Google Colaboratory: ferramenta introdutória à codificação para cursos de Engenharia
O Google Colaboratory, comumente abreviado como Colab, é uma plataforma de codificação baseada em um Notebook Jupyter com operação em nuvem, tendo sido estabelecido pelo Google Research, a divisão de pesquisas da Google, pela primeira vez em 2017. Desde então, muitas melhorias e incorporações de bibliotecas vêm sido incorporadas ao Colab, de forma que, como será demonstrado neste texto, fazem do Colab uma excelente ferramenta para poder familiarizar estudantes de Graduação em Engenharia com a codificação, principiando por aprender uma das linguagens de computação mais importantes e intuitivas do cenário programador atual: Python!
Conheça, então, 10 vantagens de se utilizar o Colab para introdução à codificação na Engenharia:
1) Codificação imediata: sem setup e download
Uma das coisas que mais pode influenciar no desinteresse dos estudantes ao aprender linguagens de programação é justamente a realização do setup: verificar se baixou com a arquitetura da máquina correta, se a versão é a mesma do professor, depois, ter que decorar o diretório de onde ficam salvos os arquivos. Tudo isso, paralelo ao conteúdo maçante do ciclo básico de muitos cursos de Engenharia, pode ser uma sobrecarga ao aluno. Felizmente, com o Colab, basta uma conta do Google ativa (algo que, em muita instituições, já é fornecida pelo acesso institucional) para começar a codificar!
2) Ideal para Hardwares mais modestos
Como foi dito na introdução, o Colab é um ambiente baseado em NUVEM, isto é, todo o poder de processamento é realizado através da poderosa nuvem computacional do Google, permitindo que os estudantes possam executar projetos iniciais de Engenharia (como as primeiras ativações de circuitos em protoboards, ou os primeiros blocos de cálculo para resolver problemas reais) em máquinas relativamente fracas, caracterizando sua ampla disponibilidade nos computadores dentro e fora da Universidade.
3) Colaboração (não poderia faltar) e feedbacks em tempo real
Projetos de Engenharia, em geral, são realizados em grupo, a fim de possibilitar aos alunos uma primeira chance de simular um ambiente corporativo no futuro. Tal qual em uma empresa, a colaboração entre os membros é crucial, de forma que o Colab também vem para auxiliar, com a possibilidade de compartilhar um projeto entre todos os membros da equipe pela funcionalidade de compartilhar o link do projeto. Com o link, você define se quer compartilhar o link entre os membros da mesma Faculdade, ou por quem estiver acessando pelo link direto mesmo, ainda sendo possível definir se quem for acessar terá direito de ser Leitor do código (visualizando-o apenas), Comentador do código (útil para ser compartilhado com docentes), ou até Editor (de forma que todos do projeto podem escrever sobre um mesmo código, aumentando a produtividade).
4) Uso de ferramentas e bibliotecas essenciais sem preocupação
Muitos dos projetos e exercícios de Engenharia requerem cálculos complexos, o que exigem o uso de ferramentas e bibliotecas igualmente complexas. O Google Colaboratory possui a facilidade de poder incorporar as mais diversas, úteis e famosas bibliotecas utilizadas por desenvolvedores e Engenheiros Sêniores, tudo apenas por importação direta no Colab, novamente, sem a utilização de downloads e preocupação com alinhamento de versões do sistema operacional do ambiente. Algumas das bibliotecas úteis para aqueles projetos de simulação, métodos computacionais e análise de dados são: numpy (com a maioria das funções matemáticas importantes), pandas (para variadas manipulações de dados), matplotlib (permite a criação de elementos visuais para analisar resultados matemáticos e dados estruturados) e scikit-learn (mais indicada para análises mais profundas de dados, como regressão e redução de dimensionalidade).
5) UI e UX muito interativos e intuitivos
As mensagens de erro fáceis de entender e resumidas, com conexão direta a páginas do Stack Overflow com exemplos de erro similares, ajudam o aluno a entender o erro, muitas vezes até sem precisar consultar o professor. Junto ao fato de poder ter configurações de interface que deixem o aluno mais aconchegado com o Colab (como uso de Tema escuro, customização da barra superior e até a possibilidade de exibir o número referente a cada linha), a escrita de códigos fica bem mais compreensível para alunos recém-ingressantes.
6) Fácil integração de documentos e anotações
Pensando em projetos de Engenharia, é crucial entender que o Colab possui associações que facilitam a descrição de processos avançados da área de Exatas. Uma delas é a possibilidade de integrar documentos ao código, através de uma simples colocação do documento bruto dentro do Colab, sendo preciso apenas chamar ele no código, de forma simples, onde os documentos são guardados em pastas do próprio Colab, o que significa que você não precisa ficar se preocupando em que lugar deixou aquele arquivo contendo milhares de dados para serem tratados pelo código: basta ver no próprio Colab! Outra funcionalidade interessantíssima é a parceria do Colab com a LaTeX, a fim de poder escrever equações dentro do código, facilitando a visualização das expressões matemáticas complexas, como Euler, Integrais, números irreais, entre outras.
7) Armazenamento em nuvem e Compartilhamento rápido
Exatamente como você leu: além da nuvem do Google realizar o processamento do código, o mesmo também fica salvo em nuvem e acessado, facilmente, através do Google Drive. Em especial, quando se trata de contas institucionais do Google, é interessante que o aluno saiba que não ocorre o risco de seus projetos em código pesarem sua conta pessoal do Google! E, como havia sido dito, o compartilhamento de todo o bloco de código pode ser feito via o link referente ao projeto, ou seja, ao contrário de outros meios de realizar codificações em Python, com o Colab, você pode pedir para um colega corrigir um bloco ao simplesmente compartilhar o link dele por um sistema de mensagens (como o chat do GMail, ou até pelo próprio WhatsApp).
8) Acesso a GPUs / TPUs para desafios mais exigentes
Se você se deparar com projetos muito pesados computacionalmente, de forma que seja necessário utilizar essa potência computacional extra no seu código de projeto, não se preocupe: o Colab tem uma solução integrada para resolver essa situação. Acontece que a Google fornece acesso gratuito a GPUs (Graphics Processing Units) e TPUs (Tensor Processing Units) que podem incrementar consideravelmente sua capacidade de processamento, em termos de velocidade e volume de dados computados.
9) Possibilidade de trabalhar online e offline
O Colab tem uma funcionalidade híbrida: os alunos podem tanto trabalhar nele em qualquer aparelho que tenha conexão à internet, de forma colaborativa e fácil, ou, através do download do código direto em seu menu inicial, é permitido trabalhar offline no código, sendo possível, depois que voltar a ter uma conexão estável, fazer um upload do arquivo atualizado e resumir sua colaboração no ambiente do Google Colaboratory!
10) E, claro, familiaridade com o Python
Por fim, mas não menos importante, é importante destacar o foco na linguagem Python dentro do Colab. Apesar de haver a possibilidade de utilizar o Colab com outras linguagens de programação, o foco em utilizar o Python é crucial para Engenheiros em formação, afinal de contas, sua simplicidade na escrita e na leitura, aliada à sua imensa coleção de bibliotecas, muitas delas específicas para a realização de projetos práticos de Engenharia, acaba por tornar dessa linguagem a referência na indústria.
Dessa forma, o Colab se apresenta como a ferramenta perfeita para poder demonstrar aos alunos de Engenharia que é possível começar a fazer as primeiras linhas de código com um local muito acessível, baseado em nuvem, com possibilidade de integração com ferramenta tão grandes quanto as funcionalidades de auxílio no surgimento de erros.
Caso você nunca tenha ouvido falar dessa plataforma que parece até boa demais para ser verdade, recomendo que você comece a conhecer desde já o Colab.
Escrito por Nicolas Toncheis, graduando em seu ano final em Engenharia de Manufatura pela Universidade Estadual de Campinas. LinkedIn.
