Google Colab 學習地圖

Google Colab 教學:從入門到進階的完整學習地圖 (2025 最新)

Google Colab 教學:從入門到進階的完整學習地圖 (2025 最新)

Google Colab 學習地圖的示意圖,包含程式碼和圖表

本學習地圖旨在比較常用的 Python 執行平台,分析其優缺點及適用對象。最終,將聚焦於 Google Colab,從入門基礎、進階應用,到資料科學實戰,詳述其主要學習階段、關鍵概念與必備技能,為您規劃一條最清晰的學習路徑。

Colab 簡介與環境設定:

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
  • 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 上的檔案及路徑操作

硬體加速器 (GPU/TPU):

  • 了解 GPU 和 TPU 的作用,並學習如何切換執行階段類型 (Runtime type)
  • 驗證 GPU/TPU 是否啟用 (例如使用 nvidia-smi 指令查看 GPU 狀態)

安裝外部套件:

  • 使用 !pip install!apt-get install
  • 安裝特定版本的套件與管理相依性

檔案上傳與下載:

  • 使用 Colab 介面或程式碼 (files.upload(), files.download())

Colab 表單 (Forms):

  • 使用 @param 標籤建立互動式介面 (文字輸入、下拉選單、滑桿等)

Colab 程式碼片段 (Code Snippets):

  • 使用內建及建立自訂的程式碼片段以提高效率

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。

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

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