【第１回】【初心者向け】Google Colabの始め方を画像付きで解説！Pythonの実行環境をやさしく紹介

Pythonを始めるには「Google Colab」「Anaconda（Jupyter Notebook）」「直接インストール」の3つの主な方法があります。

ちなみに、私自身、最初はどれを使えばいいか迷ったので、同じような方の参考になればと思いまとめてみました。
【失敗談】Anacondaをインストールしたものの、容量が大きすぎてPCが重くなり、結局Colabに乗り換えました。

※ なお、初心者向けに補足も入れています。

※1： Colabの無料版でも「ランタイムの変更」でGPUが使えますが、利用時間に制限があります。
※2： セッションは一定時間で自動切断されるため、大規模な処理には向きません（Pro版で延長可能）。
※3： Pythonやパソコンの仕組みに慣れている方向けの構成です。初心者はColabまたはAnacondaがおすすめです。

Google Colabの使い方（ステップ形式で解説）

ステップ①：Googleアカウントを取得

Google Colabを利用するには、Googleアカウントが必要です。まだ持っていない方は
こちらから作成してください。

【体験談】私は学習専用のサブアカウントを作ったところ、データ管理が非常に楽になりました。

ステップ②：Google Driveにアクセス

Colabノートブックの保存先となる
Google Drive
にログインします。

ステップ③：Google DriveからColabを起動

Google Driveの「＋新規」→「その他」→「Google Colaboratory」を選びます。

【失敗談】最初Colabが表示されず戸惑いましたが、拡張機能追加で簡単に出せました！

ステップ④：Colabノートブックの操作画面

Colabを起動するとノートブック形式の編集画面が出ます。セルにコードを入力してすぐ実行できます。

ステップ⑤：Pythonコードを実行してみる

セルに1 + 1と入力して「Shift + Enter」を押すと、下に2と表示されます。

【体験談】たった「1+1」が表示されただけでも、自分の手でPythonを動かせた感動を今でも覚えています。

ステップ⑥：データ分析や学習用途に活用しよう

ColabはJupyter互換なので、pandasやNumPyなどもすぐ使えます。

【失敗談】ライブラリインポートを忘れてエラー連発したので、必ずimport文を書くクセをつけましょう。

🔰 pandas・NumPyとは？（初心者向け補足）

Pythonでデータ分析を行うときによく使われるのが、pandasとNumPyというライブラリです。
ここでは初心者の方に向けて、それぞれの役割を簡単に紹介します。

• pandas（パンダス）：
  表形式（Excelのような行と列）のデータを扱うためのライブラリです。
  データの読み込み・加工・集計・フィルタリングなどが簡単に行えます。
  例：CSVファイルを読み込んで、必要な行だけ抽出する
• NumPy（ナンパイ）：
  数値計算に特化したライブラリで、ベクトルや行列といった数学的なデータ処理を高速に行えます。
  pandasの内部でもNumPyが使われており、データ分析の土台となる重要なツールです。
  例：大量の数値データを使った統計処理や機械学習の基礎

Google Colabでは、次のようにライブラリをインポートして使い始めます。

import pandas as pd
import numpy as np

このコードは、それぞれのライブラリにpdやnpという省略名をつけて使いやすくするための書き方です。
ほとんどのチュートリアルや学習書籍でもこの形式が使われています。

「まだよくわからない」と感じても心配ありません。
まずは「よく出てくる名前」くらいの認識で十分です。
これらのライブラリについては、今後の記事で詳しく取り上げる予定です。

✅ まとめ

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