Data Scientist vs Data Analyst, 2 Profesi Favorit Tahun 2022
Profesi Data Scientist vs Data Analyst , apakah kamu pernah mendengarnya? Bagi beberapa orang yang menekuni dunia Data Science pasti paham dengan kedua profesi ini. Di era digital transformation ini, semakin hari data semakin membentuk suatu sistem di kehidupan kita. Dimulai dari mesin pencari, rekomendasi barang di situs e-commerce, dan laporan perusahaan merupakan hasil penerapan dari analisis data. Data Analyst dan Data Scientist merupakan dua profesi yang saat ini menerapkan program pengolahan data seperti yang dijelaskan. Secara garis besar, Data Analyst bertanggung jawab dalam menghasilkan laporan hasil terjemahan data angka agar mudah dimengerti. Sedangkan Data Scientist bertanggung jawab dalam memproses data menggunakan berbagai algoritma untuk menemukan solusinya.
Apakah kamu berpikir untuk mulai mencoba berkarir di Data Analyst? Atau Data Scientist? Jika kamu adalah pemula di bidang Data, tenang saja karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya ilmu Data Analytics dan Data Science tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat pada era digital transformation saat ini, ilmu ini dapat digunakan di semua lini bisnis. Meski memiliki nama yang serupa, namun role Data Analyst dan Data Scientist ini memiliki beberapa perbedaan. Penasaran seperti apa lebih jelasnya perbedaan antara dua profesi ini? Yuk, simak penjelasannya!
1. Pahami Role Data Analyst & 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 jika kita lihat dari contoh penerapannya.
Untuk profesi Data Scientist, Amazon misalnya, menggunakan data penggunanya untuk menentukan produk yang akan disarankan pada setiap pengguna. Untuk merekomendasikan produk ini, dibutuhkan beberapa kemampuan khusus, diantaranya pemahaman statistika, pemrograman, dan pengetahuan bisnis. Sedangkan seorang Data Analyst tidak dituntut untuk mengerti seluk beluk dunia pemrograman namun, menjadi nilai plus bila ia mengetahuinya dan Data Analyst kerap disebut juga sebagai junior Data Scientist.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Skills dan Tools yang Harus Dikuasai Data Analyst & Data Scientist
Data Analyst
Untuk menjadi seorang Data Analyst, skill dan tools yang harus dikuasai seperti memahami Bahasa pemrograman seperti Excel, SQL, Oracle, dan Bahasa R, memiliki kemampuan matematika yang kuat, memiliki kemampuan memecahkan masalah, memiliki keterampilan komunikasi yang kuat, Kemampuan lainnya seperti menganalisa, menyajikan, dan menginterpretasi data, memiliki keterampilan analitis dan kemampuan Data Mining.
Data Scientist
Hard skills yang dibutuhkan oleh Data Scientist seperti memahami analisis statistik dan matematika, memahami tools analisis untuk mempermudah proses pengerjaan data dengan Hadoop, Bahasa Python, SAS, R dan Java. Skill lainnya yang dibutuhkan adalah kemampuan Machine Learning, software development, Data mining, analisis data, dan object-oriented programming. Selain itu seorang Data Scientist perlu terampil dalam menangani informasi terstruktur & tidak terstruktur, mahir dalam algoritma pembelajaran mesin,
3. Peran dan Tanggung Jawab Data Scientist & Data Analyst
Data Scientist | Data Analyst |
Terlibat dalam perencanaan strategik dalam tahap analisis data. | Melakukan pemfilteran data, pembersihan, dan transformasi tahap awal. |
Bertanggung jawab dalam pembangunan model operasional. | Bertanggung jawab pada analisis statistical dan menerjemahkannya. |
Melakukan preprocessing data yang melibatkan transformasi data dan pembersihan data. | Lebih berperan dalam merepresentasi data melalui laporan dan visualisasi data. |
Memahami persyaratan perusahaan, model bisnis. | Menganalisis data menggunakan statistik deskriptif. |
Menggunakan alat pembelajaran mesin untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola dalam data. | Menggunakan bahasa query database untuk mengambil dan memanipulasi informasi. |
Mengembangkan model operasional. | Mengkomunikasikan hasil dengan tim menggunakan visualisasi data. |
Menggunakan teknik visualisasi yang digabungkan dengan keterampilan mendongeng untuk mengkomunikasikan hasil dengan perusahaan. | Bekerja dengan tim manajemen untuk memahami persyaratan bisnis. |
Melakukan Analisis Data eksplorasi (Exploratory Data Analysis). |
4. Mana yang Cocok dengan Passion Kamu?
Bagaimana sahabat data, setelah kamu mengetahui perbedaan antara Data Scientist vs Data Analyst apa kamu sudah memilih kira-kira profesi mana yang paling sesuai dengan passion kamu? Atau kamu tertarik untuk mendalami keduanya? Tidak ada salahnya mendalami keduanya, kok. Tapi, umumnya untuk beberapa orang biasanya akan memulai karir sebagai praktisi data dengan menjadi seorang Data Analyst terlebih dahulu. Alasannya, mungkin karena tugas dan tanggung jawab Data Analyst tidak sekompleks Data Scientist. Namun, tak jarang beberapa perusahaan memang menggabungkan kedua profesi tersebut menjadi satu posisi yaitu Data Scientist.
Terlepas dari mana yang lebih sesuai dengan passion kamu, yang terpenting bahwa kedua profesi tersebut saling terkait satu sama lain untuk mewujudkan goals dari profesi mereka yaitu mendapatkan informasi yang bermanfaatkan dari data-data yang telah diteliti. Jadi, akan lebih baik kita menguasai kedua skillset tersebut.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Siap Berkarir Menjadi Seorang Data Scientist? Yuk, Mulai Bergabung Bersama DQLab!
Salah satu kunci kamu menjadi Data Analyst dan Data Scientist 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 bergabung sekarang di DQLab.id, nikmati pembelajaran module GRATIS œIntroduction to Data Science yang tersedia dan tentunya di DQLab akan dikenalkan berbagai tools yang digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist. Selamat mencoba Sahabat DQLab!
Penulis : Salsabila MR
Editor : Annissa Widya Davita