世の中、データサイエンティストブームです⁉ 少し前ならR（アール）でデータ分析を学習された方も多かったと思いますが、AIというキーワードが浸透すると共に、Python（パイソン）で機械学習、ディープラーニング(深層学習)というのが主流になってきています。
そんなPythonが、どんなものなのかを試してみようと思ったときに、障壁となるのが環境構築です。またPCにインストールするので、スマホやタブレットで隙間時間にも勉強しようということもできません。もちろん iOS用の Pythonista 3 - omz:software などもありますが、PCとモバイルでのデータやプログラムの共有などに難があります。
と、いうことで、今回は、Googleアカウントとブラウザさえあれば、場所も環境も問わずに Python の学習を始められる Colaboratory – Google Cloab（コラボラトリー - グーグル・コラボ）の紹介です。
Pythonとは
Pythonは、簡単にプログロムが実行できるインタプリタ形式のオブジェクト指向プログラミング言語です。シンプルな文法なのでプログラミング初心者にもわかりやすい言語です。オープンソース(BSDライセンス)として提供されているので、誰でも無料で利用することができます。
そして、データ加工、グラフ作成、データ分析、機械学習といったライブラリ（パッケージ）が提供されているので、簡単なプログラムで最新のデータ分析を行うことができます。
Python の勉強を始めるときの最大の難関
Python でデータ分析や機械学習を行うためのライブラリのインストールや管理を容易にしてくれる Anaconda | World's Most Popular Data Science Platform （アナコンダ）を使うの一般的です。
しかし、何やら黒い画面（コマンドプロント）は出てくるし、取りあえず、プログラムをノートブック形式で書いて実行してくれる Jupyter Notebook も起動したら英語、、、。
Python を勉強しようと思っても、この最初の環境構築で挫けてしまう人も多いのではないかと思います。
インストール不要、モバイルでも実行可能な Python環境
Colaboratory – Google Cloab は、Googleが機械学習の教育・研究の促進として提供しているクラウドで実行される Jupyter ノートブック環境です。複雑な設定は不要で、Googleアカウントさえあれば無料でブラウザから利用することができます。
また作成したプログラムやデータもGoogleドライブに保存できるのでブラウザさえあれば作業を継続できるし、他の人との共有も容易です。そして深層学習（ディープラーニング）でGPU環境を使用することもできます。
下記は、モバイルでの画面となります。
Google Colaboratoryの起動方法
Google Colaboratory の起動は、「Clolaborataly」 でググるか、https://colab.research.google.com/ になります。Googleにログインしていなければ、右上のログインからGoogleアカウントでログインしてください。最初の利用時には認証を求められます。
Pythonを実行してみよう
「ファイル>python3の新しいノートブック」を選択します。（モバイルでの実行なら左上のメニューバーから選択します）
新しいノートブックが開きます。ノートブックには、”コード”（Pythonプログラ）か ”テキスト”（ノートブック）が記載でき、これらひとつづつの枡をセルとよびます。
それでは、さっそくプログラムを書いてみましょう。コードセルに下記のコード書きます。
print('Hello, World!')
上記のコードを実行するには、Windows PCなら 「Ctrl+Enter」、Macなら 「command+return」 です。モバイルで実行する場合はセル左側の「再生ボタン」をクリックして実行しましょう。下図はiPhoneで実行した結果となります。
作成したプログラムを保存する
作成したプログラムはGoogleドライブに保存されますので、名前を付けて保存します。PCならメニューバーの「ファイル>名前を変更」で左上の「Untitled1.ipynb」にフォーカスされます。モバイルからならメニューバーから「ファイル>名前の変更…」です。直接ファイル名の部分をクリックしても名前を変更できます。
「.ipynb」 は、Jupyter Notebookの拡張子になりますので、.（ドット）の前の「Untitled1」を変更します。下記の例では、「Hello World.ipynb」としました。
保存するには、「ファイル>保存」かPCなら「Ctrl+S」です。最初にClolaboratalyの認証リクエストを受託すると、Googleドライブのマイドライブに「Colab Notebooks」というフォルダが作成され、Jupyterノートブックのファイルは、こちらのフォルダ配下に保存されます。
Google Colab でライブラリを使う
Colaboratory – Google Cloab は、簡単に Python の学習を始められます。またデータ分析や機械学習で必要な作業を容易にしてくれるライブラリも簡単に使えます。
利用できるライブラリとバージョンは、下記のコマンドで確認できます。
!pip freeze
また必要があれば簡単に追加でインストールすることもできます。
!pip install pandas_profiling
pandas_prifiling は、pandasをもっと便利にしてくれる追加パッケージですが、ライブラリの使い方などはまた別途説明したいと思います。
まとめ
Pythonは、簡単な構文で覚えやすいプログラミング言語です。また豊富なライブラリがありますので、機械学習を勉強したい、データサイエンティストを目指したい、プログラミングを始めたいという方は、先ずは、Colaboratory - Google Colab で Pythonでのデータ分析、機械学習の勉強を始めてみてくさい。
