Google Colab: la guía imprescindible

¿Te apetece adentrarte en la IA o el Machine Learning, pero no sabes por dónde empezar? Buenas noticias: no necesitas un ordenador potente ni instalar herramientas complicadas. Solo necesitas un navegador.
Y justo ahí es donde Google Colab marca la diferencia.

En cuestión de minutos puedes escribir tu primer código en Python, probar un modelo de IA o trabajar con un dataset… sin configuraciones, sin estrés y, sobre todo, sin barreras técnicas. Es la herramienta favorita de quienes empiezan, pero también un básico para entender cómo trabajan realmente los profesionales del sector tech.

¿Qué es Google Colab?

Google Colab es un laboratorio de programación accesible para todo el mundo, directamente desde el navegador. Imagínate un cuaderno digital en el que cada celda puede contener texto o código Python. Escribes, ejecutas y ves el resultado al instante: no hace falta instalar Python ni montar un entorno complejo.

En realidad, Colab es una versión en la nube de Jupyter Notebook integrada en el ecosistema de Google.
¿El resultado? Accedes a una potencia de cálculo que tu ordenador probablemente no tiene… y con una comodidad difícil de igualar.

¿Por qué Colab se ha vuelto imprescindible?

Porque elimina todos los obstáculos técnicos del principiante.
¿Quieres probar un modelo de IA, trabajar con un dataset o aprender los fundamentos del Machine Learning? Puedes hacerlo en minutos, en lugar de perder horas instalando librerías, resolviendo conflictos de versiones o ajustando el sistema.

Esto es lo que lo hace tan potente:

Y no es solo cosa de principiantes. Muchos ingenieros, investigadores y data scientists lo usan para prototipar rápido o colaborar con sus equipos.

Una popularidad que también se explica con datos

Google Colab está entre las 4 herramientas más populares en Data Science, según algunas métricas de “cuota de mercado tecnológica”.
Es una cifra enorme y refleja una realidad muy clara: Colab pone a todo el mundo en el mismo punto de partida. Da igual tu ordenador, tu configuración o tus conocimientos técnicos, puedes aprender IA en las mismas condiciones que un profesional.

Dicho de otra forma:
Google Colab elimina los obstáculos para que te centres en lo que de verdad importa: entender y practicar.

Cómo empezar: guía ultrarrápida

Una de las grandes ventajas de Google Colab es que puedes empezar en menos de un minuto. Sin configuraciones ni instalaciones: solo un enlace y a programar.

1. Abre tu primer notebook

Entra en colab.research.google.com, haz clic en New Notebook y Google te crea al instante un espacio de trabajo listo para usar. Ya puedes escribir Python.

2. Ejecuta tu primer código

Los notebooks están formados por “celdas”. Escribes el código en una celda y pulsas Shift + Enter para ejecutarlo.

Ejemplo sencillo:

print("¡Hola Colab!")

Ves el resultado justo debajo al momento: eso es lo que hace que aprender sea tan intuitivo.

3. Importar un dataset fácilmente

Puedes arrastrar y soltar un archivo, importar desde Google Drive o usar una URL.
En pocas líneas analizas un CSV como lo haría un data analyst de verdad:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("archivo.csv")
df.head()

4. Probar un modelo de IA en pocas líneas

¿Quieres ir un paso más allá? Puedes entrenar un pequeño modelo de Machine Learning usando scikit-learn o TensorFlow. Colab ya trae todas las librerías esenciales instaladas.

Para prototipar rápido es ideal: sencillo, visual y progresivo.

Las limitaciones que conviene conocer

Google Colab es una herramienta muy potente para aprender, probar y experimentar. Pero, como cualquier entorno gratuito en la nube, tiene sus límites. Conocerlos desde el principio te evita sorpresas y te ayuda a saber cuándo Colab es perfecto… y cuándo empieza a quedarse corto.

Las sesiones se cierran automáticamente

En Colab todo funciona en un entorno temporal.
Tras un periodo de inactividad, la sesión se cierra automáticamente para liberar recursos.
¿Consecuencia? Si estabas entrenando un modelo largo, tendrás que empezar de nuevo.

Para aprender o prototipar no es un problema.
Para proyectos que requieren horas de ejecución continua, sí puede serlo.

El GPU es gratis… pero no siempre disponible

Colab ofrece acceso gratuito a GPUs (como las T4), lo cual es excepcional.
Pero ese acceso depende de la carga global de los servidores: algunos días tendrás GPU al instante y otros tendrás que conformarte con la CPU.

Es perfecto para entender cómo se entrena un modelo.
Menos ideal si quieres trabajar con redes neuronales complejas u optimizar modelos profundos.

Memoria y almacenamiento limitados

El entorno de Colab tiene una RAM limitada (unos 12 a 15 GB en la versión gratuita) y un sistema de archivos temporal.

No es posible cargar datasets enormes ni trabajar en proyectos que requieran mucha memoria.

Aun así, esta limitación suele ser positiva para quien empieza: te obliga a optimizar el código, limpiar datos y trabajar de forma ordenada.

Dependencia de Internet

Todo sucede en la nube: si se cae la conexión, tu trabajo puede interrumpirse.
Es algo a tener en cuenta si aprendes en un entorno donde la conexión no siempre es estable.

No es la herramienta ideal para proyectos “pro”

Colab es perfecto para:

En cambio, cuando quieres:

… necesitarás un entorno más robusto (VS Code, Jupyter en local o un cloud profesional).

En resumen:
Colab es la herramienta perfecta para empezar, aprender rápido y prototipar.
Para ir más lejos, se convierte en una etapa, no en el destino final.

Google Colab vs Jupyter: ¿cuál elegir?

Google Colab se parece mucho a Jupyter Notebook: mismo formato, misma lógica de celdas, misma forma de ejecutar código. Pero no cubren exactamente las mismas necesidades. Elegir uno u otro depende sobre todo de tu nivel, tus objetivos y el tipo de proyecto.

Para empezar: Colab sin dudarlo

Si estás descubriendo Python, los datos o la IA, Colab es, con diferencia, la opción más sencilla.

¿Por qué?

Empiezas a aprender desde el primer minuto, y eso hace la experiencia mucho más motivadora.

Para profundizar: Jupyter toma el relevo

Cuando quieres entender mejor:

Jupyter Notebook (o VS Code + Jupyter) resulta más interesante.

Tú lo controlas todo: librerías, versiones, extensiones y estructura del proyecto.

Esto es lo que utilizarás más adelante en contextos profesionales.

Para proyectos cortos o prototipos: Colab es ideal

¿Necesitas probar una idea, crear un modelo rápido o seguir un tutorial?
Colab está hecho para eso. Abres un notebook, ejecutas y compartes.

Sin fricciones. Sin configuraciones. Solo código y resultados rápidos.

Para proyectos más avanzados: Jupyter es imprescindible

Cuando necesitas:

Entonces Jupyter es el camino lógico.

Ambos se complementan

No es Colab o Jupyter: muchas veces es Colab y luego Jupyter.
Aprendes, prototipas y experimentas en Colab.
Después das el salto a Jupyter cuando quieres estructurar y profesionalizar tu trabajo.

Es el recorrido habitual en muchos programas de formación en Tech y Data.

¿Dónde encaja Google Colab en el aprendizaje de la IA?

Entrar en la IA puede parecer como intentar abrir una puerta cerrada con doble llave: entornos complejos, instalaciones eternas, versiones que no funcionan… Y justo ahí aparece Google Colab. En cuanto lo abres, todo se aclara. El código se ejecuta en el navegador, los resultados aparecen en segundos y esa primera gran barrera, la que frena a la mayoría de principiantes, desaparece.
Colab se convierte en el verdadero punto de partida.

Muy pronto ocurre algo interesante: empiezas a escribir, probar, observar y corregir… y casi sin darte cuenta adoptas los hábitos fundamentales de la IA. Explicas lo que haces en una celda Markdown, razonas cada paso, visualizas datos y entiendes por qué un modelo responde de una determinada manera. Colab ofrece un entorno claro que convierte la teoría en práctica real.
Es un espacio “seguro” para aprender haciendo, y ahí es donde el progreso se acelera.

Luego llega otro momento. Te das cuenta de que quieres ir más allá: trabajar con datasets más ambiciosos, repetir entrenamientos largos, organizar un proyecto de forma profesional, controlar con precisión las librerías. Y entonces entiendes que Colab ya ha cumplido su función.
Dar el salto a Jupyter, VS Code o a un entorno cloud más avanzado se vuelve natural, casi lógico. No se vive como una ruptura, sino como la continuación de lo aprendido con Colab.

En el fondo, Colab actúa como una rampa de lanzamiento pedagógica. Despierta la curiosidad, genera confianza, acelera los primeros aprendizajes y después deja paso a las herramientas que consolidan las competencias a largo plazo. Es un recorrido muy común en el mundo Data e IA: empiezas en Colab, le coges el gusto a la práctica y luego evolucionas hacia herramientas profesionales.

Eso es exactamente lo que hemos integrado en nuestros bootcamps en Ironhack. Empiezas donde el aprendizaje es más fluido, motivador y concreto, y poco a poco avanzas hacia los entornos, flujos de trabajo y métodos que usarás en una empresa.
Colab te abre la puerta. Ironhack te ayuda a recorrer todo el camino.

FAQ

1. ¿Google Colab es realmente gratuito?

Sí. Google Colab ofrece una versión totalmente gratuita que es más que suficiente para aprender Python, trabajar con datos y entrenar modelos de IA de tamaño razonable. Existe una versión de pago, pero solo resulta necesaria para proyectos avanzados o de larga duración.

2. ¿Tengo que instalar Python para usar Colab?

No. Es una de sus grandes ventajas: todo funciona en el navegador, sin instalaciones ni configuraciones. Puedes aprender IA incluso con un ordenador básico.

3. ¿Puedo entrenar modelos complejos en Colab?

Puedes entrenar modelos de Machine Learning y redes neuronales de nivel básico a intermedio. Para modelos muy pesados, entrenamientos largos o grandes volúmenes de datos, Colab muestra pronto sus límites, sobre todo en la versión gratuita.

4. ¿Cuál es la diferencia entre Google Colab y Jupyter Notebook?

Colab funciona online, se usa al instante y ofrece acceso gratuito a GPU.
Jupyter se instala en local, te da control total sobre las librerías y se parece más a los entornos profesionales.
Lo habitual es empezar con Colab… y continuar con Jupyter.

5. ¿Google Colab es adecuado para principiantes en IA?

Sí, probablemente mejor que cualquier otra herramienta hoy en día. Simplifica los primeros pasos, te permite entender al momento qué produce un modelo y hace el aprendizaje mucho más concreto. Es el entorno ideal para empezar antes de dar el salto a herramientas más avanzadas.