這份學習地圖將 Colab 的學習分為幾個主要階段,每個階段包含關鍵概念和技能:
階段一:Colab 入門與基礎
Colab 簡介與環境設定:
- 什麼是 Google Colab?它與 Jupyter Notebook 有什麼關係?
- Colab 的優勢:免費 GPU/TPU、雲端運算、方便分享。
- 建立、儲存、開啟 Colab 筆記本 (.ipynb)。
- 介面導覽:Cell (程式碼 Cell、Markdown Cell)、工具列、選單。
- 基本操作:執行 Cell、新增/刪除 Cell、移動 Cell、快捷鍵。
Python 基礎:
Markdown 語法 (用於筆記本的文字格式):
- 標題 (#, ##, ###...)
- 粗體、斜體、刪除線。
- 清單 (有序、無序)。
- 連結、圖片。
- 程式碼區塊。
- 表格。
與 Google Drive 整合
- 掛載 Google Drive (
drive.mount()
)。 - 讀取、寫入 Google Drive 上的檔案。
- 路徑操作。
階段二:Colab 進階功能與應用
硬體加速器 (GPU/TPU):
- 了解 GPU 和 TPU 的作用。
- 如何切換執行階段類型 (Runtime type)。
- 驗證 GPU/TPU 是否啟用。
nvidia-smi
指令 (查看 GPU 狀態)。
安裝外部套件:
- 使用
!pip install
或!apt-get install
。 - 安裝特定版本的套件。
- 管理相依性。
檔案上傳與下載:
- 使用 Colab 介面上傳。
- 使用程式碼上傳 (
files.upload()
)。 - 下載檔案 (
files.download()
)。
Colab 表單 (Forms):
- 建立互動式介面。
- 使用
@param
標籤定義表單元素 (文字輸入、下拉選單、滑桿等)。 - 獲取表單輸入值。
Colab 程式碼片段 (Code Snippets):
- 使用內建的程式碼片段。
- 建立自訂的程式碼片段。
與外部服務互動:
- 連接資料庫。
- 使用 API (例如 Google Sheets API, Google Cloud APIs)。
Colab Pro / Colab Pro+
- 了解付費方案的優點, 例如更長的執行時間、更快的GPU等等。
階段三:資料科學與機器學習應用
資料處理與分析 (Pandas, NumPy):
- Pandas DataFrame 操作。
- 資料清理、轉換、聚合。
- NumPy 陣列運算。
資料視覺化 (Matplotlib, Seaborn):
- 繪製各種圖表 (折線圖、長條圖、散佈圖、直方圖等)。
- 自訂圖表樣式。
機器學習 (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch):
- 模型訓練與評估。
- 超參數調整。
- 模型儲存與載入。
- 深度學習框架的基本使用。
版本控制(Git/Github)
- 了解如何利用版本控制來追蹤Colab筆記本的改變。
學習資源
- Colab 官方文件: 最權威的學習資料。
- Colab 歡迎頁面: 提供了很多範例筆記本。
- 線上課程:
- 教學部落格與文章:
- GitHub 上的開源專案: 學習他人如何使用 Colab。
- Kaggle Kernels: 上面有許多資料科學的範例,可以直接在Colab上執行與修改。