구글 Colab이란? (With Kaggle Notebook)

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾

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"내 컴퓨터 사양이 낮아서 머신러닝을 못하겠어요."
"파이썬 좀 써보고 싶은데, 설치부터 너무 어렵네요."

이런 고민, 해보신 적 있나요? 그렇다면 여러분께 딱 맞는 도구가 있습니다.

바로 Google Colab (구글 코랩) 입니다.

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🫰 구글 Colab이란?

구글 Colab은 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 파이썬 실행 환경입니다. 말 그대로, 내 컴퓨터에 아무것도 설치하지 않고도 인터넷 브라우저에서 바로 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있죠. 게다가 무료입니다.

주로 다음과 같은 분들께 추천드려요:

• 파이썬이나 데이터 분석, 머신러닝을 처음 시작하는 분
• GPU가 필요한 모델을 실습하고 싶은데 컴퓨터 사양이 부족한 분
• 노트북 형태로 코드와 결과를 정리하고 싶은 분
• 협업이나 발표용으로 실습 환경을 공유하고 싶은 분

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🚀 기본 사양: 이 정도면 충분합니다!

무료 계정 기준으로 제공되는 사양은 다음과 같습니다 (2025년 8월 기준):

• CPU: Intel Xeon (서버급 CPU)
• RAM: 약 12GB
• GPU (할당 시): NVIDIA Tesla T4 또는 L4
• 디스크: 약 100GB의 임시 저장공간 (런타임 종료 시 초기화됨)

유료 버전인 Colab Pro/Pro+를 사용하면 더 빠른 GPU와 더 긴 세션 시간이 제공됩니다. 하지만 입문자에게는 무료 버전으로도 충분히 다양한 실습이 가능합니다.

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✨ 기본적으로 깔려있는 패키지들

구글 Colab에는 데이터 분석과 머신러닝을 위한 다양한 파이썬 라이브러리가 이미 설치되어 있습니다. 예를 들면:

• numpy, pandas, matplotlib, seaborn (기초 데이터 분석)
• scikit-learn (머신러닝)
• tensorflow, torch (딥러닝)
• opencv, nltk, spacy 등도 일부 포함됨

이외에도 필요하면 pip install 명령어로 추가 설치가 가능합니다:

!pip install transformers

Colab은 리눅스 환경이라 ! 명령어로 쉘 커맨드를 실행할 수 있어요. 마치 터미널처럼 활용이 가능하죠.

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🛠️ 추천 세팅: 이건 꼭 해두세요!

1. GPU 활성화하기
   • 메뉴에서 런타임 > 런타임 유형 변경 > 하드웨어 가속기: GPU 선택
2. 구글 드라이브 연동
   • from google.colab import drive 후 drive.mount('/content/drive')
   • 내 드라이브 파일을 불러오거나 결과 저장 가능
3. 자주 쓰는 패키지 설치 및 임포트 셀 만들기
   • 실습할 때마다 반복적으로 필요한 코드 블록은 노트북 상단에 정리해두세요.
4. 자동 저장 및 버전 관리
   • Colab은 구글 드라이브와 자동 연동되어 작성 중인 파일이 자동 저장됩니다.
   • 히스토리도 관리되기 때문에 실수해도 복구가 가능해요.

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🌟 Kaggle Notebook과 Colab 비교 분석

구글 Colab과 함께 자주 언급되는 또 다른 인기 플랫폼이 있죠. 바로 Kaggle Notebook입니다. 머신러닝 경진대회로 유명한 Kaggle이 제공하는 자체 노트북 환경인데요, 두 플랫폼을 비교해보면 다음과 같은 차이점이 있습니다.

항목	Google Colab	Kaggle Notebook
접근 방식	구글 계정만 있으면 바로 가능	Kaggle 계정 필요 (가입 후 사용)
저장 방식	구글 드라이브 연동 가능	Kaggle 서버에 저장
GPU 사양	T4/L4, 최대 12시간	T4, 30시간/주 제한
디스크 용량	약 100GB (임시)	최대 20GB 프로젝트당 저장 가능
커뮤니티	구글 기반, Stack Overflow와 잘 연동	Kaggle 내 커널 공유 및 커뮤니티 강력
인터넷 접근	제한적 (Pro 이상 시 가능)	외부 인터넷 완전 차단

Kaggle은 인터넷 접근이 안 되기 때문에 외부 데이터를 다운로드하거나 커스텀 모델을 설치하는 데 제약이 있습니다. 반면 Colab은 자유롭게 pip를 사용할 수 있어 유연하죠.

하지만 Kaggle Notebook은 대회에 바로 참가할 수 있는 환경이 내장돼 있어서, 데이터가 미리 로딩되어 있는 점에서 편리합니다. 또한, GPU 사용 시간을 주 단위로 관리할 수 있어 실험에 집중하기 좋습니다.

결론적으로, Colab은 커스터마이징과 실험 중심, Kaggle은 대회 기반의 효율적인 실행 환경이라 할 수 있어요. 필요에 따라 둘 다 활용해보시는 걸 추천드립니다!

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✅ 정리하자면

구글 Colab은 초보자부터 전문가까지 폭넓게 활용할 수 있는 무료이자 강력한 클라우드 개발환경입니다. 인터넷만 있으면 언제 어디서든, 어떤 기기에서든 동일한 환경에서 실습이 가능하다는 점이 큰 장점이죠.

여기에 Kaggle Notebook까지 더하면, 여러분의 데이터 분석/머신러닝 실습 도구는 완.벽.해집니다 😼🖤

파이썬 공부를 미뤄왔다면, 지금 바로 Colab이나 Kaggle 중 하나를 선택해 첫 셀을 열어보세요. 여러분의 첫 모델이 거기서 시작될지도 모릅니다.

Google Colab 접속 화면