Data Analyst VS Data Scientist : Memahami Perbedaan Tanggung Jawab Dan Alat Yang Digunakan Kedua Peran Ini
Data Analyst atau Data Scientist? Mungkin pertanyaan itu yang seringkali terlintas setiap kali seseorang ingin memulai karirnya di bidang data. Tentu, terdapat banyaj role lainnya di bidang data seperti Data Engineer, Business Analyst, Business Intelligence dan lain sebagainya. Namun, pekerjaan yang paling dulu ada diantara yang lainnya adalah Data Analyst, dan pekerjaan yang paling populer saat ini adalah Data Scientist, jadi wajar apabila banyak yang bertanya-tanya mengenai mana pilihan karir yang paling cocok bagi mereka.
Artikel ini dirancang untuk memberi kamu informasi yang memadai tentang kedua karir tersebut. Karir ini meliputi Data Scientist dan Data Analyst. Mohon diperhatikan bahwa meskipun artikel ini akan membahas atribut setiap karir nya yakni tanggung jawab dan alat yang digunakan, akan tetapi apa yang disebutkan dalam artikel ini mungkin berbeda di beberapa perusahaan yang dapat disebabkan oleh model dan ukuran perusahaan tersebut.
1. Gambaran Umum Kedua Peran
Untuk 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. Seorang Data Analyst harus terampil dalam teknik visualisasi data, statistik ringkasan dan inferensial, keterampilan presentasi dan keterampilan komunikasi. Beberapa alat yang digunakan oleh Data Analyst termasuk SQL, Microsoft excel dan python.
Data Scientist menganalisis data untuk mendapatkan prediksi masa depan yang dapat mendorong perusahaan. Yang membedakan Data Scientist dari Data Analyst adalah algoritma Machine Learning. Algoritma ini adalah apa yang digunakan Data Scientist untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Karena algoritma Machine Learning memerlukan data yang memadai untuk berjalan secara akurat. Mereka diharapkan untuk merumuskan masalah secara mandiri, mencari solusi mereka dan menentukan yang paling layak yang dibutuhkan perusahaan.
Mereka juga diharapkan berpikiran ingin tahu untuk mengajukan pertanyaan yang tepat. Data Scientist harus memiliki pengetahuan mendalam tentang statistik, matematika, pemrograman komputasi, dan operasi data. Inilah sebabnya mengapa banyak Data Scientist cenderung merupakan pemegang gelar doktor atau master atau peneliti dan dengan pengalaman lebih dari 5 tahun. Meski tampaknya setiap perusahaan harus memiliki data scientist, kenyataannya sebagian besar perusahaan sebenarnya hanya membutuhkan data analyst.
Baca Juga : Apa itu Data Scientist : Miskonsepsi Seputar Data Science Yang Harus Dihindari
2. Tanggung Jawab Data Scientist dan Data Analyst
Pada bagian ini akan dijelaskan perbandingan tanggung jawab seorang Data Analyst dan Data Scientist. Perhatikan poin-poin berikut, tanggung jawab data analyst secara mendasar meliputi:
Menganalisis data menggunakan statistik deskriptif.
Menggunakan bahasa kueri database untuk mengambil dan memanipulasi informasi.
Melakukan pemfilteran data, pembersihan, dan transformasi tahap awal.
Mengkomunikasikan hasil dengan tim menggunakan visualisasi data.
Bekerja dengan tim manajemen untuk memahami persyaratan bisnis.
Melakukan Analisis Data eksplorasi (Exploratory Data Analysis)
Adapun tanggung jawab seorang data scientist secara umum adalah :
Melakukan preprocessing data yang melibatkan transformasi data dan pembersihan data.
Memahami persyaratan perusahaan, model bisnis.
Penasaran untuk merumuskan pertanyaan mandiri yang sesuai untuk masalah terutama masalah yang akan dihadapi.
Menggunakan alat pembelajaran mesin untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola dalam data.
Mengembangkan model operasional.
Menggunakan teknik visualisasi yang digabungkan dengan keterampilan mendongeng untuk mengkomunikasikan hasil dengan perusahaan.
3. Skills dan Alat-Alat yang Digunakan Data Scientist dan Data Analyst
Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai perbandingan alat-alat yang digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist. Perhatikan poin-poin berikut, Skills dan alat-alat yang digunakan oleh Data Analyst adalah :
Memiliki kemampuan matematika yang kuat.
Memiliki kemampuan memecahkan masalah.
Memiliki keterampilan komunikasi yang kuat.
Memiliki keterampilan analitis.
Menguasai Excel, oracle, dan SQL.
Adapun seorang Data Scientist harus memiliki keterampilan dan menggunakan alat-alat berikut ini :
Memiliki pengetahuan yang mendalam di bidang Matematika dan Statistik.
Terampil dalam menangani informasi terstruktur & tidak terstruktur.
Mahir dalam algoritme pembelajaran mesin.
Berpengalaman dalam menangani teknik data mining.
Mahir dalam alat pemrograman seperti Python, SAS, dan R.
Baca Juga : Data Scientist VS Data Analyst: Intip Apa Saja Perbedaannya Agar Tidak Salah Kaprah!
4.Persiapkan Karirmu Menjadi Data Analyst dengan Akses Quiz Basic Analytics!
Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign up sekarang di DQLab.id dan nikmati quiz GRATIS "Basic Analytics" untuk menikmati pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab.
Bagaimana cara mengikuti quiznya? simak caranya dibawah ini :
1. Klik button dibawah untuk signup di DQLab.id
2. Masuk ke Academy.dqlab.id
3. Pilih menu "Quiz"
4. Ikuti Quiz Basic Analytics yang tersedia
5. Selamat mencoba sahabat data DQLab!
Penulis : Jihar Gifari
Editor : Annissa Widya