「Pythonで、統計解析を、始めてみたい」 「機械学習で、新しい、診断モデルを、作ってみたい」
そう、志した、多くの、多忙な医師が、その、最初の、たった、一歩で、挫折します。
「環境構築」という、意味不明で、時間のかかる、あまりにも、高い、壁。
この記事では、その壁を、完全に、破壊する、Googleの、革命的なツール「Google Colaboratory」を紹介します。これを使えば、あなたは、今日、この瞬間から、データサイエンティストとしての、第一歩を、踏み出せるのです。
【医師の課題】なぜ、「環境構築」は、これほど、我々の、時間を、奪うのか？
Pythonや、データサイエンスの学習を、始めようとした時、我々の前に、立ちはだかる、最初の、そして、最大の、敵。それが「環境構築」です。
Pythonの、バージョン間の、非互換性問題ライブラリの、依存関係の、地獄（pip installで、無限に、エラーが出る）GPUを使うための、複雑な、ドライバー設定
これらの、本質的な、研究とは、何の関係もない、純粋な「PCトラブルシューティング」に、我々の、貴重な、週末が、何時間も、溶けていくのです。
Google Colabが、全ての、問題を、解決する
Google Colaboratory（通称：Colab）は、この、全ての、煩わしい問題を、一瞬で、解決してくれます。
① 環境構築が、一切、不要
我々の、やるべきことは、ただ一つ。Webブラウザで、指定されたURLに、アクセスするだけ。そこには、すでに、完璧に、整備された、「仮想の、実験室」が、用意されているのです。
② 主要な、ライブラリは、全て、インストール済み
統計解析に必要な、numpyや、pandas、グラフ描画の、matplotlib、そして、機械学習の、TensorFlowや、PyTorchといった、主要な“試薬（ライブラリ）”は、すでに、実験室の、棚に、全て、揃っています。
③ 高性能な、GPUが、無料で、使える
ディープラーニングなどの、膨大な計算を、行うための、高性能な“最新鋭の顕微鏡（GPU）”も、我々は、無料で、時間制限付きではありますが、自由に、使うことができるのです。
④ OSに、依存しない
医局の、古い、Windows PCからでも、自宅の、最新の、MacBookからでも、全く、同じ、環境に、アクセスできます。この、OSからの、完全な、解放が、我々の、研究の、場所を、選ばなくさせます。
Google Colabを使う
Googleアカウントでログイン後、Google Colaboratoryにアクセスします。
ノートブックを新規作成します。
新しい、ノートブックが開かれたら、最初のセルに、print("Hello, Doctor.")と入力し、左側の「▶」ボタンをクリックして、実行します。
たったこれだけのステップでデータサイエンスの1歩をはじめることができます。
まとめ：もう、PC設定に、悩まない。
Google Colaboratoryは、我々、多忙な医師・研究者を、プログラミング学習における、最も、不毛で、時間のかかる、「環境構築」という、苦しみから、完全に、解放してくれます。
もう、PCの設定に、悩む必要は、ありません。 我々は、今日から、すぐに、本来、最も、集中すべき、「データを、どう、分析し、何を、考察するか」という、知的で、創造的な、活動に、全ての、時間を、投じることができるのです。