Ко-лаборатория – это облачный сервис. Можно сказать, что это облачный блокнот Юпитер. Сам блокнот хранится на облачном диске Google Drive. Сюда можно закачивать файлы или скачивать их оттуда.

      В верхней части окна отображается название файла. Расширение *.ipynb говорит о том, что в нём сохраняются не только команды, но и результаты выполнения, в том числе, графики. Такой файл можно посмотреть, не запуская его на выполнение, и увидеть, какие результаты были в прошлый раз. Можно также скачать только саму программу – файл с расширением *.py.

      Интерфейс очень похож – тот же самый блокнот Юпитер. Точно также создаём ячейки с текстом или кодом, можем нажимать [Shift+Enter] и [Ctrl+Enter].

      Мы запускаем этот самый инструмент под названием Колаб. Создаем новый блокнот и запускаем нашу «игрушечную» программу, которая говорит: «Всем привет!»

      Мы можем при желании переименовать блокнот. Двойным щелчком начинаем редактирование названия. В начале работы, при первом запуске первой ячейки происходит соединение с виртуальной машиной, выделяются ресурсы на сайте Google. Для добавления текстовой ячейки нажимаем кнопку [+Text]. Значок «плюс» означает «добавить ячейку в блокнот». Для организации заголовка ставим символ «решетки» #. Одиночный знак решетки означает, что это главный заголовок – первого, верхнего уровня. Для удаления ячейки щёлкаем по ней и справа над ячейкой нажимаем кнопку с иконкой мусорного ведра.

      Начиная вводить команду, можно заметить всплывающую подсказку. Можно выбрать подходящую команду или аргумент.

      Когда мы открываем скобки, автоматически появляются закрывающие. Сразу появляется краткое описание вводимой функции.

      Обычно принято считать, что облачный сервис работает медленнее, чем программа на локальном компьютере. Однако, компания Google предоставляет свои дополнительные вычислительные возможности – причем бесплатно – для общего знакомства с продуктом. Есть специальные настройки для использования графических и тензорных аппаратных ускорителей. С другой стороны, если на вашей машине имеется мощная графическая плата с поддержкой технологии CUDA, тогда можно ускорить работу локальной версии Python. Это может быть полезно, если проводить сложные расчеты.

      3. Вероятность

      Приступим к новой теме. В каком-то смысле это будет повторение, потому что многие студенты изучают – в том или ином виде – курс теории вероятностей и математической статистики. Судя по школьным программам, в некоторых школах даже в старших классах затрагивают тему вероятности. Кроме того, данный материал частично обсуждается в курсе «Бизнес-аналитика и статистика».

      Рис.

---

Скачать книгу