Data Analyst vs Data Scientist: Kamu Wajib Tahu 2 Profesi Paling Populer di Bidang Data Versi DQLab
Data Analyst vs Data Scientist? Bedanya apa? Mungkin pertanyaan itu seringkali terlintas setiap kali seseorang ingin memulai karir di bidang data. Seperti yang kita tahu, terdapat banyak macam role pada bidang mulai dari Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Business Analyst, Business Intelligence dan lain sebagainya. Namun, tahukah kalian bahwa Data Analyst adalah profesi pertama sebelum profesi lainnya ada di bidang data dan profesi yang populer saat ini adalah Data Scientist. Pastinya wajar jika banyak yang bertanya-tanya dan belum tahu tentang mana pilihan karir yang sesuai untuk mereka.
Meskipun sama-sama berhubungan dengan data, Data Scientist dan Data Analyst sebenarnya memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Kedua profesi ini memiliki peranan dan tanggung jawabnya masing-masing. Penting untuk mengetahui perbedaan kedua profesi ini agar ketika kamu ingin melamar pekerjaan dapat memahami perbedaannya. Penasaran bagaimana job description dari ketiga profesi ini? Simak artikel dibawah ini, ya!
1. Data Analytics
Sebelum menyimpulkan perbedaan dari profesi Data Analyst dan Data Scientist, mari kita pahami terlebih dahulu pengertian dari ilmu yang dimiliki masing-masing role ini. Data Analytics adalah pekerjaan yang dilakukan untuk mendapatkan œkesimpulan dengan cara menarik data dan mengkategorikan data menggunakan teknik kualitatif dan kuantitatif. Hasil kesimpulan yang didapatkan akan membantu perusahaan untuk memutuskan keputusan bisnis berdasarkan data yang tersedia, yang dapat membuat hasil keputusan lebih efektif dan akurat untuk kemajuan bisnis kedepannya. Umumnya, Data Analytics terdiri dari proses berikut ini:
Menentukan kebutuhan dan pengelompokan data: Pengelompokkan bisa dikategorikan berdasarkan cara apa pun yang paling sesuai dengan jenis data, misalnya usia, lokasi, jenis kelamin, minat, gaya hidup, dan lain-lain.
Mengumpulkan data: Data didapatkan dari berbagai sumber baik online atau offline yang berasal dari perangkat karyawan, survey, sosial media, dan lain-lain.
Mengorganisir data untuk keperluan analisa.
Menyaring data yang tidak lengkap atau yang terduplikasi sebelum proses analisa data dilakukan. Di tahap ini, berbagai jenis error pada data sudah dikoreksi dan siap untuk dianalisis.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Data Science
Data Science adalah studi tentang data mentah dan unstructured data yang diolah melalui keterampilan analitis, programing, dan bisnis. Bidang ini menggunakan metode, proses, algoritma, dan sistem ilmiah untuk menghasilkan wawasan dari pola dan trend. Data Scientist menggabungkan ilmu ini dengan ilmu matematika, teknik statistik, dan ilmu komputer untuk menciptakan makna dari unstructured data yang nantinya digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Data Science terdiri dari komponen utama seperti berikut ini:
Statistik: Proses ini berkaitan dengan bagaimana cara pengumpulan, analisa, interpretasi, dan penyajian data dengan menggunakan metode matematika.
Visualisasi data: Proses ini dilakukan untuk mengubah tampilan data dalam bentuk diagram, chart, dan grafik yang menjadikannya mudah untuk dilihat dan dipahami.
Machine Learning: Proses pembuatan Machine Learning adalah komponen yang paling penting dalam proses Data Science, karena dapat menentukan seberapa akurat hasil Data Analytics dalam memprediksi minat dan tingkah laku pelanggan.
3. Perbedaan Data Analyst Vs Data Scientist
Sebelum membahas perbedaan dari kedua profesi ini, seorang Data Analyst dan Data Scientist harus memiliki persamaan dalam kemampuan menganalisis statistik yang kuat, mampu memahami Bahasa pemrograman untuk mengolah data dalam menggali informasi lebih dalam demi perkembangan bisnis perusahaan. Sementara itu perbedaan antara dua profesi ini, ketika mengekstrak informasi, seorang Data Analyst terlibat dalam pemeriksaan data, pembersihan, transformasi dan pemodelan. Kegiatan data ini disebut data analysis. Setelah berhasil menganalisis data, seorang Data Analyst harus dapat mengkomunikasikan secara efektif hasil data yang dianalisis dengan timnya.
Salah satu perbedaan signifikan antara Data Analyst dan Data Scientist adalah bahwa Data Analyst tidak memiliki akses ke semua data dan ini membatasi fungsi kerja mereka. Ini karena Data Analyst diberikan masalah untuk dipecahkan dan yang dia butuhkan hanyalah proses berpikir jangka pendek untuk mengembangkan tindakan cepat untuk menanggapi/menyelesaikan masalah ini. Sedangkan Data Scientist melakukan analisis data untuk mendapatkan prediksi masa depan yang dapat mendorong perusahaan.
4. Skill dan Tools yang Digunakan Data Analyst dan Data Scientist
Data Analyst
Untuk menjadi seorang Data Analyst, skill dan tools yang harus dikuasai seperti memahami Bahasa pemrograman seperti SQL, Oracle, dan Bahasa R. Kemampuan lainnya seperti menganalisa, menyajikan, dan menginterpretasi data dan kemampuan Data Mining.
Data Scientist
Hard skills yang dibutuhkan oleh Data Scientist seperti memahami analisis statistik, memahami tools analisis untuk mempermudah proses pengerjaan data dengan Hadoop, Bahasa Python, dan Java. Skill lainnya yang dibutuhkan adalah kemampuan Machine Learning, software development, Data mining, analisis data, dan object-oriented programming.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Siap Berkarir Menjadi Seorang Data Analyst? Yuk, Mulai Bergabung Bersama DQLab!
Salah satu kunci kamu menjadi Data Analyst adalah banyak berlatih, membangun portofolio dengan mengimplikasikan ilmu pembelajarannya dan pastinya tidak putus asa sahabat! Jika kamu bingung mencari tempat untuk berlatih dan belajar Ilmu Data Science, ini waktu yang tepat untuk SIGN UP sekarang di DQLab.id, nikmati pembelajaran module GRATIS œIntroduction to Data Science yang tersedia dan tentunya di DQLab akan mengenalkan berbagai tools yang digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist. Selamat mencoba Sahabat Data DQLab!
Penulis : Salsabila Miftah R
Editor : Annissa Widya Davita