{"id":825,"date":"2026-04-08T22:00:38","date_gmt":"2026-04-09T01:00:38","guid":{"rendered":"https:\/\/numeralcoder.com.ar\/?p=825"},"modified":"2026-04-09T09:51:44","modified_gmt":"2026-04-09T12:51:44","slug":"python-con-google-colab","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/numeralcoder.com.ar\/?p=825","title":{"rendered":"Python con Google Colab"},"content":{"rendered":"
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Google Colab es un servicio en l\u00ednea de notebooks Jupyter que permite escribir y ejecutar c\u00f3digo en Python desde tu navegador web. Gratuito y accesible con una cuenta de Google, Colab es ideal para el an\u00e1lisis de datos y la ciencia de datos con Python, con sus celdas de c\u00f3digo y bloques de texto en sintaxis Markdown, para estructurar y comentar el c\u00f3digo.<\/b><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Un notebook creado en Colab se guarda en Google Drive. En la pr\u00e1ctica, 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 inform\u00e1ticos, incluyendo GPU<\/a>[1<\/a>]<\/sup> y TPU<\/b>[2<\/a>]<\/sup>. Para trabajar en equipo a distancia, es posible compartir un notebook de Colab como se har\u00eda 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.<\/p>\n

\u00bfPero c\u00f3mo proceder para compartir tanto los notebooks que contienen tu c\u00f3digo como los archivos que contienen los datos? Ah\u00ed es donde las cosas se complican (un poco). \u00a1Y hay varias maneras de proceder!<\/p>\n

Durante su formaci\u00f3n en DataScientest, nuestros estudiantes realizan un proyecto final destinado a poner en pr\u00e1ctica las competencias adquiridas a trav\u00e9s 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 est\u00e1n dispersos geogr\u00e1ficamente. Para implementar r\u00e1pidamente y de manera efectiva este trabajo colaborativo a distancia, nuestro equipo pedag\u00f3gico propone una masterclass que sienta las bases y aborda las diferentes soluciones posibles. Luego, cada equipo se beneficia de un seguimiento personalizado a trav\u00e9s de reuniones regulares con su mentor.<\/p>\n

En este art\u00edculo, volvemos a las claves para empezar bien con Google Colab en equipo. \u00bfCu\u00e1les son los trucos y consejos de los mentores de DataScientest? \u00bfHay puntos de atenci\u00f3n a tener en cuenta? En menos de 7 minutos, tendr\u00e1s una visi\u00f3n clara de los 3 escenarios recomendados para configurar todo.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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