Memahami Format Pengcodingan Dengan Goofge Collab
Praktik Kerja Lapangan (PKL) bukan hanya kewajiban akademis, tapi juga kesempatan untuk menerapkan teori dan membentuk etos kerja. Di hari ke dua puluh sembilan ini, saya ingin berbagi bagaimana satu hari bisa penuh dengan pengalaman, tanggung jawab, dan pencapaian.
Memulai Hari
Hari dimulai pukul 05.30 dengan shalat Subuh, lalu saya menyiapkan diri untuk aktivitas seharian. Setelah sarapan, sekitar pukul 07.00 saya berangkat menuju kampus. Perjalanan ke ISTN kini terasa berbeda, bukan hanya ke kampus, tapi ke tempat kerja nyata. Tepat pukul 07.40 saya sudah tiba, siap untuk melaksanakan piket terlebih dulu.
Pukul 08.00, kegiatan dimulai dengan membersihkan laboratorium komputer. Meski sederhana, pekerjaan ini melatih kerja sama tim dan rasa tanggung jawab terhadap lingkungan kerja. Pukul 08.30, lab sudah rapi dan siap digunakan.
Setelah itu, kami mendapat tugas untuk mempelajari Google Collab. Dan disini kami diminta untuk mempelajari hal tersebut dengan bantuan AI. Proses ini berlangsung hingga pukul 12.00.
Istirahat dan Pengisian Energi
Waktu istirahat kami gunakan untuk makan siang di tepi danau kampus. Suasana yang tenang membuat pikiran kembali segar. Setelah itu, kami menunaikan shalat Dzuhur sebelum melanjutkan aktivitas.
Pukul 13.00, kami kembali ke laboratorium untuk menyelesaikan tugas kami. Setelah itu kami diarahkan untuk mempelajari Google Collab lagi.
Akhirnya, sekitar pukul 16.00 kami pulang. Sebelum pulang, kami merapikan peralatan dan ruang kerja sebagai wujud profesionalisme hingga akhir waktu kerja.
Penghujung Hari
Hari ini saya belajar banyak dari mulai Mempelajari google collab, pengcodingan manajemen waktu, dan rasa tanggung jawab. Setiap hari PKL benar-benar menjadi kesempatan berharga untuk berkembang.
Berikut materi dari saya:
Google Colab
Fitur dan Manfaat Utama:
- Berbasis Cloud dan Gratis: Colab tidak memerlukan instalasi perangkat lunak di komputer Anda karena semua proses berjalan di server cloud Google.
- Akses Gratis ke GPU dan TPU: Pengguna dapat memanfaatkan unit pemrosesan grafis (GPU) dan unit pemrosesan tensor (TPU) yang powerful untuk tugas-tugas komputasi intensif, seperti melatih model pembelajaran mesin.
- Lingkungan Jupyter Notebook: Menggunakan antarmuka notebook yang memungkinkan Anda menggabungkan kode, teks, gambar, dan visualisasi dalam satu dokumen interaktif.
- Kemudahan Kolaborasi: Mirip dengan Google Docs, notebook Colab dapat dibagikan dan diedit bersama oleh banyak pengguna, memfasilitasi kolaborasi tim.
- Integrasi dengan Google Drive: Notebook disimpan di Google Drive, sehingga dapat diakses dari perangkat mana pun.
- Siap Digunakan dengan Library Populer: Menyediakan akses ke berbagai library Python populer untuk data science dan machine learning, seperti TensorFlow dan PyTorch.
Python
- Sintaks sederhana – mudah dipahami oleh pemula.
- Multifungsi – bisa digunakan untuk web, data science, AI, otomasi, scripting, hingga game.
- Komunitas besar – dokumentasi, forum, dan tutorial sangat melimpah.
- Banyak library – tersedia ribuan pustaka siap pakai seperti NumPy, Pandas, TensorFlow, Flask, Django, dan lain-lain.
- Lintas platform – bisa dijalankan di Windows, Linux, macOS, bahkan perangkat IoT.
Kegunaan Python
-
Pengembangan Web → dengan framework seperti Django atau Flask.
-
Data Science → analisis data, visualisasi, machine learning.
-
Artificial Intelligence (AI) → natural language processing, computer vision, deep learning.
-
Otomasi → membuat script otomatisasi pekerjaan berulang.
-
Aplikasi Desktop → menggunakan Tkinter, Kivy, atau PyQt.
-
Game Development → dengan Pygame dan engine lain.
-
IoT (Internet of Things) → banyak perangkat IoT menggunakan Python untuk pengendalian.
Kelebihan Python
-
Mudah dipelajari oleh pemula.
-
Sangat fleksibel untuk berbagai bidang.
-
Dukungan komunitas luas.
-
Dokumentasi lengkap dan gratis.
Kekurangan Python
-
Lebih lambat dibanding bahasa yang dikompilasi seperti C++ atau Java.
-
Tidak selalu cocok untuk aplikasi dengan kebutuhan performa sangat tinggi.
-
Mobile development dengan Python masih jarang digunakan.
Tips Belajar Python
-
Mulai dari dasar: variabel, tipe data, perulangan, fungsi.
-
Latih diri dengan membuat proyek kecil.
-
Manfaatkan kursus online dan dokumentasi resmi.
-
Bergabung di komunitas seperti forum, grup Telegram, atau GitHub.
-
Tingkatkan skill dengan mempelajari framework populer sesuai minat (misalnya Django untuk web, Pandas untuk data).
.png)
Comments
Post a Comment