Menjalankan Pemrograman Python di Google Colaboratory, Mudah

Python adalah bahasa pemrograman open source yang berfungsi untuk membangun aplikasi, situs, dan melakukan proses analisis data. Dalam proses analisis data, pemrograman Python bisa kamu gunakan bersama platform bawaan dari Google yaitu Google Collaboratory.
Google Collaboratory membantu kamu untuk menulis, menyimpan, dan membagikan kode program Python kepada orang lain secara real time. Lantas, bagaimana cara menjalankannya?
Apa Itu Google Colaboratory?
Sebelum kita membahas cara menjalankan pemrograman Python, ketahui bahwa Google Colaboratory adalah platform yang memiliki berbagai fitur untuk menjalankan kode program Python secara interaktif berbasis cloud.
Google Colaboratory juga memungkinkan kamu untuk saling berbagi kode dengan orang lain sehingga mempermudah proses kolaborasi dalam tim. Selain itu, platform ini bisa kamu gunakan gratis dan kamu tidak perlu repot mengatur konfigurasinya saat akan melakukan proses training model machine learning.
Google Colaboratory menyediakan fitur TPU dan GPU secara gratis yang berfungsi untuk mengerjakan proyek machine learning. Akselerasi antara TPU dan GPU terkadang memberikan perbedaan besar terhadap proyek kecil atau besar. Dengan resource Google, kipas pendingin komputer tidak panas dan prosesor tidak berat.
Keunggulan Google Colaboratory
Menjalankan program berbasis cloud tentu sangat menguntungkan karena tidak memakan memori komputer. Kamu bisa bebas menulis program tanpa menyimpan ke perangkat manapun. Namun, agar lebih aman, kamu bisa mengunduh file program tersebut lalu simpan pada penyimpanan lokal.
Selain mengakses Google Colaboratory melalui komputer, kamu juga bisa membukanya di perangkat smartphone yang terhubung dengan akun Google Drive. Jadi, platform dari Google ini memang sangat fleksibel dalam hal akses, kolaborasi, maupun tempat penyimpanan.
Cara Menjalankan Pemrograman Python di Google Colaboratory
Berikut adalah langkah-langkah membuat dan menjalankan pemrograman Python melalui platform Google Colaboratory!
1. Mengunjungi Situs Google Colaboratory
Langkah pertama adalah kunjungi situs Google Colaboratory, pada halaman tersebut kamu akan menemukan tampilan “Welcome To Colaboratory” yang berisi tutorial singkat dan pengenalan seputar fitur utama Google Colaboratory.
2. Membuat Notebook Baru
Setelah membuka situs Google Colaboratory dan mempelajari tutorial singkatnya, kamu bisa membuat notebook baru dengan cara tekan tombol New Notebook. Nantinya, notebook yang kamu buat akan tersimpan dalam Google Drive secara otomatis. Kamu juga bisa mengatur siapa saja yang bisa mengakses notebook tersebut.
Jika sudah memiliki notebook baru, kamu akan melihat beberapa menu seperti Table of Content, Find and Replace, File, Edit, View, Runtime, Insert, Tools, dan Help. Menu tersebut akan membantu kamu dalam membuat program Python.
3. Mulai Menulis Kode Pemrograman Python
Jika kamu akan menulis kode pemrograman Python pada Google Colaboratory, maka kamu cukup pilih bagian Code Cell dan tuliskan script code. Jika sudah selesai menuliskan kode, langsung jalankan kode dengan cara tekan tombol Run Cell.
Untuk membuat kode baru dalam satu file yang sama, tekan tombol +Code dan tekan tombol Run Cell lagi untuk mengetahui hasilnya. Google Colaboratory juga memiliki fitur untuk menambahkan catatan pada setiap sel menggunakan Text Cell. Dengan begitu, kamu bisa menuliskan dokumentasi pada setiap kode sel.
4. Install Library Python Sesuai Kebutuhan
Mengembangkan program Python kadang-kadang terasa sangat rumit jika dilakukan secara manual, terutama untuk proses analisis data atau training model Machine Learning. Maka dari itu, kamu membutuhkan library bawaan Python yang bisa kamu instal terlebih dahulu melalui Google Colaboratory.
Beberapa contoh library pada konsep pemrograman Python adalah:
- Pandas: Berguna untuk proses analisis dan manipulasi data.
- Numpy: Membantu perhitungan matematika dalam analisis data dan Machine Learning.
- Scikit-learn: Menampilkan algoritma Machine Learning seperti klasifikasi, regresi, dan pengelompokkan.
- TensorFlow: Berguna untuk membantu proses Deep Learning.
- Spicy: Berguna pada proses perhitungan matematika, sains, dan teknik sejenisnya yang lebih kompleks.
- Plotly: Library yang berfungsi untuk menampilkan visualisasi dari proses analisis data.
- PyTorch: Membantu proses Deep Learning dan Machine Learning.
Untuk menginstal library, gunakan perintah “pip install nama_library”. Pastikan saat proses instalasi, komputer kamu terhubung dengan jaringan internet. Jika kamu tidak menginstal library, ada kemungkinan muncul error saat menjalankan program.
5. Upload File Dataset
Proses analisis data atau training model Machine Learning tentu membutuhkan file data untuk menghasilkan output sesuai kebutuhan. Google Colaboratory juga memiliki fitur untuk upload file dataset.
Caranya, tekan ikon Folder pada bagian sidebar kiri, kemudian masuk ke folder content/sample_data. Lalu, klik kanan pada mouse dan pilih opsi Upload.
Setelah proses upload data berhasil, data tersebut bisa kamu gunakan saat menuliskan kode Python. Tanpa mengunggah file dataset, Google Colaboratory akan error saat kamu memanggil nama file.
Menjalankan Pemrograman Python di Google Colaboratory Mudah, Bukan?
Pada intinya, fleksibilitas Google Colaboratory dapat memudahkan kamu untuk menjalankan pemrograman Python di mana pun dan kapanpun selama komputer kamu terhubung dengan jaringan internet. Manfaatkan tools ini untuk melakukan banyak pekerjaan, seperti analisis data, Machine Learning, Deep Learning, dan lain-lain.
Dengan begitu, pekerjaan kamu akan semakin mudah dan kamu bisa menghasilkan kualitas kode maupun hasil analisis yang baik. Google Colaboratory juga tersedia dalam versi premium dengan fitur yang lebih lengkap.
Google Colab PRO akan lebih memudahkan kamu dalam membuat kode program Python yang paling efisien. Untuk mendapatkan fitur lengkap, silahkan membeli akun premium Google Colaboratory di tempat jual akun premium dengan penawaran menarik dan harga terjangkau seperti IDCopy.
Dengan akun premium IDCopy, kamu akan merasakan kenyamanan maksimal saat bekerja dengan proyek-proyek data science atau machine learning kamu. Selain itu, nikmati akses tanpa batas ke semua fitur premium, termasuk prioritas tinggi dalam antrian, penyimpanan yang lebih besar, dan pemrosesan yang lebih cepat.