Google Colab 教學：從入門到進階的完整學習地圖 (2025 最新)
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 (
int,float,str,bool,list,tuple,dict,set) - 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
- 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或!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
推薦學習資源
- 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。
