Un notebook creado en Colab se guarda en Google Drive. En la práctica, es un archivo .ipynb que, una vez descargado en el ordenador, puede abrirse y utilizarse localmente con Jupyter notebook. Por otro lado, un archivo .ipynb creado localmente con Jupyter notebook puede subirse a Google Drive para ser editado y ejecutado en Colab, accediendo a recursos informáticos, incluyendo GPU^[1] y TPU^[2]. Para trabajar en equipo a distancia, es posible compartir un notebook de Colab como se haría con un documento de Google Docs. Finalmente, este notebook puede acceder a los archivos almacenados en Google Drive, por ejemplo, si trabajas con conjuntos de datos en formato .csv.

¿Pero cómo proceder para compartir tanto los notebooks que contienen tu código como los archivos que contienen los datos? Ahí es donde las cosas se complican (un poco). ¡Y hay varias maneras de proceder!

Durante su formación en DataScientest, nuestros estudiantes realizan un proyecto final destinado a poner en práctica las competencias adquiridas a través de un caso implementado de la A a la Z. Este proyecto se realiza por equipos de 2, 3 o 4, con miembros que generalmente están dispersos geográficamente. Para implementar rápidamente y de manera efectiva este trabajo colaborativo a distancia, nuestro equipo pedagógico propone una masterclass que sienta las bases y aborda las diferentes soluciones posibles. Luego, cada equipo se beneficia de un seguimiento personalizado a través de reuniones regulares con su mentor.

En este artículo, volvemos a las claves para empezar bien con Google Colab en equipo. ¿Cuáles son los trucos y consejos de los mentores de DataScientest? ¿Hay puntos de atención a tener en cuenta? En menos de 7 minutos, tendrás una visión clara de los 3 escenarios recomendados para configurar todo.