Sebagaimana kalian ketahui, python termasuk kedalam kategori high-level programming language. Artinya bahasa pemrograman python dapat dengan mudah untuk dibaca dan dituliskan oleh manusia. Selain karena bahasanya yang mudah diaplikasikan, kegunaan python juga dinilai bersifat extendible (dapat dikembangkan). Python diaplikasikan dalam berbagai bentuk mulai dari web, desktop, hingga analisis data. Sejalan dengan kemudahan dan kesederhanaan yang dimiliki bahasa python, beberapa perusahaan sudah menerapkan bahasa ini. Salah satunya adalah Google. Saat ini, Google memberikan fasilitas bahasa pemrograman Python melalui Google Colaboratory atau Google Interactive Notebook. Google Colab juga menyediakan tiga jenis prosesor handalnya untuk keperluan mesin pembelajaran (machine learning) yaitu: Central Processing Unit (CPU), Graphic Processing Unit (GPU) dan Tensor Processing Unit (TPU). Google Colab bisa dijadikan referensi bagi sahabat data untuk meningkatkan skill dan juga belajar python.
Tidak seperti produk bawaan Google lainnya seperti Google Sheet, Google Drive, Google Docs dan lain-lain, google colab merupakan salah satu produk yang berbasis cloud. Meskipun demikian, Google Colab dapat kita gunakan secara gratis. Google colab dibuat khusus untuk programmer atau peneliti yang kesulitan untuk mendapatkan akses dengan spek tinggi. Jika kalian perhatikan, Google Colab adalah coding environment bahasa pemrograman Python dengan format "notebook" (mirip dengan Jupyter notebook), atau dengan kata lain ibaratnya Google meminjamkan kita komputer secara gratis untuk membuat program atau melakukan pengolahan data dari Google. Dalam hal ini, Google Colab juga menyediakan environment yang sangat open source untuk belajar python. Sangat disarankan bagi kalian pemula di bidang data, peneliti pemula maupun sahabat data yang akan berkarir dalam dunia data menggunakan Google Colab dengan belajar Python. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas keunikan dari Google Colab sebagai referensi tools belajar python bagi kalian semua para pemula data. Bagi kalian sahabat data yang penasaran dengan cara penggunaan aplikasinya, pastikan kalian jangan sampai terlewatkan dan baca selengkapnya artikel berikut ini.
1.Manfaat Google Colab
Google telah menyediakan berbagai fitur bagi penggunanya. Salah satunya adalah Google Colab yang bisa digunakan dalam berbagai keperluan utamanya belajar Python. Adapun manfaat Google Colab yaitu sesuai dengan namanya sendiri adalah Colaborate. Memang benar, Google Colab dapat berkolaborasi dengan pengguna lainnya melalui berbagi coding secara online. Kita bisa lebih mudah bereksperimen secara bersamaan, atau sekadar menggunakan fitur ini untuk mempelajari codingan orang lain. Tentunya, sahabat data akan diuntungkan dengan format mirip Jupyter Notebook karena lebih rapi. Google Colab juga terbilang sangat fleksibel. Kita dapat dengan mudah menghubungkan Google Colab dengan jupyter notebook di komputer kita (local runtime), menghubungkan dengan Google Drive, atau dengan Github.
Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula
2.Cara Menggunakan Google Colab
Seperti Aplikasi Google pada umumnya, yang kita butuhkan adalah akun Google dan silakan ke //colab.research.google.com/. Untuk membuat notebook baru, cukup klik New Python 3 Notebook (atau Python 2 tergantung apa yang akan digunakan) lalu kita akan dibawa ke halaman yang mirip dengan Jupyter Notebook. Nantinya, setiap notebook yang kita buat akan disimpan di Google Drive kita. Jika sahabat data familiar dengan aplikasi Jupyter Notebook, tentunya cara penggunaannya pun hampir serupa. Fitur colab tidak hanya dapat menjalankan perintah pada notebook saja tapi bisa juga menjalankan berkas yang berisikan kode Python (*.py) yang sudah kita buat sebelumnya, untuk memanfaatkan fitur ini kita perlu menginstal OCaml Fuse yang digunakan untuk import berkas Python, caranya jalankan perintah dibawah ini pada cell.
Baca juga : Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python
3.Aplikasi Google Colab: Cara Install Library Python dan Upload File
Jika kita mengalami error pada script yang dijalankan dan itu menggunakan library tertentu, maka pastikan bahwa library tersebut sudah terinstall. Untuk menambahkan library baru pada google colab, gunakan perintah "pip install (nama_package)". Kemudian import library yang sudah diinstall. Kita bisa upload file dataset yang kita punya kedalam google colab, caranya klik pada icon folder pada sidebar sebelah kiri, kemudian masuk kedalam folder "content/sample_data" kemudian pada sample_data klik kanan > upload. Jika upload sudah selesai klik refresh.
4. Mau Seperti Yoga? Yuk Mulai Belajar Data Science bersama DQLab, Gratis 1 Bulan!
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi dibawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Bagaimana cara menjalankan python?
Menjalankan Python.Buka terminal CTRL + ALT + T..Ketik python maka Anda akan masuk ke Python shell..Tuliskan script Python Anda, contoh: print("Selamat datang di Python") . jika sudah tekan tombol ENTER , dan script Python akan dijalankan/eksekusi..Untuk keluar dari Python shell ketik exit().Bagaimana program python dieksekusi?
Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang dieksekusinya menggunakan interpreter. Setiap bahasa pemrograman high level (yang mudah dibaca oleh manusia) akan diubah terlebih dahulu menjadi bahasa mesin (low level). Cara merubah high level language dibagi menjadi dua yaitu dengan compiler atau interpreter.Bagaimana cara membuat file baru di python?
1.1 Membuat File Baru/Proyek Python Menggunakan PyCharm Isi saja nama proyeknya “BelajarPython”. Lalu tekan Create. Selanjutnya, silahkan tambahkan file python dengan klik kanan pada direktori proyek, kemudian pilih New -> Python File. Setelah itu, berikan nama filenya dengan Latihan-1 lalu tekan Enter.Py adalah file apa?
PY file termasuk kategori Developer Files yang digunakan dalam sistem operasi seperti Windows 11, 10, Windows 7, Windows 8 / 8.1, Windows Vista, Windows XP. . PY file berhubungan dengan Python Script yang dikembangkan oleh N/A, memiliki Text Format dan termasuk Developer Files kategori.