사내에서 파이썬계의 공부회를 한다면 Google Colaboratory를 사용하자

최근 사내에서 python으로 기계 학습계의 공부회를 실시하게 되어, 툴을 조사하고 있었는데, google colaboratory 라고 하는 툴을 발견했습니다.

google colaboratry는 jupyter notebook라는 코드와 그 결과와 메모를 노트북 형식으로 남길 수 있는 도구를 온라인으로 제공한 서비스입니다.



자세한 것은 이쪽의 기사가 상세합니다!

Google 공동체사 시작
Google Colab이 알아야 할 사용법 – Google Colaboratory의 장점과 단점

시험에 접해 가는 동안, 이것은 python계의 공부회에 최적인 서비스다! 라고 생각했으므로 이점을 정리합니다.

사내의 pyhton 공부회에서 사용해야 할 이유를 3행으로! !

환경 구축 필요 없음

공유가 용이

코멘트 가능

환경 구축 필요 없음

사내에서 공부회가 되면, 「평소에는 python에 접한 적은 없지만 기계 학습에 흥미가 있기 때문에 참가해 볼까」라고 하는 엔지니어 쪽이나, 「원래 프로그래밍에 접한 적은 없지만 python은 최근 유행하고 있고, 비교적 간단하다고 듣기 때문에 해보고 싶다 '라는 비즈니스 측도 참가할 기회가 있을까 생각합니다만, 그런 라이트에 해보고 싶은 분들의 장애물 중 하나가되는 것이 환경 구축이라고 생각합니다.

하지만 google colaboratry라면 google 계정만 가지고 있다면 온라인으로 python을 실행할 수 있는 환경을 아무 설치 없이 쉽게 얻을 수 있습니다.
사전 준비가 아무것도 필요 없기 때문에 빛에 공부회에 참가할 수 있습니다.

공유가 용이

보통 파이썬 공부회를 하면 jupyter notebook 파일을 사전 or 사후 배포하는 형태가 될까 생각합니다만, 이것으로는 뭔가 실수를 수정하거나 코드를 추가했을 때에 다시 ipynb 파일을 배포 다시 시도하는 번거로움이 태어납니다.
또한, 횟수를 거듭할 때마다 참가자도 파일을 다운로드하게 되어, 참가자의 폴더도 더러워져 버립니다.

반면 공동체라면 공유는 다른 google apps와 동일하며 범위나 권한 등을 설정할 수 있으며 업데이트가 있어도 실시간으로 반영되므로 파일 재배포가 필요하지 않습니다. 또한 참가자도 링크에 액세스하면 되므로 매번 파일을 다운로드할 필요가 없어집니다.

댓글 달기

사전에 준비된 코드에 참가자 개인 개인을 모르는 곳을 대응하는 셀에 코멘트 해 두면, 공부회의 호스트측이 사전에 코멘트된 의문점을 주워, 해결하면서 공부회를 진행할 수 있다 합니다.

또, 진행해가는 가운데 모르는 부분이 나온 경우도, 코멘트로서 남기면 흐름을 멈추지 않고, 의문을 남길 수 있습니다.

그 밖에도 아직!

마크 다운 형식의 목차 자동 생성

unix 명령

pip

GPU 사용

Google 드라이브에 저장, Google 드라이브에서 읽기

등등 기능이 풍부합니다.

끝에

리로드하지 않으면 코멘트가 반영되지 않거나 공동 편집 등의 거동에 일부 불편한 면도 있습니다만, 편하게 python 공부회를 운영하는 강력한 툴로서 앞으로도 주목해 가고 싶습니다! !