Cualquier persona con internet puede programar Python con recursos de Google.
Trabaja con otros en tiempo real, comenta, corrige y aprende en grupo.
Usa GPUs o TPUs gratuitas para aprendizaje automático, simulaciones y más.
Lo que hoy conocemos como Google Colab se basa en las ideas y tecnologías creadas por mentes brillantes. Cada uno de ellos aportó un ladrillo fundamental en la construcción de este entorno de aprendizaje y experimentación:
Inventó la World Wide Web, que dio origen a la forma en que compartimos información en línea. Gracias a él, hoy tenemos plataformas como Colab accesibles desde cualquier navegador.
Creador de Python, el lenguaje de programación que sirve como núcleo de Google Colab. Su filosofía de simplicidad y legibilidad permite que millones aprendan y programen fácilmente.
Científico colombiano y creador de IPython, el motor interactivo sobre el cual se construyó el Proyecto Jupyter. Gracias a él, los notebooks como Colab son posibles.
Conoce las mentes brillantes que hicieron posible que hoy puedas programar desde cualquier lugar del mundo
Comparte notebooks como documentos de Google. Edita en tiempo real con tu equipo, deja comentarios y controla permisos de acceso.
Combina código, texto, ecuaciones matemáticas, gráficos y multimedia en un solo documento. Perfecto para reportes científicos y educación.
NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, PyTorch, OpenCV y cientos de bibliotecas científicas ya instaladas y listas para usar.
Nivel gratuito generoso con opción Pro para recursos adicionales. Perfecto para estudiantes, educadores y proyectos personales.
Imagina una red neuronal hecha de personas, donde cada sinapsis es una idea compartida. Google Colab conecta mentes de todo el mundo para formar una inteligencia distribuida, colaborativa y en constante evolución.
Cada notebook compartido actúa como una neurona que transmite conocimiento.
Como una red viva, Colab se actualiza y aprende con cada usuario que colabora.
Desde cualquier lugar del mundo, cualquier mente puede conectarse y aportar.
Google Colab es gratuito, accesible desde cualquier navegador moderno y no requiere instalación. Sigue estos pasos para comenzar a escribir y ejecutar tus primeros programas:
Los notebooks de Google Colab están formados por celdas. Cada celda puede contener código o texto, y se ejecuta de forma independiente. Esto permite trabajar de manera organizada, como si tuvieras un cuaderno inteligente.
Se usan para escribir y ejecutar código Python. Puedes importar librerías, declarar variables, visualizar gráficos y mucho más.
Ejemplo:
print("¡Hola desde Google Colab!")Se usan para documentar tu código, explicar lo que haces, insertar fórmulas matemáticas, imágenes, enlaces y tablas. Puedes usar Markdown y HTML.
Ejemplo LaTeX (matemáticas):
La fórmula general es: \\( x = \\frac{-b \\pm \\sqrt{b^2 - 4ac}}{2a} \\)Ejemplo de texto en color con HTML:
<span style="color:red;">Este texto es rojo</span>A continuación, encontrarás algunos ejercicios básicos que puedes realizar directamente en tu notebook de Colab para familiarizarte con el entorno.
En una celda de código, escribe lo siguiente:
nombre = "Estudiante Colab"
print(f"¡Hola, {nombre}!")Presiona Shift + Enter para ejecutarlo.
En una celda de texto (Markdown), escribe:
La suma de los primeros \\( n \\) números naturales es:
\\[ S = \\frac{n(n+1)}{2} \\]Esto mostrará una fórmula matemática en formato LaTeX.
En una celda de código, escribe:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [i**2 for i in x]
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.title("Gráfico de y = x²")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.grid()
plt.show()Este ejercicio generará una gráfica interactiva.
En Google Colab puedes enriquecer tus notebooks con contenido multimedia para hacer tus explicaciones más claras y atractivas. Aquí te mostramos cómo hacerlo desde una celda de texto (Markdown).
Markdown:
También puedes subir imágenes y usar su ruta relativa.
Usa HTML embebido en una celda de texto:
<iframe width="560" height="315"
src="https://www.youtube.com/embed/rfscVS0vtbw"
frameborder="0" allowfullscreen></iframe>Markdown básico:
[Ir a Google](https://www.google.com)HTML (abre en nueva pestaña):
<a href="https://www.google.com" target="_blank">Abrir Google</a>Para mayor control sobre tablas, puedes usar HTML:
<table>
<tr><th>Nombre</th><th>Edad</th></tr>
<tr><td>Ana</td><td>24</td></tr>
</table>Hemos recorrido juntos las bases de Google Colab: qué es, cómo funciona, sus pioneros, las celdas, el uso de Markdown, LaTeX, código Python, multimedia y más.
Aprovecha el poder de la nube para ejecutar modelos de Machine Learning, simulaciones complejas y tareas de alto rendimiento sin agotar tu computadora.
Aunque es una función aún en desarrollo en Colab, otras plataformas como Deepnote permiten que las celdas se actualicen automáticamente al cambiar datos en otras celdas. Esta reactividad se está integrando lentamente en el ecosistema Jupyter.
Google Colab te regala acceso a GPUs Tesla T4 y V100, y a potentes TPUs, normalmente reservadas para usuarios con alto presupuesto. ¡Y todo esto gratis!
Procesamiento Secuencial
1x
Perfecto para Deep Learning
10–50x
Especial para modelos grandes
100x+
import torch
print("¿GPU disponible?:", torch.cuda.is_available())
import tensorflow as tf
print("TPUs disponibles:", tf.config.list_logical_devices('TPU'))Google Colab no está solo. Conoce otras plataformas que enriquecen el ecosistema científico y colaborativo de notebooks.
Es la base sobre la cual se construye Google Colab. Permite combinar código, texto, ecuaciones y visualizaciones en un solo documento. Es 100% open-source y se ejecuta localmente o en servidores propios.
Ideal para: clases, papers, reproducibilidad científica.
Kaggle ofrece un entorno similar a Colab pero con enfoque en competiciones de ciencia de datos. Puedes usar GPUs gratuitas y acceder a datasets integrados sin subir archivos.
Ideal para: competir, aprender, publicar soluciones.
Es el repositorio ideal para guardar y versionar tus notebooks. Google Colab se integra directamente con GitHub, permitiéndote abrir, editar y guardar notebooks desde y hacia cualquier repositorio.
Ideal para: trabajo colaborativo, control de versiones y portafolios.
Plataforma moderna con colaboración en tiempo real tipo Google Docs, ideal para equipos. Compatible con archivos `.ipynb` y totalmente enfocada en ciencia de datos.
Ideal para: trabajo en grupo, educación, dashboards colaborativos.
| Plataforma | Hardware | Colaboración | Almacenamiento | Popularidad |
|---|---|---|---|---|
| Google Colab | GPU / TPU | Media | Drive / GitHub | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Kaggle | GPU | Media | Interno + GitHub | ⭐⭐⭐⭐ |
| Jupyter | Local | Baja | Local | ⭐⭐⭐ |
| Deepnote | GPU (pago) | Alta | Interno + GitHub | ⭐⭐⭐⭐ |