Google Colab 學習地圖

「本學習地圖將比較常用Python執行平台，分析其優缺點及適用對象。最終，我將聚焦Colab，詳述其主要學習階段、關鍵概念與技能。」

階段一：Colab 入門與基礎

Colab 簡介與環境設定：

• Python執行平台簡介。
• 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：

• 變數、資料型別 (整數、浮點數、字串、布林值、串列、元組、字典、集合)。
• 運算子 (算術、比較、邏輯、賦值)。
• 流程控制 (if-else、for 迴圈、while 迴圈)。
• 函數定義與呼叫。
• 模組導入 (import)。
• Python 中內建、標準函式庫、第三方模組的差異。

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：
  • Coursera
  • Udemy
  • fast.ai
• 教學部落格與文章：
  • Towards Data Science
  • Medium
• 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。