Google Colab: Qué es, Para qué sirve y Cómo usarlo

Ventajas 

Explorar el mundo de la programación suele sonar complicado, pero con Colab todo es diferente. Al usarlo, tu experiencia se tornará creativa, experimental y colaborativa. Sus ventajas son:  

Acceso sin instalaciones 

Olvídate de configurar entornos, descargar paquetes pesados o luchar con compatibilidades de tu sistema operativo. Este cuaderno digital funciona directamente en el navegador y está listo para usarse en segundos, lo que lo convierte en una opción práctica para quienes quieren concentrarse en el código y no en los problemas técnicos. 

Potencia de cómputo gratuita 

No todo el mundo tiene acceso a un ordenador potente, y aquí radica una de sus mayores ventajas: permite ejecutar proyectos que requieren gran capacidad de procesamiento gracias a CPUs, GPUs e incluso TPUs proporcionadas por Google. Así, es posible trabajar con modelos de machine learning o análisis de datos avanzados sin gastar en costoso hardware. 

Colaboración en tiempo real 

La posibilidad de compartir un proyecto con compañeros de clase, colegas de trabajo o incluso una comunidad global es otro de sus puntos fuertes. Varias personas pueden editar, ejecutar y comentar dentro del mismo cuaderno al instante, como si se tratara de un documento compartido en la nube, fomentando la creatividad colectiva. 

Guardado automático en la nube 

Cada línea de código, gráfico o resultado queda almacenada en Google Drive sin que tengas que preocuparte por perder tu trabajo. Esta integración provee seguridad, continuidad y la tranquilidad de retomar cualquier proyecto desde cualquier dispositivo con internet. 

Ideal para aprendizaje y enseñanza 

Su diseño intuitivo, con bloques de texto y código, lo convierte en una herramienta excelente para explicar conceptos, hacer ejercicios prácticos y compartir ejemplos. Profesores y estudiantes encuentran en este entorno una forma dinámica de combinar teoría y práctica en un mismo lugar. 

¿Cómo funciona? 

El funcionamiento es sencillo y todo lo que necesitas es una cuenta de Google y conexión a internet, nada más. Cuando abres un archivo en Colab, en realidad estás trabajando en un Notebook de Jupyter alojado en los servidores de Google, lo que significa que tu computadora no se sobrecarga ni necesita configuraciones complicadas.  

Además, puedes escoger si quieres ejecutar tu código en procesadores normales (CPU) o aprovechar aceleradores como GPU y TPU que Google pone a disposición de forma gratuita o con mayores recursos en su versión Pro.  

La magia está en que todo se guarda automáticamente en Google Drive para que puedas colaborar en tiempo real con otras personas, como si fuera un documento compartido, pero con la potencia de un entorno de programación completo. 

¿Cómo puedo usar Google Colab? 

Aprender a manejar Google Colab no requiere ser un experto en programación ni tener un ordenador potente. Su diseño está pensado para que cualquiera pueda dar sus primeros pasos rápidamente y sin complicaciones. ¡Este es el paso a paso!: 

Acceder a la plataforma 

Cómo lo mencionamos en un principio, lo único que necesitas es una cuenta de Google. Con ella, tienes la opción de ingresar desde el navegador a colab.research.google.com. Una vez dentro, podrás crear un cuaderno nuevo, abrir archivos que ya tengas guardados en tu Drive o incluso explorar ejemplos que Google ofrece como plantilla. 

Crear y organizar cuadernos 

Cada proyecto se desarrolla dentro de un Notebook, que combina bloques de código con secciones de texto. Esto te permite explicar lo que haces y, al mismo tiempo, ejecutar tu código en Python en celdas separadas. Es como un diario de trabajo en el que puedes documentar todo tu proceso paso a paso. 

Ejecutar código en tiempo real 

Para correr tu código, basta con escribirlo en una celda y presionar Shift + Enter. El resultado aparecerá justo debajo, lo que hace que la experiencia sea dinámica e inmediata. Aparte, puedes añadir gráficos, tablas o visualizaciones para que tus proyectos sean más interactivos y claros. 

Aprovechar la potencia de cómputo 

Desde la opción de “Entorno de ejecución”, tienes la posibilidad de elegir si quieres usar CPU, GPU o incluso TPU. Es muy útil si trabajas con proyectos pesados de machine learning o análisis de datos porque podrás aprovechar recursos que normalmente no tendrías en tu ordenador. 

Guardar y compartir con facilidad 

Cada cambio que realices se guarda automáticamente en tu Google Drive, lo que te da seguridad y acceso desde cualquier dispositivo. Asimismo, puedes compartir tu cuaderno con otras personas para colaborar en tiempo real, del mismo modo que lo harías con un documento de Google Docs. 

Te puede interesar: base de datos MySQL ejemplo.

Ejemplos y casos de uso 

La verdadera fuerza de la plataforma no está únicamente en su facilidad de acceso, sino en la diversidad de escenarios donde se aplica. Desde entornos educativos hasta proyectos de investigación avanzada, Google Colab se ha convertido en una herramienta versátil para principiantes y profesionales por igual. 

Aprendizaje de Python desde cero 

Quienes empiezan a programar encuentran en los cuadernos un espacio perfecto para practicar sin instalaciones complicadas. Cada ejercicio queda guardado en la nube para continuar con el progreso en cualquier momento y desde cualquier lugar. (Te puede interesar: herencia en Python).

Ciencia de datos y análisis de información 

Analistas y estudiantes de datos pueden cargar datasets, procesarlos con librerías como Pandas o NumPy y generar visualizaciones inmediatas. De esa manera, resulta preciso tanto para tareas académicas como para trabajos más técnicos en empresas. 

Machine Learning y Deep Learning 

Uno de los usos más valorados es el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Al disponer de GPUs y TPUs gratuitas, los usuarios pueden experimentar con algoritmos complejos sin necesidad de invertir en equipos costosos. 

Proyectos colaborativos 

Cómo hemos recalcado, los cuadernos compartidos permiten que varias personas trabajen sobre el mismo código en tiempo real. Así, los equipos mantienen sincronización constante y evitan los problemas de versiones duplicadas. 

Presentaciones interactivas 

En el ámbito educativo y profesional, también funciona como una herramienta para explicar conceptos. Los bloques de texto sirven para la teoría, mientras que las celdas de código proveen ejemplos prácticos que se pueden ejecutar al instante. 

Google Colab Pro y Pro+ ¿Cuál es mejor? 

Para responder esta pregunta, lo primero que haremos es analizar un cuadro comparativo de sus características:  

• Colab Pro es adecuado si requieren recursos adicionales sin ejecutar procesos largos en segundo plano. Es una opción económica para tareas de análisis de datos y entrenamiento de modelos de complejidad moderada. 
• Colab Pro+ es mejor para profesionales que necesitan ejecutar procesos largos o intensivos en recursos, como entrenamientos de modelos de deep learning. La capacidad de ejecución en segundo plano y el mayor acceso a GPUs lo hacen más adecuado para proyectos de mayor escala. 

Consejos para optimizar tu uso de Google Colab 

Cuando abres Colab es fácil emocionarse y empezar a correr código sin pensar en orden ni recursos. Pero si lo usas con un poco de estrategia, puedes trabajar más rápido, evitar errores y aprovechar mejor la GPU gratis. Aquí tienes unos consejos claros y sencillos para sacarle jugo. 

Ajusta el hardware al empezar 

Antes de escribir código, cambia el entorno para usar GPU o TPU (son procesadores que hacen cálculos más rápido). Así no pierdes tiempo luego cambiando. 

Organiza dónde guardas los archivos 

• Usa la carpeta temporal de Colab para cosas rápidas (se borran al cerrar). 
• Usa Google Drive para lo que quieras conservar (modelos, datos, resultados). 

Instala lo que necesites de forma ordenada 

Haz una sola celda con todas las librerías que vayas a usar. Así, si vuelves a abrir el notebook, solo ejecutas esa celda y ya tienes todo listo. 

Evita descargar lo mismo mil veces 

Si bajas modelos o datasets grandes, guárdalos en Drive. Luego solo apuntas ahí y no tienes que esperar cada vez que inicies sesión. 

Cuida la memoria (RAM) 

No cargues archivos enormes de golpe. Mejor por partes o comprimidos. Si ya no usas algo, bórralo para liberar espacio. 

Aprovecha la GPU sin bloquearla 

Mueve los datos y el modelo a la GPU antes de entrenar, y usa configuraciones que reduzcan el consumo (por ejemplo, trabajar con precisión mixta). Eso hace que entrene más rápido y con menos memoria. 

Guarda tu progreso seguido 

Cada cierto tiempo guarda un “checkpoint” en Drive. Así, si la sesión se corta, no pierdes todo y solo continúas desde donde estabas. 

Mide tiempos y recursos 

Colab te da comandos para saber cuánto tarda una celda o cuánta memoria y GPU estás usando. Úsalos para detectar cuellos de botella. 

Usa pequeños trucos de Colab 

• !ls para ver archivos en la carpeta. 
• %cd para moverte entre carpetas. 
• %timeit para medir tiempos de ejecución. 

Mantén todo limpio y claro 

Pon títulos, divide tu notebook en secciones y escribe comentarios cortos. Esto ayuda a entender qué hace cada parte, incluso si lo revisas meses después. 

Existe algo parecido a Colab: Mejores Alternativas 2025 

1. Thunder Compute: ofrece acceso a GPUs potentes como T4 y A100 a bajo costo, sin cortes automáticos ni límites de sesión. Es muy útil si necesitas entrenamientos largos y estables. 
2. Kaggle Notebooks: brinda GPU gratis (T4 o P100) con hasta 30 horas semanales y sesiones de 9 horas. Además, integra datasets listos, competiciones y almacenamiento persistente. 
3. AWS SageMaker Studio Lab: permite usar GPU T4 sin costo, en sesiones de hasta 4 horas. Está pensado para proyectos académicos, pruebas rápidas o aprendizaje, con integración directa a AWS. 
4. Paperspace Gradient: en su plan gratuito da acceso a GPU M4000 y RAM generosa, pero con límite de 6 horas. En planes de pago puedes escalar a GPUs como T4 a precios accesibles. 
5. RunPod: no impone cortes estrictos y ofrece GPUs como A40 o A100 a precios competitivos. Su formato tipo VM te da más control, incluyendo acceso por SSH. 
6. GitHub Codespaces: te da un entorno de desarrollo en la nube basado en VS Code y conectado con tus repositorios. Ofrece horas gratuitas y es práctico para proyectos ligados a GitHub. 

Preguntas frecuentes (FAQs) 

A veces usamos Colab sin pensarlo demasiado, pero siempre queda esa vocecita con dudas: ¿esto es gratis para siempre?, ¿será mejor Kaggle?, ¿vale la pena pagar? Para despejar esas preguntas comunes y no quedarte con mitos, aquí tienes las respuestas rápidas y claras. 

¿Es Google Colab una IA? 

No, Colab no es una inteligencia artificial. Es una plataforma en la nube que te permite ejecutar cuadernos de Python (Jupyter) con acceso a GPU y TPU, lo cual facilita trabajar con proyectos de IA, pero no lo es en sí. 

¿Qué es mejor, Colab o Kaggle? 

Depende de tu uso: Colab es más flexible y permite instalar casi cualquier cosa, mientras que Kaggle viene con muchos paquetes y datasets listos. Si quieres libertad, Colab; si quieres comodidad con datos y competiciones, Kaggle. 

¿Es mejor Jupyter o Google Colab? 

Jupyter se ejecuta en tu máquina (o servidor propio), lo que da control total, pero dependes de tu hardware. Colab corre en la nube y te da gratis GPU/TPU, aunque con límites de tiempo y recursos. 

¿Google Colab es gratis? 

Sí, tiene un plan gratuito con acceso a CPU, GPU y TPU, pero con restricciones en duración de las sesiones y recursos asignados. 

¿Vale la pena pagar Google Colab Pro? 

Si entrenas modelos con frecuencia o necesitas más tiempo de GPU sin interrupciones, sí compensa. Si solo haces pruebas ocasionales o proyectos pequeños, probablemente con la versión gratuita te baste. 

Impulsa tus proyectos de IA con Google Colab y EBIS 

Google Colab es una herramienta poderosa para el desarrollo de aplicaciones de IA y análisis de datos que ofrece acceso gratuito a GPU y TPU desde cualquier lugar.

En EBIS Business Techschool sabemos el valor de dominar este tipo de plataformas, por eso hemos diseñado el Máster en Data Science e Inteligencia Artificial. Un programa para que apliques tus conocimientos desde el primer día con herramientas utilizadas por profesionales en todo el mundo. 

Nuestra formación incluye metodología flexible, proyectos reales, tutorías con expertos, networking internacional y certificaciones reconocidas como Microsoft Azure AI Fundamentals y Harvard ManageMentor® - Leadership. Además, obtendrás una doble titulación junto a la Universidad de Vitoria-Gasteiz, fortaleciendo tu perfil profesional. 

¡Aprende a sacar el máximo provecho de la tecnología y conviértete en un referente en ciencia de datos e inteligencia artificial! 

Conclusión 

En definitiva, podríamos decir que Google Colab es mucho más que un entorno de trabajo en línea: es una experiencia que mezcla accesibilidad, potencia y colaboración. Usarlo es abrir la puerta a un universo de posibilidades donde aprender, investigar y crear se vuelve más sencillo y emocionante. Al final, lo que ofrece no son únicamente recursos, sino la oportunidad de transformar ideas en resultados reales.