Curso de Google Colab para trabajar notebooks, Python, datos, Pandas, machine learning, visualizaciones, Drive y GitHub.
En este curso aprenderemos a usar Google Colab como entorno en la nube para ejecutar codigo, trabajar con datos y compartir notebooks sin instalar un entorno local complejo. El objetivo es aprovechar Colab para analisis, automatizaciones, aprendizaje y proyectos colaborativos.
Empezaremos con una introduccion a la plataforma, sus fundamentos de colaboracion y sus posibilidades para negocios online y analisis de datos. Veremos como ejecutar Python directamente en el navegador y que ventajas ofrece trabajar con recursos en la nube.
Despues exploraremos celdas de codigo y de texto, dos elementos esenciales de cualquier notebook. Aprenderemos a combinar ejecucion, documentacion, explicaciones y resultados para que un proyecto no sea solo codigo, sino tambien una pieza comprensible y compartible.
Mas adelante trabajaremos con datos: carga, manipulacion y visualizacion. Veremos distintas formas de importar datasets, preparar informacion y empezar a explorarla de manera eficiente dentro del propio entorno de Colab.
Tambien usaremos bibliotecas como NumPy y Pandas, herramientas fundamentales para manejar arrays, tablas y operaciones de analisis. Despues entraremos en machine learning con bibliotecas que permiten construir y entrenar modelos desde notebooks.
El curso incluye visualizacion interactiva con Matplotlib, Seaborn y Plotly, correccion de errores con Gemini y ChatGPT, integracion con Google Drive, APIs y Google Cloud, y automatizacion de tareas con scripts.
Terminaremos exportando notebooks e integrando GitHub para compartir y colaborar. Al acabar sabremos usar Google Colab para analizar datos, documentar procesos, automatizar tareas y compartir proyectos de forma practica. ¡Empezamos!
Google Colab resulta especialmente interesante porque une codigo, explicaciones y resultados en un mismo documento. Esto permite crear procesos reproducibles, compartirlos con otras personas y mantener el contexto de cada analisis sin separar scripts, capturas y notas en archivos distintos.
Tambien veremos como apoyarnos en asistentes de IA para corregir errores y avanzar mas rapido, sin dejar de entender lo que estamos ejecutando. La idea no es copiar codigo a ciegas, sino usar Gemini o ChatGPT como ayuda para depurar, explicar y mejorar notebooks de trabajo.