最近社内でpythonで機械学習系の勉強会を行うことになり、ツールを調べていたところ、google colaboratoryというツールを見つけました。
google colaboratryは、jupyter notebookというコードとその実行結果やメモをノートブック形式で残せるツールをオンラインで提供したサービスです。
詳細はこちらの記事が詳しいです！
Google Colaboratory事始め
Google Colabの知っておくべき使い方 – Google Colaboratoryのメリット・デメリットや基本操作のまとめ
試しに触れていくうちに、これってpython系の勉強会に最適なサービスだな！と思ったので利点をまとめます。
社内のpyhton勉強会で使うべき理由を３行で！！
- 環境構築がいらない
- 共有が容易
- コメントできる
環境構築がいらない
社内で勉強会となると、「普段はpythonに触ったことないけど機械学習に興味があるから参加してみようかな」というエンジニアの方や、「そもそもプログラミングに触れたことのないけどpythonって最近流行っているし、比較的簡単って聞くからやってみたい」というビジネスサイドの方も参加される機会があるかと思うのですが、そんなライトにやってみたい方々のハードルの１つになるのが環境構築だと思います。
でも、google colaboratryならgoogleアカウントさえ持っていれば、オンラインでpythonを実行できる環境が何のインストールもなく簡単に手に入ります。
事前準備が何もいらないので、ライトに勉強会に参加することができます。
共有が容易
普通pythonの勉強会をやるとなるとjupyter notebookファイルを事前or事後配布するという形になるかと思うのですが、これでは何か間違いを修正したり、コードを追加したりした時に再度ipynbファイルを配布し直したりという手間が生まれてしまいます。
かつ、回数を重ねるごとに参加者もファイルをダウンロードすることになり、参加者のフォルダも汚れてしまいます。
一方、colaboratryなら共有は他のgoogle appsと同じで範囲や権限などを設定することができ、更新があっても、リアルタイムで反映されるため、ファイルの再配布は必要ありません。かつ参加者もリンクにアクセスすれば良いので毎回ファイルをダウンロードする必要がなくなります。
コメントができる
事前に用意されたコードに参加者個人個人のわからないところを対応するセルにコメントしておけば、勉強会のホスト側が事前にコメントされた疑問点を拾い、解決しながら勉強会を進めることができます。
また、進めて行く中でわからない部分が出てきた場合も、コメントとして残せば流れを止めることなく、疑問を残すことができます。
他にもまだまだ！
- マークダウン形式での目次の自動生成
- unixコマンド
- pip
- GPUの使用
- Googleドライブへの保存、Googleドライブからの読み取り
などなど、機能が豊富です。
終わりに
リロードしないとコメントが反映されなかったり、共同編集などの挙動に一部不便な面もありますが、楽にpython勉強会を運営する強力なツールとして今後も注目して行きたいと思います！！