じますよねこのようにGoogle
13:58コラボのベースになっているジュピターで
14:00はシェル単位でコードを短く実行できます
14:02だから頻繁にデータの中身はグラフを確認
14:05してトライ&エラーを繰り返すデータ分析
14:07でよく使われるんでそうやって聞くと
14:09じゃあもっとセルを追加するにはどうすれ
14:11ばいいのそう思いますよねセルを追加する
14:13のも簡単で画面左上のコードをクリックし
14:15ますたったこれだけで新しいセルを追加
14:18できるんですあとは新しいセルで行動を
14:20入力し再生ボタンをクリックすれば
14:22プログラムを実行できます例えば上で定義
14:24した変数Aをもう一度表示するために
14:27プリントAを書きましょう行動を書いて
14:28から再生ボタンをクリックすると上と同じ
14:31ように数字の3画質出力されますこのよう
14:33にGoogleコラムではノートブックの
14:35起動をリセットしない限りずっと定義して
14:37おいた変数を使うことができるんですね
14:39さらにGoogleコラボではテキストを
14:41記入するためのセルを追加することもでき
14:42ますそれはどうやってやるのかというと
14:44コードの右にあるテキストをクリックする
14:46だけでそうするとコードとは違う表示の
14:49セルを追加できましたよねこれがテキスト
14:51セルですテキストセルには好きな文字を
14:53書けるので例えば変数Aに1+2を入れて
14:56計算していますと入力してみましょう
14:57テキストセルの場合は実行とかないので
14:59エスケープキーを押すだけで大丈夫です
15:02これでノートブック内にテキストを記入
15:04できましたデータ分析していると気づいた
15:06ことをメモしておけるのでこのテキスト
15:08セルはとても便利ですしっかり使い方を
15:10マスターしておきましょう
15:13これでセルを追加して基本的なコードの
15:15入力と実行ができるようになりましたでも
15:18少しPythonを勉強したことがある人
15:19だとライブラリを使うにはどうすればいい
15:21んですかって気になりますよねやはり
15:23Pythonといえば豊富なライブラリが
15:25魅力の一つですだからライブラリを使え
15:27ないと全く意味がありません実は
15:28Googleコラボではよく使う
15:30ライブラリに関してはあらかじめ
15:31インストールされているんです例えば
15:33データ分析でよく使うパンダス機械学習で
15:35よく使うサイキッドランなどはすでに
15:37インストールされています実際にコード
15:39セルを追加してインポートパンダス
15:41aspdとインポートSQLと入力して
15:43再生ボタンをクリックするとライブラリの
15:46インポートに成功しますよねさらにコード
15:48セルを追加してPDドットのアンダー
15:50スコア2つでバージョンこれを実行して
15:52パンダスのバージョンを確認すると
15:541.5.3と確認できると思いますこの
15:561.5.3というバージョンも
15:58Googleコラボで勝手に
15:59アップグレードしてくれますだから後から
16:01動画を見た人なら1.5.4とか1.5
16:04みたいに数字が増えているはずです勝手に
16:07アップグレードまでしてくれて至れり
16:09尽くせになGoogleコラボなんです
16:10けど実はデメリットもありますそれは
16:12あまり使われていないライブラリで言うと
16:14あらかじめインストールされていないと
16:16いうことです実際にPythonで
16:17Wikipediaを操作できる
16:18Wikipediaというライブラリは
16:20インポートしようとするとこのように
16:22エラーが発生しますこういう場合は残念
16:24ながら自分でライブラリをインストールし
16:26ないといけないですじゃあどうすれば
16:27ライブラリをインストールできるのそこが
16:30気になりますよね実はライブラリの
16:31インストールもコードセルでPIP
16:33インストールのWikipediaこの
16:35ように書きますただコマンドの実行は普通
16:37のコードと区別するために戦闘にビック
16:40リマークをつけてあげますこれで実行して
16:41みるとこのようにサクセスフリー
16:43インストールのWikipedia
16:441.4.0ということで
16:46Wikipediaライブラリを
16:47インストールできていますよねあとはもう
16:49一度インポートWikipediaのセル
16:51を実行すれば無事にWikipedia
16:52ライブラリを使えるようになりますこの
16:54ようにマイナーなライブラリだと
16:56Googleコラボには入っていないこと
16:57もありますそんな時は今回のように
16:59ビックリマークをつけてからPIP
17:01コマンドでインストールしましょう
17:04先ほどデータ分析やプログラミング学習の
17:07気づきをメモできるテキストするっていう
17:09のを紹介したと思います実はテキスト
17:11ステレオではその他にも見出しを作成して
17:13目次にすることができるんですねそれは
17:15どうやってやればいいのかというと左
17:17サイドバーにある3本線からセクションを
17:19クリックしますそうすると新しい
17:20セクションを追加できるのでダブル
17:22クリックしてみましょうするとテキスト
17:24セルを開けましたよねあとは新しい
17:26セクションという文字を自分の好きな
17:28見出しに変えるだけです今回はライブラリ
17:30のインポートに変更してみましょうそう
17:32すると目次一覧にライブラリのインポート
17:34が追加されました一旦ページを上に
17:36スクロールしてから
17:38牧場をクリックすると
17:39該当する見出しまでジャンプすることが
17:41できますこうやって見出しを作っておくと
17:43該当する行動をすぐに参照できて便利です
17:45よね特にデータ分析データサイエンスだと
17:48各項目ごとに行動を参照したい時が多々
17:50ありますそんな時は積極的に目次機能を
17:52使っていきましょう
17:53ちなみに今見出しを追加するときあること
17:55に気づきましたかこのあることに気づけて
17:58いると情報感度はかなり高いと思います
18:00そう見出しを作成するにはテキストの前に
18:03シャープをつけて半角スペース開ければ
18:05いいんですだからテキストをクリックして
18:07その中でシャープデータ分析とか書いても
18:09見出しを作成できます慣れてくるとこっち
18:11の方が楽なので今のうちからテキストセル
18:14を編集して見出しを追加していきましょう
18:15次にランタイムのリセットを紹介しますえ
18:18ランタイムって何って思いましたよね実は
18:20ノートブックを起動状態にしておくことを
18:22ランタイムと言うんですGoogle
18:24コラムのデメリットの時に何もしないで
18:2690分経つとノートブックの起動が
18:28リセットされるって話しましたよね実は
18:30そのリセットされるのはこのランタイムの
18:32ことだったんですねランタイムの起動中は
18:34ノートブック内で定義した変数をいつでも
18:36使えます実際にデータ分析の下でプリント
18:39Aを追加して実行してみると1+2の結果
18:42が入っているので数字の3画質出力され
18:44ますよねでもこのランタイムの起動を停止
18:46したり再起動したりするとこの変数Aの
18:48状態がリセットされるんです実際に画面上
18:51のランタイムからランタイムを再起動を
18:53クリックしてみましょうその後プリントA
18:55を実行しようとするとネームAは定義され
18:58ていませんというエラーが表示されますよ
18:59ねそうこれが90分ルールで言っていた
19:02ランタイムのリセットだったんですラン
19:04タイムのリセットは例えば変数の状態を
19:06クリアしたいときに使います変数の状態を
19:08クリアにしたいことなんてあるのそう思う
19:10かもしれないんですけどもっと
19:11Python学習を進めていくと使い時計
19:13がわかるようになります今はランタイムを
19:15リセットする方法だけ押さえておき
19:17ましょう
19:19Googleコラボのメリットで紹介した
19:21GPUは自分で設定しないと使うことが
19:23できませんと言ってもやり方は簡単です
19:25まずはランタイムからランタイムのタイプ
19:27を変更をクリックしますそうすると
19:29ハードウェアアクセラレーターが何も設定
19:32されていないはずなのでこれをGPUに
19:34変更しましょう無料版だとGPUのタイプ
19:37はT4が選択されているはずですT4が
19:39設定されていることを確認したら保存を
19:41クリックしましょうたったこれだけで
19:43GPUを使えるようになります
19:45想像以上に簡単ですよねただ少し注意が
19:47必要なのがGPUに切り替えると以前の
19:49ランタイムを削除することになります実際
19:52に今画面に以前のランタイムを削除するっ
19:54て表示されてますよね何回も削除するって
19:56ことは途中まで実行していたコードが
19:58リセットされるということですだから
20:00GPUを使いたいと思ったらコードの入力
20:03や実行を開始する前に切り替えておき
20:05ましょう今回はこれでOKをクリックし
20:07ます実際にGPUに切り替えられたら
20:09コードセルにこちらのコマンド
20:10NVIDIASMIと入力して実行してみ
20:13ますそうするとテスラT4ということで
20:15GPUが使えることを確認できるはずです
20:18もしディープラーニングの勉強することに
20:20なったら今回紹介した方法でGPUに
20:23切り替えてみてください次に紹介するのが
20:25ノートブックの共有ですGoogle
20:26コラボではスプレッドシートや
20:28Googleスライドのようにボタン1つ
20:30でリンクを発行して作成したノートブック
20:32を共有することができますしかもやり方は
20:35めちゃくちゃ簡単で画面右上の共有ボタン
20:37をクリックするだけですあとは共有したい
20:39人のメールアドレスを追加すればコピーし
20:41たリンクからノートブックにアクセスでき
20:43ますもし特定の誰かではなくリンクを知っ
20:46ている人にノートブックを共有するなら
20:47一般的なアクセスを制限付きからリンクを
20:50知っている全員に切り替えるだけです実際
20:53にこれでリンクをコピーしてシークレット
20:55モードでアクセスしてみると無事に
20:57ノートブックを開けていますよねどうです
20:59か
20:59めちゃくちゃ簡単にノートブックを共有
21:01できますよねこれなら会社業務で社内の非
21:03IT系の人にデータ分析の結果を共有する
21:06ときも
21:07リンク一つで簡単に集計結果や作成した
21:09グラフを見てもらいますそうすれば別で
21:11パワーポイントを作成する必要もなくなり
21:13ますよねGoogleコラボは便利なだけ
21:15ならなく業務効率化にもつながりますぜひ
21:18積極的に使っていきましょう
21:21次に紹介するのがノートブックの
21:23ダウンロードとアップロードです実は
21:25Googleコラボはジュピターがベース
21:27になっているのでノートブックを
21:28ダウンロードして自分のパソコンで使っ
21:30たり自分のパソコンで分析した
21:32ノートブックをGoogleコラボで使っ
21:33たりできますというわけでまずは
21:35ノートブックのダウンロードからやって
21:37いきましょうノートブックをダウンロード
21:38するには画面左上のファイルから
21:40ダウンロードを選択して
21:42IPノートブックをダウンロードを
21:43クリックしますたったこれだけで今使って
21:45いたノートブックを自分のパソコンに保存
21:47できましたあとは手元のパソコンで
21:49ジュピターを起動して保存した
21:51ノートブックを開くだけです一方で自分の
21:53パソコンで作成したノートブックを
21:54Googleコラボで使うにはまず
21:56Googleドライブにファイルを
21:57アップロードします今回はダウンロードし
21:59たファイルの名前をアップロード用に変更
22:01して今使っているGoogleコラボ
22:03マスターにアップしてみましょう今
22:05ファイル名を変更できたのでこちらを
22:07Googleドライブにアップロードして
22:08みますファイルをアップロードできたら
22:10ダブルクリックで開いてみてくださいそう
22:12するとこのようにGoogleコラボで
22:14問題なくファイルを開けるはずです僕の
22:16YouTubeや市販の書籍で勉強する時
22:18だいたいノートブックが添付されてますよ
22:20ねそんな時Googleコラボを使って
22:22学習を進めていくなら今回の手順を参考に
22:24してファイルをアップロードしてみて
22:26ください
22:28というわけでGoogleコラボの使い方
22:30について解説してきたんですけどここで
22:32重要な注意点が1つだけありますそれは一
22:35つのセルで定義した変数が別のセルでも
22:37使えるということですこれは何を言って
22:39いるのかというと今回1+2の結果を変数
22:41Aに入れてましたよねそして変数Aは別の
22:44セルでも実行できたと思いますこれは
22:46メリットでもあるんですけどPython
22:47初心者にはデメリットになるケースがある
22:49んですそれはどんな時だと思いますかこれ
22:51が分かったら僕のチャンネルの動画をよく
22:54学習できています正解は1+2+3みたい
22:56な数字の足し算で変数名にサムを使うとき
22:59ですPython初心者の人はえそれの何
23:01がいけないのって思いましたよねこれは
23:03実際にコーディングして確かめてみ
23:05ましょうまずはコードセルを準備して1+
23:072+3の結果を変数サムに入れますその後
23:10プリントで変数サムの中身を見てみると
23:12数字の録画が出力されて何も問題ないよう
23:15に思いますよねじゃあ何行かコードや
23:17テキストを書いて変数SAMを使っていた
23:19ことを忘れた時に1と2と3が入った
23:22リストの要素を全て足し合わせたいと思っ
23:24た時どうしますかPythonの基礎を
23:26勉強した人ならリスト内の数字を足には様
23:29を使えばいいって知ってますよねじゃあ
23:31123が入ったリストに対してサムを使っ
23:33てこの計算結果を変数リザルトの中に入れ
23:36てプリント分でリザルトの中身を確認して
23:39みましょうそうするとこのようにエラーが
23:41発生するんですねこれは
23:43咽頭プロジェクトは呼び出せませんって
23:44いう意味なんですけどなんでエラーになっ
23:46てしまったかわかりますかそう先ほど1+
23:482+3の結果を入れるとき変数名にSAM
23:51を使ってしまったからですよねつまり本来
23:53サムっていうのは関数名として機能する
23:55はずなのにそれを変数名として使って
23:57しまったからエラーが発生したんです正直
24:00このエラーは僕が過去に指導してきて
24:02少なくとも50回は質問されました以前に
24:04出した今すぐやめろ残念なPython
24:07コード15選でも紹介したんですけどサム
24:09とかSTRとかIDとかイントみたいに
24:11Pythonであらかじめ役割が決められ
24:13ている名前を変数名にするのは絶対にやめ
24:16ましょうもしPythonコードの書き方
24:17に不安があったら概要欄に貼っておくので
24:19こちらの動画も見ておいてください
24:23おそらくここまでの動画を見て
24:25Googleコラボについてだいぶ理解が
24:27深まってきたと思いますもうあとは
24:28Googleコラボを使い倒して
24:30Pythonデータサイエンスを学習する
24:31だけですよねでも中には毎回それを追加
24:34するのは大変だなとかコードを実行するの
24:36に再生ボタンを押すのは面倒だなと感じた
24:38人もいると思います他にも追加したセルを
24:41削除したい時はどうすればいいんだろうっ
24:43て気になった人もいますよねそんな人の
24:45ためにここではGoogleコラボの
24:46ショートカット17選も紹介していきます
24:48ここで紹介するショートカットを全て習得
24:51すれば少なく見積もって作業効率が3倍
24:54以上になるはずですぜひ全てマスターし
24:56ちゃってください
24:58これは一番よく使うショートカットキー
25:00ですセルにコードを書いた後実行するには
25:02シフトプラスエンターを使います試しに
25:05プリントAと書いてシフトエンターを実行
25:07すると無事にAを出力できていますよね
25:09この時大事なのがコードの実行と合わせて
25:12下にセルを追加してくれることです再生
25:14ボタンをクリックした時はセルが追加され
25:16なかったですよねでもシフトプラス
25:18エンターならコードを実行しながらセルを
25:20追加してくれるのでコーディング時間を
25:22一気に短縮できます今日から二度と再生
25:25ボタンを押さないようにしましょう一方で
25:27自分で新しいセルを追加したいなら
25:29コントロールMの後にコントロールBを
25:31押しますこれで今いる下に新しいコード
25:34セルを追加できますもしテキストセルに
25:36変更したいそう思ったらコントロールMの
25:38後にコントロールMですこれでテキストを
25:41入力できるようになります反対に間違えて
25:43テキストセルを追加したけどコードセルに
25:45変更したいそんな時はコントロールMの後
25:48にコントロールYを入力しましょうこれで
25:50コードセルに戻せますそもそもセルを
25:52間違えて追加しちゃいましたそんな時は
25:54コントロールMにコントロールDで不要な
25:57セルを削除できますデリートの頭文字だ
25:59から覚えやすいですよねしまったうっかり
26:02必要なセルまで削除しちゃったそんな時
26:04セルを戻すにはコントロールMなどに
26:06コントロールZですこれは少し分かり
26:08づらいと思うので先にプリントBを書いた
26:11セルを準備しておきますこれを
26:12コントロールMをしてコントロールDで
26:14削除してその後コントロールMで
26:16コントロールZを押すとセルの操作を元に
26:19戻せていますよねじゃあ今度テキストセル
26:21にテスト文章を用意しておいて
26:23セルで編集が完了した後コードを実行せず
26:26に別のセルに移動したいそう思ったらセル
26:28の離脱はエスケープを使いますその後の
26:30カーソル移動は上矢印が下矢印ですまた
26:33編集を始めたいそんな時はエンターキーで
26:36セルの編集を開始できますここまで来ると
26:38ほとんどの操作でマウスが必要なくなって
26:40Googleコラボの魔術師になれるはず
26:42です今度はプリントAプリントBプリント
26:44Cを書いたセルを準備しておいてこの3つ
26:47のセルを全て選択したいそう思ったら
26:49シフトキーを押しながらカーソルキーで
26:51移動しますその後セルをコピーするなら
26:53コントロールしコピーしたセルを
26:55貼り付けるならコントロールVですそう
26:57するとABCPCとなって無事にセルを
27:00複製できていますよね今abcabcに
27:03なってるけどやっぱりaabcBCにし
27:05たいなそう思ったらプリントAが書かれた
27:07セルでコントロールMの後にコントロール
27:09経由でセルを上に持ってこれますもう一度
27:12コントロールMの後にコントロール系すれ
27:14ばaabcBCになりますもしabc
27:17abcに戻したいならコントロール
27:19エミュラントインコントロールJですこれ
27:21で選択したセルを一つ下に移動できます
27:24もう一度コントロールMコントロールJ
27:26すればabcabcになって元通りになっ
27:29たことを確認できると思いますじゃあ今度
27:31少しセルを整えてこの4つのセルを準備し
27:33ておきますこの時4つのセルを全て実行し
27:36たいそう思ったらコントロールと
27:38ファンクションの9を押しますそうすると
27:40全ての再生ボタンが起動して全てのセルが
27:42実行されましたじゃあ一旦変数Cのセルに
27:45カーソルを合わせて変数Cのセルよりも前
27:48だけ実行したいそう思ったらコントロール
27:50とファンクション8です実際にAとBの
27:53セルだけ実行されましたよねじゃあ反対に
27:55変数Cのセル以降だけ実行するときは
27:58どんなショートカットになると思いますか
27:59全体を実行するのがコントロールと
28:02ファンクション9で前のセルを全て実行
28:04するのがコントロールとファンクション8
28:06だからそうコントロールとファンクション
28:08の10ですよねこれでC以降の全てのセル
28:11を実行できます特に前のセルまで全て実行
28:14するコントロールとファンクション8が
28:16よく使うと思うので今のうちにしっかり
28:18覚えておきましょうよし作業が終わった
28:20から保存しようそんな時はどのショート
28:22カットを使えばいいと思いますかそう毎度
28:24おなじみのコントロールSですよね
28:25Googleクラブではそれは編集した後
28:28にカーソルを離すとノートブックが自動
28:30保存されますでも自動保存の前にパソコン
28:32の電源が落ちてデータが飛ぶといけないの
28:34で自分でもこまめに保存する癖をつけ
28:36ましょう最後にたくさんコードを書いた
28:38から一旦何タイムを再起動したいそう思っ
28:41たらコントロールMnetにコントロール
28:43ピリオドを使いましょうランタイムを
28:45再起動するためのポップアップが表示され
28:47たらあとはハイを選択するだけですこれで
28:49ランタイムを再起動できましたというわけ
28:51で以上がGoogleコラボの作業効率を
28:533倍上げるためのショートカットキー17
28:55選ですショートカットを使えば使うほど
28:57作業効もアップしてくるので何度も復習し
29:00て完璧にマスターしてしまいましょうここ
29:02まで皆さんが知っておくべきGoogle
29:04コロボロトリーのメリットやデメリット
29:06使い方やショートカットキーはほとんど
29:08抑えられたと思いますがいかがでした
29:10でしょうかもうここまで動画を見てくれた
29:12皆さんなら絶対Pythonを習得できる
29:14ようになりますだって繰り返し見てる人は
29:161時間とか2時間以上この動画を見てるん
29:18ですよそれだけのガッツがあればこれから
29:20Python学習をさらに加速していく皆
29:22さんは絶対に挫折しないし何よりも絶対に
29:25負けないですもしくじけそうになったら僕
29:27のチャンネルに来てくださいそして
29:28コメントしてください
29:30質問以外のコメントなら僕が一つずつ見て
29:32丁寧に返信するからそれを見てやる気を
29:35出して欲しいです自分を信じて1日30分
29:37でもいいから昨日の自分に勝っていれば
29:39大丈夫周りのことは気にしなくていいから
29:41自分のペースで絶対に学習をやめないこと
29:43そうすれば絶対にPythonを習得
29:46できるようになりますこの動画で紹介した
29:48Googleコラボロティの使い方を完全
29:50に理解することで必ずPython学習の
29:52良いスタートを踏み出せると思いますぜひ
29:54何度も見てGoogleコラボロティの
29:56使い方をマスターしてみてくださいそして
29:58今回の動画の大事なところGoogle
30:00コラボの使い方のまとめを全て掲載した
30:02Googleコラボラというパーフェクト
30:04マニュアルをここまで見た方限定で無料
30:06配布しています資料を見ながらこの動画を
30:09復習したい人は下の概要欄にある公式
30:11LINEを友達追加してGCマニュアルと
30:13メッセージしてゲットしてみてください
30:15Python初心者であれば間違いなく役
30:17に立つはずですさらに今なら完全初心者
30:19から3ヶ月で01達成スクレーピング案件
30:22獲得完全ロードマップ
30:24ジュピターヒストショートカット厳正
30:2528cmとシートvsコード必須ショート
30:27カット厳選38センチシートそして
30:30ジュピターvsコードおすすめ拡張機能
30:32合計38選Python必須ライブラリ
30:34フレームワーク39選そして
30:36YouTube教材のソースコードを含む
30:38最短最速でPythonを習得するために
30:40必要な豪華特定を合計8つプレゼントして
30:43いますまた不定期でLINE読者限定動画
30:45講座Python学習の極意4本限定特典
30:485つもプレゼントしているので無料特典が
30:50欲しい方は配信終了する前に今のうちに下
30:53の概要欄から登録しておいてくださいと
30:55いうことで今回も最後まで見てくれて
30:57ありがとうございましたもしこの動画が
30:58少しでもためになったらコメント欄に感想
31:01やいいねをよろしくお願いしますそれでは
31:02また次回の動画でお会いしましょう
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