Mengenal Data Scientist x Mechanical Engineering
Data Scientist merupakan salah satu profesi yang dipercayakan untuk melakukan berbagai hal yang berkenaan dengan analisis dan visualisasi data. Tugas seorang data scientist melibatkan berbagai aktivitas yang bertujuan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi data untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat bagi suatu organisasi atau proyek.
Tugas seorang data scientist dapat bervariasi tergantung pada industri dan organisasi tempat mereka bekerja, tetapi pada dasarnya mereka bertanggung jawab untuk mengubah data menjadi wawasan yang dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Salah satu profesi yang dapat menciptakan kolaborasi tugas dalam bidang energi dan rekayasa mesin adalah mechanical engineer.
Peran seorang data scientist dalam bidang mechanical engineering adalah menggabungkan keahlian analisis data dengan pengetahuan dalam rekayasa mesin untuk memecahkan masalah dan meningkatkan efisiensi dalam lingkungan mekanik.
Penting untuk diingat bahwa kolaborasi yang baik antara data scientist dan insinyur mekanik adalah kunci keberhasilan dalam mengintegrasikan analisis data dalam konteks rekayasa mekanik. Data scientist harus memiliki pemahaman yang kuat tentang mesin dan proses mekanik untuk menghasilkan solusi yang relevan dan bermanfaat.
Kolaborasi antara seorang data scientist dan seorang insinyur mekanik sangat penting dalam menghadapi tantangan kompleks dalam bidang mechanical engineering dan memanfaatkan potensi penuh dari analisis data. Maka dari itu, berikut adalah rentetan tugas data scientist yang bisa dikombinasikan dengan seorang mechanical engineer. Simak yuk sahabat DQLab!
1. Penyusunan Tujuan Bersama
Data scientist dan insinyur mekanik harus bekerja sama untuk memahami masalah atau tujuan yang ingin dicapai. Misalnya, mungkin mereka ingin meningkatkan efisiensi sebuah mesin atau mengurangi kegagalan komponen. Menetapkan tujuan bersama memastikan bahwa analisis data berfokus pada solusi yang relevan.
Sumber Gambar: Forbes
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pemahaman yang Sama
Data scientist perlu memiliki pemahaman yang baik tentang prinsip-prinsip dasar mekanika dan teknik mesin. Di sisi lain, insinyur mekanik harus memiliki pemahaman tentang apa yang dapat dicapai dengan analisis data dan cara terbaik untuk memberikan data yang diperlukan.
3. Kumpulan Data Yang Tepat
Insinyur mekanik dan data scientist harus bekerja sama untuk mengidentifikasi jenis data yang diperlukan untuk mencapai tujuan mereka. Ini bisa mencakup data sensor mesin, data produksi, atau data lain yang relevan.
4. Analisis Data
Data scientist akan mengambil data yang dikumpulkan dan menerapkan berbagai teknik analisis data, termasuk statistik, machine learning, dan lainnya, untuk mendapatkan wawasan yang relevan. Hasil analisis ini akan dibahas bersama untuk mengidentifikasi temuan dan rekomendasi.
Sumber Gambar: Maryville University Online
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Implementasi Solusi
Setelah temuan dan rekomendasi ditemukan, insinyur mekanik bertanggung jawab untuk mengimplementasikannya dalam lingkungan mekanik nyata. Mereka dapat merancang perubahan pada sistem atau proses, menguji solusi yang diusulkan, dan memantau efeknya.
6. Keterbukaan Komunikasi
Komunikasi yang terbuka dan jelas antara kedua tim sangat penting. Data scientist harus dapat menjelaskan temuan mereka dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh insinyur mekanik, dan sebaliknya. Ini memastikan pemahaman yang baik dan koordinasi yang efektif.
Kolaborasi yang kuat antara data scientist dan insinyur mekanik dapat menghasilkan inovasi, penghematan biaya, dan peningkatan kinerja yang signifikan dalam lingkungan mekanik. Ini juga memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan bukti-bukti data yang kuat.
Jadi gimana? Sudah paham dan tergambar dengan jelas kan tugas data scientist itu seperti apa? Salah satu requirements penting untuk menjadi data scientist adalah kamu paham dulu ranah dari pekerjaan data scientist. Hal ini dapat menentukan langkah-langkah apa yang dapat dilakukan oleh calon data scientist, salah satunya adalah belajar dasar-dasar data science.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid