Comienza a aprender con Colab

Objetivos de esta página #

Comprender los fundamentos de Google Colab y ejecutar tu primer Notebook
Conocer las ventajas y los cuidados al trabajar en Colab
Reunir consejos para migrar más adelante a un entorno local

¿Por qué elegir Colab? #

Ventajas	Aspectos a tener en cuenta
Sin instalación: puedes empezar al instante	Requiere conexión a Internet
GPU/TPU disponibles en la capa gratuita (tiempo limitado)	El runtime se reinicia si pasa demasiado tiempo
Compartir notebooks es muy sencillo	Los archivos se eliminan al finalizar la sesión (monta Drive para conservarlos)

Si todavía dudas al configurar un entorno local, primero acostúmbrate a Python en Colab y luego da el salto a un entorno con uv.

Lo que necesitas #

Cuenta de Google
Créala en https://accounts.google.com/ si todavía no tienes una.
Navegador
Se recomienda Google Chrome (versión más reciente). Otros navegadores basados en Chromium suelen funcionar.

Crea y ejecuta un Notebook #

Entra a Google Colab e inicia sesión con tu cuenta
Haz clic en “Nuevo notebook”
En la primera celda escribe el siguiente código y presiona Shift + Enter

print("Hello, Python from Colab!")

Si aparece una marca de verificación y el tiempo de ejecución a la izquierda de la celda, todo salió bien.

Manejo de archivos #

Archivos temporales
- Usa la celda mágica %%writefile sample.py para crear un archivo temporal.
- Cuando el runtime se reinicia, estos archivos se eliminan. Monta Drive si necesitas persistencia.
Montar Google Drive
```
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
```
- Sigue el flujo de autorización; tu Drive aparecerá en /content/drive/MyDrive.

Subir / descargar archivos

from google.colab import files
files.upload()    # abre el cuadro de dialogo para elegir archivos
files.download("result.csv")

Tipos de runtime #

En el menú “Runtime” → “Cambiar tipo de runtime” puedes seleccionar GPU o TPU
La capa gratuita tiene límites de tiempo, por lo que no conviene para tareas muy largas
Evita scripts que mantengan la sesión activa de forma artificial; revisa las políticas de uso

Instalación de librerías frecuentes #

Colab incluye muchas librerías, pero puedes fijar versiones concretas con pip.

!pip install pandas==2.2.1
!pip install "scikit-learn>=1.4,<1.5"

El prefijo ! ejecuta comandos de shell. Recuerda reinstalar paquetes cada vez que el runtime se reinicie.

Organizar tus notebooks #

Los notebooks se guardan en Google Drive (por defecto: My Drive/Colab Notebooks)
Usa “Archivo” → “Guardar una copia en Drive” para ordenar carpetas y mantener todo limpio
Si necesitas control de versiones o historial, vincúlalo con GitHub

Limitaciones y alternativas #

Limitación	Solución
La sesión se desconecta	Guarda los archivos importantes en Drive / escribe registros breves
Guardar claves de APIs externas	Prefiere `google.colab.auth` + un gestor de secretos en lugar de variables de entorno
No se ejecutan apps GUI directamente	Para Streamlit u otras, expón la app con `localtunnel` o `ngrok`

Consejos para pasar al entorno local #

Descarga los notebooks (.ipynb) y ábrelos desde VS Code para seguir trabajando
Exporta las versiones de librerías a requirements.txt para replicar el entorno luego
Cuando las dependencias crezcan, gestiona todo con comandos como uv pip freeze > requirements.txt

Para aprender sintaxis y estructuras de control, Colab es suficiente. Cuando quieras experimentar con la línea de comandos o entornos virtuales, continúa con las guías locales:

Cuando est?s listo, contin?a con la siguiente lecci?n para empezar a aprender Python.

Siguiente paso: Empieza a aprender Python