Jika Anda sedang belajar coding atau pemrograman sederhana, mungkin Anda sudah tidak asing dengan Google Colab. Colab adalah satu tools pengembangan machine learning atau deep learning yang dinilai mudah dan sederhana, terlebih jika Anda masih seorang pemula.
Tools ini dapat Anda gunakan untuk menulis, menyimpan, dan membagikan program yang sudah ditulis melalui Google Drive. Dengan menggunakan Cloud, Anda dapat merasakan berbagai kelebihan terutama untuk membantu Anda dalam proses pemrograman dan pengolahan data. Dalam menggunakan Colab, biasanya orang menggunakan bahasa pemrograman Python.
Simak artikel berikut ini untuk mengetahui pengertian, kelebihan, serta cara untuk menjalankan Python di Google Colab.
Apa itu Google Colab?
Google Colab adalah produk dari Google Research. Colab yang merupakan singkatan dari colaboratory dapat memungkinkan siapa saja untuk menulis dan mengeksuksi kode python arbitrer melalui browser. Tools ini cocok untuk analisis data, machine learning, hingga pembelajaran.
Dengan menggunakan Colab, pengguna dapat menulis, menyimpan, dan membagikan program yang sudah ditulis melalui Google Drive. Tools ini sangat berguna untuk membantu Anda dalam proses pemrograman dan pengolahan data. Terlebih, ada fitur-fitur gratis yang dapat Anda gunakan dan Anda tidak harus memasang software tambahan.
Dengan menggunakan Colab, Anda dapat berkolaborasi secara real-time karena file ini dapat diakses kapanpun dan dari perangkat manapun. Anda dapat berbagi notebook yang disimpan dalam Google Drive dengan orang lain.
Google Colab merupakan tools yang cocok untuk Anda jika masih belum terbiasa atau sedang mempelajari Python, serta untuk mengembangkan model machine learning yang lebih cepat dan efisien.
Manfaat Google Colab
Dirangkum dari Tech Target dan Geekflare, berikut beberapa manfaat utama menggunakan Google Colab:
- Kemudahan akses ke sumber daya komputasi: Google Colab menyediakan akses gratis ke hardware seperti GPU dan TPU. User bisa menjalankan kegiatan operasional yang membutuhkan daya komputasi tinggi tanpa perlu investasi infrastruktur yang mahal.
- Tidak memerlukan konfigurasi: Google Colab dapat langsung digunakan untuk menulis dan menjalankan kode Python dalam notebook yang disediakan. User tidak perlu mengatur environment pengembangan mereka sendiri yang sering kali memerlukan banyak waktu.
- Kolaborasi real-time: Google Colab mendukung kolaborasi real-time. Artinya, anggota tim dapat bekerja pada notebook yang sama secara simultan, memudahkan pertukaran ide serta kolaborasi proyek.
- Integrasi dengan Google Drive dan GitHub: Google Colab terintegrasi dengan Google Drive dan GitHub. User bisa menyimpan pekerjaan mereka secara langsung ke cloud dan mengakses proyek dari mana pun.
- Akses ke library machine learning: Google Colab hadir dengan banyak library machine learning yang sudah terinstal, seperti TensorFlow dan PyTorch. User dapat langsung mulai bekerja pada proyek machine learning mereka tanpa harus melalui proses instalasi dan konfigurasi library.
- Menghemat waktu dan biaya: dengan menghilangkan kebutuhan untuk investasi infrastruktur dan menyediakan sumber daya komputasi secara gratis, Google Colab membantu menghemat waktu sekaligus biaya. Teknologi canggih ini lebih terjangkau dan mudah diakses, terutama bagi peneliti individual, startup, maupun institusi pendidikan dengan anggaran terbatas.
Kelebihan Google Colab
Ada banyak kelebihan dan kemudahan yang didapat jika Anda menggunakan Colab. Berikut beberapa kelebihan dari Google Colab :
- Anda bisa mengakses TPU (Tensor Processing Unit) dan GPU (Graphics Processing Unit) secara gratis. Tools ini cocok untuk Anda yang ingin mempelajari dan mengembangkan model machine learning tanpa harus mengeluarkan biaya yang besar.
- Anda bisa berkolaborasi dengan pengguna lain dengan berbagi notebook melalui Google Drive. Dengan itu, Anda dapat mengerjakan proyek secara bersamaan atau deep learning. Pengguna dapat berbagi codingan sehingga Anda dapat mempelajari codingan orang lain dan mempelajari Python lebih lanjut.
- Ketika menginginkan source code di notebook, Anda tak harus membuka PC ataupun laptop. Tools ini fleksibel karena Anda dapat mengaksesnya dari perangkat mana saja yang sudah terhubung dengan Google Drive yang digunakan.
- Anda tak perlu khawatir datanya akan hilang, karena tools ini mudah diintegrasikan dengan berbagai tools lain dari Google seperti GitHub atau Google Drive.
- Colab sangat digunakan terutama jika Anda baru memulai belajar machine learning. Terdapat tutorial yang dapat Anda pelajari agar bisa menggunakan platform tersebut dengan mudah.
Cara Menggunakan Google Colab dengan Python
Berikut cara menggunakan Google Colab dengan Python:
1. Buat Folder di Google Drive
- Pastikan Anda telah memiliki akun Google agar bisa mengakses fitur Colab.
- Buka akun Google Anda dan masuk ke Google Colab.
- Tentukan foldey yang akan digunakan.
- Jika ingin membuat folder baru di Google Drive menggunakan Colab, klik tanda +New Folder, lalu klik New Folder.
2. Buat Notebook di Colab
- Klik tombol +New
- Pilih More di paling bawah.
- Setelah muncul sorotan di sebelah kanan, klik Google Colaboratory
3. Menjalankan Python dengan Colab
Sebelum menjalankan kode Python, Anda dapat memulai dengan menampilkan teks “Hello, Wordl!” menggunakan kode ini.
print("Hello, World!")
Saat menjalankan kode tersebut, akan muncul keluaran seperti ini :
Jika sudah menjalankan kode tersebut, Anda dapat mencoba kode yang lebih kompleks. Berikut contoh kode yang dapat Anda lakukan untuk operasi percabangan dalam Python :
ketersediaan = "Rok"
if ketersediaan == "Rok":
print("Dia menggunakan rok")
else:
print("Dia memggunakan celana ")
Setelah menginput kode tersebut ke dalam kode cell, klik tombol Run Cell untuk menjalankan kode tersebut. Nantinya, akan muncul keluaran dari kode tersebut.
Kode tersebut merupakan operasi percabangan dalam Python. Jika variabel ketersediaan bernilai “Rok”, Python akan mengembalikan string “Dia menggunakan rok”. Namun jika variabel ketersediaan bernilai kosong atau bernilai hal lain, Python akan mengembalikan string “Dia menggunakan celana”.
Cukup mudah digunakan, bukan?
4. Install Library Python
Selain menjalankan kode sendiri, Anda dapat menginstall library Python.
Jika ingin upload file dataset ke dalam Colab, berikut langkah yang Anda lakukan :
- Klik icon folder pada sidebar sebelah kiri.
- Masuk ke folder “content/sample_data”
- Pada sample_data, klik kanan lalu klik upload.
- Jika sudah selesai uplad, klik refresh.
Anda dapat menempatkan file di folder manapun selain folder sample_data. Yang penting adalah Anda mengingat lokasinya ketika akan digunakan untuk coding.
Terkadang, kita bisa menemukan error saat ingin mengimport library. Hal tersebut disebabkan karena tidak semua library sudah terinstall di Colab. Untuk menginstall library baru, Anda dapat menggunakan perintah “pip install (nama_package).
Kesimpulan
Itulah cara yang dapat Anda lakukan untuk membuat kode Python di Google Colab. Dengan menggunakan colab, Anda dapat lebih mudah membagikan coding Anda dan juga mengerjakan proyek secara bersamaan dengan orang lain.
Selain itu, Anda juga bisa mengakses tools tersebut dimanapun dan kapanpun. Colab bersifat fleksibel sehingga Anda bisa membukanya di perangkat apa saja selama perangkat tersebut terhubung dengan Google Drive yang digunakan.
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang populer dan digunakan oleh banyak orang. Hal ini disebabkan karena Python bisa melakukan banyak pekerjaan mulai dari yang sederhana hingga rumit. Anda juga dapat menggunakannya untuk machine learning, deep learning, dan sebagainya.
Dengan menggunakan bahasa pemrograman Python, Anda juga dapat lebih mudah untuk melakukan pengolahan data. Dengan ikut program kursus Data Science di Course-Net, Anda dapat mempelajari Python secara mendalam dan lebih detail. Anda akan mendapatkan materi yang berkualitas serta bimbingan dari Coach kelas dunia yang dapat membantu Anda untuk mempelajari data science dari dasar hingga profesional.
