Data Analyst vs Data Scientist Serupa Tapi Tak Sama, Intip Lebih Dalam Kedua Profesinya Yuk

Data Science kini menjadi perhatian publik terutama data enthusiast, karena sudah banyak dari mereka yang paham akan kekuatan apabila diimplementasikan pada instansi dari segala sektor industri maupun pebisnis sekalipun. Sehingga memungkinkan butuhnya praktisi data serta keahliannya dalam membantu data tersebut menjadi wawasan yang bermanfaat. Jika kamu sudah menguasai skill atau keterampilan yang dimiliki oleh kedua praktisi ditambah dengan sahabat data DQLab memiliki passion melakukan coding dan menganalisis mencari jawaban atas permasalahan maka baik Data Analyst dan Data Scientist sangat cocok menjadi pilihanmu untuk berkarir di dalam bidang Data Science.

Mungkin beberapa dari sahabat data DQLab masih bingung akan kedua profesi tersebut, bahkan sampai saat ini kebingungan antara keduanya untuk sahabat data mengerti. Memang jika meninjau beberapa postingan ketika sahabat data mencari di mesin pencarian akan mendapatkan banyak definsi baik Data Analyst maupun Data Scientist. Jangan khawatir, pada artikel DQLab akan membahas lebih dalam antara Data Analyst vs Data Scientist. Penasaran? Yuk, langsung saja simak pembahasan berikut.

1. Profesi Data Analyst

Data Analyst dikenal dan dipandang dengan profesi yang terampil menjawab permasalahan, mereka memiliki pertanyaan yang didefinisikan secara khusus yang selaras dengan tujuan permasalahan. Data Analyst bertanggung jawab menganalisis data untuk mendefinisikan dan memperbaiki masalah penting atau mungkin yang hanya bisa dijawab menggunakan data saja. Sehingga sudut pandang yang dimiliki Data Analyst harus menavigasikan data yang ada untuk menentukan pertanyaan atau permasalahan dapat terjawab berdasarkan dari data yang dikumpulkan. Jika belum atau tidak mendapatkan jawaban, maka Data Analyst akan melakukan eksplorasi lainnya yang bisa dilakukan atau mendefinisikan ulang pada masalah. Seorang Data Analyst juga akan memastikan sebuah data bersih dari noise dan redudansi, hal tersebut akan berpengaruh pada hasil analisis. Banyak yang mengatakan bahwa langkah awal menjadi Data Analyst merupakan hal yang bagus untuk berkarir dalam bidang Data Science karena calon talenta data memiliki fundamental kuat baik secara pengetahuan maupun teknis.

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Profesi Data Scientist

Data Scientist menjadi profesi yang memiliki peran sama  populernya dengan Data Analyst dalam bidang Data. Data Science memiliki peran dan tanggung jawab yang cukup berat karena tidak hanya menganalisis, memvisualisasi olahan data, namun juga diharapkan untuk bisa membantu merumuskan masalah atau dapat memprediksi yang terjadi di industri serta memberikan solusi yang strategis. Sederhananya, Data Scientist mengawasi hampir keseluruhan kegiatan menganalisis dalam tim sehingga profesi Data Scientist membutuhkan fundamental yang sangat kuat pada Matematika, Statistik, Komputer sains, critical dan analytical thinking dan komunikasi.

3. Perbedaan Kedua Profesi

Jika dilihat lebih dalam pada pekerjaan kedua profesi, adanya perbedaan yang muncul. Data Analyst dan Data Scientist bekerja dengan model statistik sehingga yang membedakan adalah tingkat kompleksitas yang diperlukan dalam membangun model statistik. Data Analyst akan melakukan pembersihan data atau data cleaning sebagai langkah pra-pemrosesan dengan tujuan untuk mengubah data mentah menjadi format yang lebih terstruktur. Sedangkan yang lebih khususnya, Data Scientist pada pengolahan data akan menggunakan algoritma Machine Learning yang dimana membutuhkan pengetahuan tools yang tepat untuk menyempurnakan sehingga lebih prediksi lebih presisi.

4. Persamaan Profesi di Industri

Pada kedua profesi tersebut merupakan sama-sama pentingnya dan dibutuhkan dalam industri terutama di era digital ini. Data Analyst maupun Data Scientist nantinya akan membantu membuat keputusan yang strategis dan tepat dari data yang telah diolah. Skill dan tanggung jawab pada kedua profesi secara garis besar sama-sama membutuhkan keterampilan yang kuat, baik dari mengubah format data menjadi bersih dan terstruktur lalu melakukan analisis data menggunakan pengetahuan seperti matematika, statistika hingga melakukan visualisasi data dan dikomunikasikan kepada pebisnis atau stakeholders. Adapun persamaan pemrograman yang digunakan seperti R atau Python.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

5. DQLab Bisa Membantu Kamu Mewujudkan Karir bidang Data Science!

Mempertimbangkan prospek karir yang tepat menjadikan hal yang penting dan membutuhkan beberapa syarat untuk memenuhinya. Kemungkinan syarat yang sering dijumpai salah satu syaratnya adalah memiliki latar belakang pendidikan dan pengalaman dalam bidangnya, jangan khawatir di era digital ini tentunya kamu bisa belajar data hingga berkarir di bidang Data Science. DQLab sebagai platform kursus Data Science online bisa menjadi salah satu pilihan yang terbaik untukmu. Di DQLab pembelajarannya sangatlah fleksibel, bagi kamu yang tidak memiliki background STEM atau NON IT sekalipun bisa belajar! 

Ingin memulainya? Kamu bisa signup di DQLab dan nikmati module gratis Introduction to Data Science with R atau Introduction with Data Science with Python. Selangkah lebih maju dan siap bersaing menghadapi revolusi industri 4.0! Selamat mencoba sahabat Data DQLab.

Penulis: Agnes Nurlisa