Buenas prácticas en Google Colab para compartir con equipos no técnicos#

En equipos de trabajo donde conviven perfiles técnicos y no técnicos, es frecuente que el equipo técnico desarrolle notebooks en Google Colab para procesos periódicos: reportes mensuales, análisis de datos, tareas recurrentes. El problema surge cuando estos procesos requieren ejecución periódica con pequeñas variaciones —un mes diferente, otro departamento, un nuevo archivo de entrada— y la responsabilidad de ejecutarlos recae siempre sobre el equipo técnico.

Esta dinámica genera una sobrecarga innecesaria: el equipo técnico se convierte en un cuello de botella para tareas que, con la estructura adecuada, cualquier persona podría ejecutar de forma autónoma.

La solución consiste en estructurar los notebooks de manera que los equipos no técnicos puedan ejecutarlos por su cuenta, sin riesgo de alterar la lógica y sin necesidad de entender el código. Este notebook presenta las buenas prácticas que he aplicado en mi experiencia y, además, sirve como plantilla descargable que puedes adaptar a tus propios procesos.

Estructura recomendada#

La estructura que mejor me ha funcionado organiza el notebook en cinco bloques bien definidos:

Documentación: celdas Markdown que explican qué hace el proceso, qué datos necesita, qué resultados genera y cómo utilizarlo.
Importaciones e inicialización de Drive: primera celda de código, siempre visible. Solicita los permisos de Google Drive lo antes posible para que el usuario los conceda de inmediato y el resto se ejecute sin interrupciones.
Parámetros editables: celda de código visible con campos de formulario de Colab. Son los únicos valores que el equipo no técnico debe modificar.
Variables técnicas y lógica de procesamiento: celdas de código ocultas para evitar confusión. Contienen configuraciones internas y funciones.
Ejecución principal: celda de código visible que ejecuta todo el proceso y muestra mensajes de progreso y resultados.

Documentación del proceso#

Todo notebook que se comparta debe comenzar con documentación clara. Es la primera impresión que tendrá el usuario y determina si podrá usarlo sin ayuda. La documentación debe incluir: qué hace el proceso, qué datos de entrada necesita (archivos y ubicación), qué datos de salida genera (archivos y ubicación) y las instrucciones paso a paso para ejecutarlo.

A continuación se presenta un ejemplo de documentación para un proceso de generación de reportes.

Proceso: Reporte mensual por departamento.

Objetivo: Generar un resumen mensual a partir de los datos de operaciones diarias de un departamento.

Datos de entrada: Archivo CSV en Mi unidad/reportes/datos/ con formato de nombre datos_AAAA_MM.csv (ejemplo: datos_2026_02.csv).

Datos de salida: Reporte CSV en Mi unidad/reportes/resultados/ con formato reporte_DEPARTAMENTO_AAAA_MM.csv (ejemplo: reporte_ventas_2026_02.csv).

Instrucciones:

Ejecutar la primera celda de código y autorizar el acceso a Google Drive.

Modificar los parámetros (año, mes y departamento) en la celda de Parámetros.

En el menú, seleccionar Entorno de ejecución > Ejecutar todas (o Ctrl+F9).

Esperar a que finalice. El progreso se mostrará en la última celda.

Importaciones e inicialización de Drive#

Este bloque se ubica como primera celda de código por dos razones:

Google Drive requiere autorización del usuario. Si esta celda es la primera, el usuario concede el permiso de inmediato y el resto del notebook se ejecuta sin interrupciones.
Detección temprana de errores: si hay un problema con la conexión a Drive o con alguna dependencia, se detecta antes de ejecutar cualquier lógica.

# @title Texto de título predeterminado
import pandas as pd
from datetime import datetime
from pathlib import Path

from google.colab import drive

drive.mount("/content/drive")
print("Drive conectado exitosamente.")

Mounted at /content/drive
Drive conectado exitosamente.

Parámetros (equipo no técnico)#

Esta es la única celda que el equipo no técnico debe modificar. Los parámetros se presentan como campos de formulario de Colab usando la sintaxis #@param, que genera controles visuales (campos de texto, dropdowns, etc.) que facilitan la edición sin tocar código.

Un consejo importante: usa listas cerradas (#@param ["opción1", ...]) en lugar de texto libre siempre que sea posible. Esto previene errores de escritura y garantiza valores válidos.

#@title Parámetros del reporte
año = 2026 #@param {type:"integer"}
mes = 2 #@param {type:"integer"}
departamento = "ventas" #@param ["ventas", "marketing", "operaciones"]

Variables técnicas (equipo técnico)#

Las siguientes celdas contienen configuraciones internas que el equipo no técnico no necesita ver ni modificar. En Google Colab, las celdas se ocultan usando #@title como primera línea y configurando la vista de formulario (cellView: form). Esto las colapsa visualmente, mostrando solo el título.

Para configurarlo:

Agrega #@title Título descriptivo como primera línea de la celda de código.
Haz clic en los tres puntos de la celda > Ver formulario.
O establece "cellView": "form" en los metadatos de la celda.

#@title Variables técnicas (no modificar)
BASE_DIR = Path("/content/drive/MyDrive/reportes")
INPUT_DIR = BASE_DIR / "datos"
OUTPUT_DIR = BASE_DIR / "resultados"

INPUT_FILE = INPUT_DIR / f"datos_{año}_{mes:02d}.csv"
OUTPUT_FILE = OUTPUT_DIR / f"reporte_{departamento}_{año}_{mes:02d}.csv"

COLUMNAS_REQUERIDAS = ["fecha", "departamento", "categoria", "monto"]

Lógica de procesamiento (equipo técnico)#

La lógica de procesamiento también se oculta. Toda la funcionalidad se encapsula en funciones con nombres descriptivos. Esto facilita el mantenimiento por parte del equipo técnico y evita que el equipo no técnico modifique accidentalmente la lógica.

#@title Funciones de procesamiento (no modificar)

def validar_parametros(anio, mes, departamento):
    """Valida que los parámetros sean correctos."""
    errores = []
    if not (2020 <= anio <= 2030):
        errores.append(f"Año fuera de rango: {anio}")
    if not (1 <= mes <= 12):
        errores.append(f"Mes inválido: {mes}")
    if departamento not in ["ventas", "marketing", "operaciones"]:
        errores.append(f"Departamento no reconocido: {departamento}")
    return errores


def cargar_datos(ruta):
    """Carga el archivo CSV y valida las columnas."""
    if not ruta.exists():
        raise FileNotFoundError(
            f"No se encontró el archivo: {ruta}\n"
            f"Verifique que el archivo exista en Google Drive."
        )
    df = pd.read_csv(ruta)
    faltantes = [c for c in COLUMNAS_REQUERIDAS if c not in df.columns]
    if faltantes:
        raise ValueError(f"Columnas faltantes en el archivo: {faltantes}")
    return df


def procesar_datos(df, departamento):
    """Filtra y agrega los datos por departamento."""
    df_filtrado = df[df["departamento"] == departamento].copy()
    if df_filtrado.empty:
        raise ValueError(
            f"No hay datos para el departamento: {departamento}"
        )
    resumen = (
        df_filtrado
        .groupby("categoria")
        .agg(
            total=("monto", "sum"),
            cantidad=("monto", "count"),
            promedio=("monto", "mean"),
        )
        .reset_index()
        .sort_values("total", ascending=False)
    )
    return resumen


def guardar_reporte(df, ruta):
    """Guarda el reporte en la ruta especificada."""
    ruta.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    df.to_csv(ruta, index=False)

Ejecución#

Esta celda ejecuta el proceso completo. Se mantiene visible para que el equipo no técnico pueda verificar el progreso y los resultados. Los mensajes de log indican cada paso.

print(f"{'=' * 50}")
print(f"Reporte: {departamento} - {año}/{mes:02d}")
print(f"{'=' * 50}")
print()

# Paso 1: Validar parámetros
print("▶ Validando parámetros...")
errores = validar_parametros(año, mes, departamento)
if errores:
    for error in errores:
        print(f"  ✗ {error}")
    raise SystemExit("Proceso detenido por errores en parámetros.")
print("  ✓ Parámetros válidos.")

# Paso 2: Cargar datos
print(f"▶ Cargando datos desde: {INPUT_FILE.name}")
df = cargar_datos(INPUT_FILE)
print(f"  ✓ {len(df)} registros cargados.")

# Paso 3: Procesar datos
print(f"▶ Procesando datos para '{departamento}'...")
resumen = procesar_datos(df, departamento)
print(f"  ✓ {len(resumen)} categorías en el resumen.")

# Paso 4: Guardar reporte
print(f"▶ Guardando reporte en: {OUTPUT_FILE.name}")
guardar_reporte(resumen, OUTPUT_FILE)
print(f"  ✓ Reporte guardado exitosamente.")

print()
print(f"{'=' * 50}")
print("Proceso finalizado.")
print(f"{'=' * 50}")

==================================================
Reporte: ventas - 2026/02
==================================================

▶ Validando parámetros...
  ✓ Parámetros válidos.
▶ Cargando datos desde: datos_2026_02.csv
  ✓ 300 registros cargados.
▶ Procesando datos para 'ventas'...
  ✓ 4 categorías en el resumen.
▶ Guardando reporte en: reporte_ventas_2026_02.csv
  ✓ Reporte guardado exitosamente.

==================================================
Proceso finalizado.
==================================================

Convenciones de nombres#

Una de las buenas prácticas más importantes es usar nombres fijos o con formato programático para archivos y carpetas. Esto previene errores humanos y facilita la automatización.

Nombres a evitar#

Ejemplo	Problema
`reporte enero.csv`	Espacio en el nombre, sin año, texto libre
`Datos_Ventas_2026.CSV`	Mayúsculas inconsistentes, extensión en mayúscula
`mi reporte (final) v2.csv`	Caracteres especiales, versionado manual

Formato recomendado#

Tipo	Formato	Ejemplo
Datos de entrada	`datos_AAAA_MM.csv`	`datos_2026_02.csv`
Reporte de salida	`reporte_DEPTO_AAAA_MM.csv`	`reporte_ventas_2026_02.csv`
Registros	`log_DEPTO_AAAA_MM.txt`	`log_ventas_2026_02.txt`

Las variables del nombre (año, mes, departamento) se construyen programáticamente a partir de los parámetros. El equipo no técnico nunca escribe nombres de archivos manualmente.

Consideraciones de tiempo de ejecución#

Google Colab tiene limitaciones de tiempo que conviene conocer:

Las sesiones gratuitas se desconectan tras ~90 minutos de inactividad o 12 horas de ejecución continua.
Colab Pro ofrece sesiones más largas, pero sigue siendo limitado.

Recomendaciones:

Guardar resultados intermedios: si el proceso es largo, guarda resultados parciales en Drive después de cada etapa. Si la sesión se desconecta, no se pierde el progreso.
Indicadores de progreso: usa print() o tqdm para que el usuario sepa que el proceso sigue en ejecución.
Procesamiento por lotes: si los datos son muy grandes, procesa en chunks en lugar de cargar todo en memoria.
Manejo de errores: envuelve la ejecución en bloques try/except para guardar resultados parciales en caso de fallo.

Resumen de buenas prácticas#

Documentar el proceso al inicio del notebook.
Colocar importaciones y conexión a Drive como primera celda de código.
Separar los parámetros editables en una celda visible con formularios de Colab (#@param).
Ocultar las variables técnicas y la lógica de procesamiento usando #@title y la vista de formulario.
Usar una celda de ejecución visible con mensajes de progreso.
Usar nombres de archivos fijos o con formatos programáticos, nunca texto libre.
Considerar las limitaciones de tiempo de ejecución de Colab.
Preferir listas cerradas sobre campos de texto libre en los parámetros.

Referencias#

Google Colab FAQ. Google.
Adding form fields to Colab notebooks. Google Colab.
Mounting Google Drive in Colab. Google Colab.

Anterior: Best practices in Google Colab for sharing with non-technical teams

2026-02-24

Entradas recientes

Archivos