Panduan Menggunakan Google Colab dengan Mudah

digitalskola

digitalskola

14 Oktober 2023

Google Colab Python
Google Colab (Photo by Árpád Czapp on Unsplash)

Google Colab adalah produk dari Google yang bisa kamu gunakan untuk menulis serta mengedit program. Produk ini biasanya digunakan oleh profesi yang pekerjaannya membutuhkan coding environment seperti programmer, developer, atau software engineer. Fakta menariknya, ternyata sejak awal Google mengeluarkan produk tools ini ini khusus untuk para programmer atau developer untuk mendapatkan akses komputer spesifikasi tinggi atau untuk mengolah berbagai macam data menggunakan bahasa pengantar R dan Python. 

Kini, tools ini tidak hanya digunakan oleh para programmer, developer, atau software engineer saja, tapi profesi seperti analyst, data scientist, hingga machine learning juga menggunakan fitur ini untuk melakukan komputasi yang fleksibel, mudah diakses, dan tanpa biaya. Tools ini menawarkan kemampuan untuk kamu menjalankan Jupyter Notebook untuk:

  1. Web app open-source 
  2. Teks terformat
  3. Visualisasi data

Semua itu bisa kamu lakukan langsung dari web browser tanpa perlu konfigurasi. Jika kamu saat ini tertarik ingin mencari tau lebih banyak terkait tools ini, maka simak artikel ini sampai akhir!

BACA JUGA: 5 Tips Efektif Belajar dari Python Tutor

Apa Itu Google Colab?

Google Colab Python 
      Google Colab (Photo by Mohammad Rahmani on Unsplash)

Google Colaboratory adalah executable document yang biasa digunakan untuk menulis, menyimpan, dan membagikan program yang sebelumnya sudah dituliskan melalui Google Drive. Tools ini sebenarnya serupa dengan Jupyter Notebook yang berupa cloud dan bisa dijalankan menggunakan browser seperti Google Chrome atau Mozilla Firefox. Tools ini mendukung fitur kolaborasi dengan tim sehingga kamu bisa mengedit bersama dengan tim sama halnya seperti mengedit pada Google Docs. 

Bagi kamu pemula yang ingin belajar Python, tools ini jadi tools yang cocok karena tools ini memungkinkan kamu untuk menjalankan kode Python tanpa perlu melakukan proses instalasi dan setup. Alias, semua keperluan adjustment dan setting semuanya ada di cloud. 

Manfaat Google Colab

Manfaat Google Colab
      Google Colab (Photo by Mohammad Rahmani on Unsplash)

Bukan tanpa alasan tools ini banyak digunakan, tools ini memiliki banyak kelebihan yang ditawarkan untuk para penggunanya, seperti:

Built In Machine Learning 

Tools ini memiliki fitur build in machine learning yang lengkap sehingga kamu bisa melakukan berbagai aktivitas seperti mengimpor set data atau melakukan evaluasi model melalui beberapa baris kode saja. Selain itu, tools ini juga memiliki banyak perpustakaan machine learning seperti:

  • Keras
  • TensorFlow

Berbasis Cloud 

Tools ini juga berbasis cloud sehingga kamu bisa lebih menghemat memori lokal di perangkat laptop atau smartphone bahkan kamu bisa menggunakannya tanpa perlu proses instalasi yang rumit.

Fleksibel 

Fakta menariknya, tools ini sangat fleksibel bahkan meski hanya diakses melalui smartphone kamu tetap bisa menggunakannya dengan maksimal dan bisa menjalankan berbagai source code yang ada.

Tersedia Fitur TPU dan GPU Gratis 

Kamu tidak perlu melakukan pembayaran apapun bahkan kamu bisa menggunakan fitur TPU dan GPU untuk berbagai proyek machine learning secara gratis juga.

Mempermudah Kolaborasi Tim 

Karena fitur kolaborasi yang disediakan bisa diakses oleh siapapun yang memiliki akses pada file tersebut sehingga pekerjaan juga bisa selesai dengan lebih cepat.

Ekstensi yang Digunakan Google Colab

Ekstensi yang Digunakan Google Colab
Google Colab (Photo by Mohammad Rahmani on Unsplash)

Ekstensi yang digunakan Google Colab adalah file extension .ipynb untuk notebook. Ekstensi ini merupakan singkatan dari ‘Interactive Python notebook’ yang menunjukkan bahwa dokumen tersebut merupakan notebook interaktif yang berguna untuk menjalankan kode Python di dalamnya. File dengan ekstensi ini bisa menyimpan semua konten dari sesi Google Colab dan memfasilitasi berbagai file dan kolaborasi karena pengguna bisa:

  • Melihat pekerjaan antar user 
  • Menjalankan code di notebook
  • Membuat perubahan di dokumen
  • Membuat komentar di dokumen

Fungsi Google Colab

Fungsi Google Colab
Google Colab (Photo by Mohammad Rahmani on Unsplash)

Google Colab memiliki beberapa fungsi seperti:

Pengembangan dan Eksekusi Python Code

Fungsi pertama adalah eksekusi code dengan Python yang bisa kamu gunakan untuk membuat, mengedit, dan menjalankan kode Python langsung di browser. Ini biasa digunakan untuk software development, analisis data, dan pemrograman. 

Interactive Notebook

Selanjutnya, Google Colab menggunakan format notebook yang interaktif sehingga kamu bisa:

  • Menambah teks
  • Menambah kode
  • Menambah grafik
  • Menambah gambar

Ini semua bisa kamu lakukan dalam satu dokumen.

Library Access 

Colab memiliki beragam library Python yang bisa kamu akses seperti:

  • Pandas 
  • Matpotlib
  • TensorFlow
  • PyTorch

Save and Share

Terdapat fungsi save and share yang memudahkan kamu untuk menyimpan project dan berbagi hasil project dengan orang lain.

Visualisasi Data

Dengan dukungan berbagai library, kamu bisa membuat visualisasi data menggunakan grafik informatif langsung di notebook.

BACA JUGA: Wajib Diasah! Ini Cara Meningkatkan Softskill untuk Jobseeker

Perbandingan Google Colab VS Jupyter Notebook

Perbandingan Google Colab VS Jupyter Notebook
      Google Colab (Photo by Mohammad Rahmani on Unsplash)

Umumnya para developer hingga data scientist akan mempertimbangkan dua platform coding yang banyak digunakan yaitu Google Colab dan Jupyter Notebook. Berikut perbedaannya: 

Keamanan Data 

Di Google Colab menggunakan server Google sehingga semua data tersimpan dengan aman kecuali jika terjadi peretasan atau kebocoran. Sedangkan Jupyter Notebook berjalan secara lokal di perangkat kamu sehingga data hanya bisa diakses di satu perangkat tersebut saja. 

Kontrol Akses

Di Google Colab kamu bisa lebih mudah melakukan kontrol akses apalagi jika tim kerja kamu menggunakan Gmail atau Google Suite. Sedangkan di Jupyter Notebook kamu harus menggunakan platform kontrol seperti GitLab dan Github yang menyediakan kontrol akses dan kontrol versi. 

Hardware

Google Colab menggunakan 12GB GPU RAM hingga 12 jam sedangkan Jupyter Notebook menggunakan hardware lokal.

Instalasi

Google Colab bisa di re-install paket untuk setiap sesi, sedangkan Jupyter Notebook hanya sekali pemasangan atau instalasi paket.

Bisa disimpulkan untuk bisa menentukan pilihan yang tepat, selain mempertimbangkan perbedaan antara Google Colab dan Jupyter Notebooks, kamu juga harus mempertimbangkan masing-masing tools dari sisi lain seperti kebutuhan, kenyamana, kelebihan, dan kekurangan dari masing-masing tools.

Cara Menggunakan Google Colab

Cara Menggunakan Google Colab
                    Google Colab (Photo by Stick PNG)

Secara general, berikut cara menggunakan tools ini:

Membuat Folder di Google Drive

Membuat Folder di Google Drive

Untuk menggunakan tools ini, hal pertama yang harus kamu lakukan adalah memiliki akun Google karena jika tidak memiliki akun Google sebagian besar fitur Collaboratory tidak akan berfungsi. Maka dari itu, pertama kamu harus membuat akun Google lalu membuat folder di Google Drive menggunakan nama baru dengan judul default yang sudah disediakan tools ini. 

Membuat Notebook 

Setelah itu, kamu harus buat file Notebook baru dengan cara klik kanan di dalam folder yang baru kamu buat lalu pilih more dan klik opsi Colaboratory. Setelah itu, fitur-fitur Google Collaboratory bisa kamu gunakan. 

Contoh Pemanfaatan Google Colab

          Google Colab (Photo by Mohammad Rahmani on Unsplash)

Berikut beberapa contoh pemanfaatan tools ini:

Analisis Data 

Tools ini bisa digunakan untuk analisis data, pemrosesan data, hingga visualisasi data menggunakan library:

  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Seaborn

Kamu bisa mengimpor data dari GitHub, Google Drive, atau sumber data lainnya. 

Pengembangan Machine Learning atau Deep Learning

Tools ini juga biasa digunakan untuk mengembangkan dan melatih model machine learning atau deep learning menggunakan framework seperti:

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • scikit-learn

Tools ini juga bisa digunakan untuk mempercepat pelatihan model machine learning atau deep learning. 

Pemrosesan Big Data

Dengan bantuan Spark atau Desk, tools ini bisa digunakan untuk memproses dan menganalisis data skala besar alias big data yang disimpan di Google Cloud Storage atau Google Drive.

Pengembangan Aplikasi Web

Tools ini juga biasa digunakan untuk mengembangkan dan menguji kode Python untuk aplikasi web menggunakan:

  • Backend = Flask atau Django
  • Frontend = Plotly atau Dash

Pemodelan Statistik

Biasanya, para profesional dalam bidang statistika atau matematika sering menggunakan tools ini untuk pemodelan statistik dan menjalankan simulasi. Biasanya mereka akan menggunakan berbagai library seperti NumPy dan Script untuk melakukan eksperimen berbagai model statistik dan melakukan analisis prediktif.

Google Colab Python 

Google Colab Python 
      Google Colab (Photo by mimir)

Berbicara mengenai tools ini tidak bisa lepas dari bahasa pemrograman Python atau biasa disebut Google Colab Python yaitu software yang bisa kamu gunakan untuk menjalankan kode Python tanpa harus melakukan proses instalasi dan setup lainnya. Bahkan, di Google Colab Python semua instalasi dan setup sudah diserahkan semua ke cloud.  Untuk menjalankan Google Colab Python bisa menggunakan dua cara:

Melalui Google Drive

Kamu hanya cukup login ke Google Drive, kemudian pilih kotak yang berisi tulisan New dan selanjutnya akan muncul tampilan more dan kamu akan menemukan Google Collaboratory. Setelah klik kamu akan langsung dibawa ke Google Colab Python yang tampilannya persis seperti Jupyter Notebook. 

Melalui Situs Google Colab

Cara kedua, kamu bisa langsung ke situs Google Colab dan kamu akan langsung dihadapkan dengan tools ini. Kamu juga bisa melihat beberapa contoh penggunaan tools ini, file yang baru diakses, GitHub, dan lain sebagainya. 

Google Colab Python memiliki banyak manfaat, diantaranya:

  • Terdapat fitur built-in machine learning yang lengkap seperti Keras, PyTorch dan TensorFlow
  • Berbasis cloud sehingga tidak memakan banyak memori
  • Mempermudah kolaborasi dalam pengerjaan code Python
  • Fleksibel bisa digunakan di laptop atau PC bahkan bisa digunakan melalui handphone

Belajar Google Colab 

Belajar Google Colab Python
                   Google Colab (Photo by Mohammad Rahmani on Unsplash)

Jika kamu ingin belajar lebih banyak mengenai tools ini bersama mentor expert, maka kamu bisa ikut kelas Bundling Video Learning + Live Class Portfolio Python Programming. Di kelas ini kamu akan mempelajari:

  • Pre-Test
  • Introduction to Python Programming
  • Definition of Programming
  • Python programming on Google Collab + Demo
  • Basic Python Programming + Demo
  • Demo Python Programming 
  • Python Programming- Functions & Packages
  • Post-Test
  • Sesi live bimbingan portofolio dan materi Fundamentals of Python

Setelah menyelesaikan kelas, kamu uga akan mendapatkan bimbingan langsung secara live dari tutor expert untuk membangun portofolio professional di bidang Python Programming.

Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!

Artikel Rekomendasi