Name: データサイエンスとAIのためのGoogle Colabの活用 (Using Google Colab for Data Science and AI)
Uploaded: 2025-04-18T07:34:59.000Z
Duration: 23 min 7 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

Are you tired of having to set up your Python coding environment every time you want to create a new coding or data science project?

新しいコーディングやデータサイエンス・プロジェクトを作成するたびに、Pythonのコーディング環境をセットアップしなければならないことにうんざりしていませんか？

Well, what if there's a better way for you to do this right inside the browser and all that you need is an access to the internet?

では、ブラウザーの中でこれを実行するもっと良い方法があるとしたらどうだろう？

Well, in this video, I'm going to show you how you could use Google Codelab to do that and this will unlock a lot of possibilities.

さて、このビデオでは、Google Codelabを使ってどのようにそれができるかをお見せします。

You'll be able to spin up a coding project or a data science project very easily with the click of a button.

ボタンをクリックするだけで、コーディング・プロジェクトやデータ・サイエンス・プロジェクトを簡単に立ち上げることができる。

And yeah, let's have a look and let's dive in.

So the first thing that you want to do is head over to codelab.research.google.com and this will take you to the Welcome to Codelab page that you have here.

まず最初に、codelab.research.google.com にアクセスして、Codelab へようこそのページを開いてください。

You'll see here on the Go that it's providing you with instruction on how to access Google's LLM model called Gemini.

このGoには、Geminiと呼ばれるグーグルのLLMモデルへのアクセス方法が掲載されている。

It tells you the step-by-step in order to do so as well.

そのためのステップバイステップも教えてくれる。

So here it summarizes Google Codelab as kind of like a coding environment that allows you to write and execute Python right inside the browser.

つまり、Google Codelabは、ブラウザの中でPythonを書いて実行できるコーディング環境のようなものだ。

So if you are already familiar with Jupyter Notebooks, same thing, but then on Google Cloud and it's hosted there.

すでにJupyter Notebooksに慣れ親しんでいる方は、同じことをGoogle Cloud上で行うことができます。

And great thing is that you'll be able to access this for free.

そして素晴らしいことに、あなたはこれを無料で利用することができる。

Do note that there are also paid options for you if you need more compute power or compute time.

より多くの計算能力や計算時間が必要な場合は、有料のオプションもあることに注意してほしい。

A great thing about the Google Codelab is that you could get up and running fairly quickly in a few seconds and you'll be also be able to share the resulting notebook to your peers and colleagues.

グーグル・コデラボの素晴らしいところは、数秒でかなり素早く立ち上げることができ、出来上がったノートブックを仲間や同僚と共有できることだ。

So here you'll immediately notice that there's option to include text in your notebook and also the coding aspect in your notebook as well.

ここですぐに、ノートブックにテキストを含めるオプションがあることに気づくだろう。

And you'll notice that this text is stylized by Markdown, which is a syntax that allows you to do, you know, enter text in here, allows you to stylize it as a bold or italic, or also allow you to add links to your notebook.

このテキストはMarkdownによってスタイル化されていることにお気づきでしょう。Markdownとは、ここにテキストを入力し、太字や斜体にスタイル化したり、ノートブックにリンクを追加したりできる構文です。

And so the here, you know, it's showing an example of creating a Matplotlib chart.

Matplotlibでチャートを作成する例です。

And so why don't I show you how I would use Google Codelab?

では、私がどのようにグーグルコデラボを使うかをお見せしよう。

So to spin up a new notebook, you'll click on the file tab menu here, click on new notebook in drive, and it'll spin up a new notebook for you.

新しいノートブックを立ち上げるには、ファイルタブのメニューをクリックし、ドライブの新しいノートブックをクリックします。

So under the hood is actually a compute that is spinning up for your use case.

つまり、ボンネットの下には、あなたのユースケースのために回転しているコンピュートがあるのだ。

So here we're to a remote computer and for the name of the file is actually being stored on your Google drive.

つまり、ここではリモート・コンピューターにアクセスし、ファイル名をGoogleドライブに保存しているのだ。

So great thing is after your coding session, you'll always have access to your code.

素晴らしいのは、コーディング・セッションの後、いつでも自分のコードにアクセスできることだ。

So even if you close your browser, and if the notebook has saved your code, it should be safe in your Google drive.

そのため、ブラウザを閉じても、ノートブックがコードを保存していても、Googleドライブに安全に保存されるはずだ。

And then you could access that on another computer, which might be handy when you're on the go, if you're using your phone, or if you're using your tablet, or if you're using your work laptop, right.

携帯電話やタブレット、あるいは仕事用のノートパソコンを使っている場合など、外出先からアクセスするのに便利だろう。

And then when you go home, you have your desktop.

そして家に帰ればデスクトップがある。

Or if you go to the office, you have your desktop, which will allow you to access the same version if you're using the same Google account.

あるいはオフィスに行けばデスクトップがあり、同じグーグルアカウントを使っていれば同じバージョンにアクセスできる。

私の最初のノートブックということにしておこう。

And here you have the option to create a code cell or a text cell.

ここでは、コード・セルまたはテキスト・セルを作成するオプションがあります。

So by default, it gives you a coding cell here.

デフォルトでは、ここにコーディング・セルが表示されます。

では、テキストをクリックしてみよう。

And here, you're going to see the text cell, it gives you the option to stylize your markdown text.

ここにテキストセルがあり、マークダウンのテキストをスタイル化するオプションがあります。

So here, if we click once, you'll be able to see the heading with one hash symbol, which signifies heading one.

ここで一度クリックすると、ハッシュ記号がひとつ付いた見出しが表示される。

So if I want to run this, I'll just, you know, hit on shift, enter, and then this will run.

だから、これを実行したいときは、シフトを押してエンターキーを押せば実行される。

And then you'll see that it is not in the editing mode, it is now in the view mode.

すると、編集モードではなく、表示モードになっていることがわかるだろう。

If I click on another text cell, and then let's have two heading here, let's run.

別のテキスト・セルをクリックして、ここに2つの見出しをつけ、実行しよう。

Same as hitting shift and enter at the same time.

シフトとエンターキーを同時に押すのと同じ。

And if you click on the table of contents, you'll be able to see the new section here.

目次をクリックすると、ここに新しいセクションがあります。

How about I'll call it my first notebook.

最初のノートと呼ぶのはどうだろう。

And then you'll see that my first notebook here is the first item on the table of contents.

そして、私の最初のノートブックが目次の最初の項目であることがわかるだろう。

You'll notice that the new section here is a sub of the my first notebook.

この新しいセクションは、私の最初のノートのサブであることにお気づきだろう。

So why don't I create a new one called um, example, example.

じゃあ、"example "っていう新しいのを作ろうか。

All right, and new section here will be h2 with two as two hash symbol, sorry, two hash symbol here will signify that it is a h2 heading.

新しいセクションはh2で、2つのハッシュ・シンボル、すみません、2つのハッシュ・シンボルでh2見出しであることを示します。

And if you have one hash symbol, it is a h1 heading.

そして、ハッシュ記号がひとつあれば、それはh1見出しとなる。

It means that heading at level one, subheading at level two, right?

レベル1に見出し、レベル2に小見出しということですね？

So new section here will belong under example section.

そのため、新しいセクションは例のセクションに属することになる。

If you add another to be with triple hash symbols, then this will be h3.

ハッシュ記号を3つ並べた場合はh3となる。

So you have one at one hash, two hash, three hash, and then it'll be displayed hierarchically like that.

つまり、1ハッシュ、2ハッシュ、3ハッシュと階層的に表示されるわけだ。

Let me create another section, call it examples.

別のセクションを作り、それを例と呼ぶことにしよう。

And so in our first example, let's have a look at using pandas.

最初の例では、パンダを使ってみよう。

So by default, pandas is already pre installed in your notebook.

そのため、デフォルトではpandasはすでにノートブックにインストールされている。

So in order to verify that let's do import pandas as PD, and then we'll hit enter.

それを確認するために、PDとしてpandasをインポートして、Enterを押してみよう。

All right, so it is able to run without an issue.

よし、これで問題なく走ることができる。

Let's have a look at what if you want to install other Python libraries that might not be in the notebook?

ノートブックにないような他のPythonライブラリをインストールしたい場合を見てみましょう。

オーケー、ではそのためにこれを見てみよう。

I think it's ytdlp, which is a video downloader.

ビデオダウンローダーのtdlpだと思う。

So let's go to the official GitHub repo as well.

では、GitHubの公式レポにもアクセスしてみよう。

But before that, let's make note of this.

しかし、その前にこれだけは覚えておこう。

だから、ここにはたくさんのコードがある。

So in order to make it quicker, let me go to a prior notebook that I've created using assembly AI, the example.

そこで、手っ取り早くするために、例のアセンブリAIを使って作成した先行ノートブックにアクセスしてみよう。

So in this video, we pretty much downloaded a YouTube video.

このビデオでは、YouTubeのビデオをダウンロードした。

それでtdlpという名前なんだよね？

So you'll notice here that to use the library, it is called yt underscore DLP.

ライブラリを使用するには、ytアンダースコアDLPと呼ばれることにお気づきだろう。

But then to install it, it is yt dash DLP.

しかし、それをインストールするにはyt dash DLPが必要だ。

Okay, so note that it's slightly different in spelling.

では、スペルが少し違うので注意してほしい。

だから、私たちはまずそれをしたい。

So let's skip Panda's example here for a moment.

では、パンダの例はちょっと省略しよう。

しばらくしたらまた行くつもりだ。

Notice that after we hit on the shift enter for the text cell, a new coding cell is created automatically, which is quite helpful because we want to type in code now.

テキスト・セルでシフト・エンターを押すと、新しいコーディング・セルが自動的に作成される。

そこで、ytをpipでインストールする。

Oh, and it pretty much detects that we want to do so as well.

それに、私たちがそうしたいと思っていることも察知している。

So let's run it, you know, either shift enter or hit on the play button here.

それでは、シフト・エンターするか、ここで再生ボタンを押してください。

And so yeah, you'll notice that when you're running this, we have this status here on the RAM and the disk hard drive consumption.

そうそう、これを実行すると、RAMとディスク・ハードディスク・ドライブの消費量が表示されます。

So you'll notice that we have access to a Python three environment with almost 13 gigabytes of RAM and more than 100 gigabytes of storage for running your notebook.

つまり、13ギガバイト近いRAMと100ギガバイト以上のストレージを備えたPython 3環境にアクセスし、ノートブックを動かすことができるのだ。

So you could even run a pretty powerful workflow using, you know, your mobile device as well.

だから、モバイル・デバイスを使って、かなりパワフルなワークフローを実行することもできる。

Now that we have ytdlp installed, let's have a look at some of the code here.

tdlpがインストールされたので、ここのコードを見てみよう。

We'll copy this code block and then paste it in here.

このコードブロックをコピーして、ここに貼り付けます。

And let's copy the now here, paste it, then run the function here.

そして、ここにコピーして貼り付け、ここで関数を実行しよう。

And it's suggesting us to do this following.

そして、次のように私たちに提案している。

I'll just hit on tab, and then I'll run it shift enter or just click on the play button.

タブを押して、シフトエンターするか、再生ボタンをクリックする。

You'll see that the file is being downloaded from YouTube, which is the video on Steve Jobs 2005 Stanford commencement address.

ファイルがYouTubeからダウンロードされているのがわかると思うが、これはスティーブ・ジョブズの2005年スタンフォード大学卒業式講演のビデオである。

だからダウンロードされているんだ。

だからまだダウンロード中なんだ。

In the meantime, we'll go here to the files and it's downloading.

とりあえず、ここにあるファイルをダウンロードします。

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データサイエンスとAIのためのGoogle Colabの活用 (Using Google Colab for Data Science and AI)

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