Mengenal Perbedaan Data Engineer vs Data Scientist di Industri
Profesi sebagai praktisi data sekarang ini banyak dicari perusahaan yang bergerak di berbagai bidang industri seperti food & beverage, retail, transportasi online, dan lain sebagainya. Tidak hanya praktisi data yang sudah tingkat senior, namun perusahaan juga banyak mencari praktisi data tingkat junior. Banyaknya data di perusahaan apalagi dengan peralihan ke digital, menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan praktisi data tersebut. Bahkan tidak hanya yang berlatar belakang STEM yang tertarik menjadi praktisi data, tetapi yang tidak berlatar belakang STEM juga mempelajari kompetensi yang berkaitan dengan profesi bidang data ini.
Di industri ada banyak profesi yang berkaitan dengan data diantaranya yaitu Data Engineer dan Data Scientist. Serupa tapi tak sama, kedua profesi ini memiliki tugas dan perannya masing-masing di suatu perusahaan. Data Engineer dan Data Scientist juga terdapat kompetensi tertentu yang wajiib dikuasai. Selain itu, dalam perusahaan kedua profesi tersebut saling terhubung karena perannya dalam mengolah data. Nah, artikel kali ini kita akan bahas beberapa perbedaan antara Data Engineer dan Data Scientist yang banyak dicari perusahaan saat ini. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!
1. Pengertian
Data Engineer adalah orang yang bertugas mengumpulkan dan mengelola arsitektur data yang biasanya berupa database, warehouse, atau pipeline. Data Engineer akan mengembangkan dan mengelola infrastruktur data di perusahan. Sedangkan Data Scientist adalah orang yang bertugas mengumpulkan, mengolah, serta menemukan informasi berupa insight yang berguna bagi perusahaan di masa mendatang. Insight yang diperoleh ini bisa digunakan dalam pengambilan keputusan yang dibutuhkan untuk memecahkan masalah yang sedang dihadapi perusahaan.
Baca juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer
2. Deskripsi Pekerjaan
Adapun Data Engineer dan Data Scientist memiliki deskripsi pekerjaan yang berbeda-beda. Data Engineer bertanggung jawab dalam membangun dan melakukan maintenance infrastruktur data. Data Engineer harus memastikan bahwa data yang ada dapat diakses oleh orang lain dengan mudah tanpa mengganggu jalannya sistem. Data Engineer akan menggunakan metode tertentu untuk mencapai tujuan tersebut. Data Scientist bertanggung jawab dalam mengumpulkan, membersihkan, memproses, dan mengolah data besar. Data Scientist akan terlibat dalam proses analisis data serta membangun dan mengoptimalkan penggunaan Machine Learning. Machine learning adalah algoritma yang dapat berjalan dengan sendirinya berdasarkan data yang telah dilatih sebelumnya. Machine learning juga menjadi salah satu teknologi yang banyak dikembangkan saat ini di berbagai perusahaan.
3. Kompetensi yang Harus Dikuasai
Kompetensi yang harus dikuasai oleh Data Engineer dan Data Scientist pun ada yang berbeda. Data Engineer harus memiliki pengetahuan yang luas mengenai database, arsitektur data, penerapan infrastruktur data yang sesuai, dan up to date tentang model penyimpanan data yang baik. Adapun tools-tools yang digunakan yaitu antara lain SQL, NoSQL, dan Python. Sedangkan Data Scientist harus memiliki kemampuan dalam matematika dan statistika yang baik, analisis, memahami metode serta model yang tepat untuk pengolahan data, pengambilan keputusan, komunikasi, dan soft skill lainnya. Selain itu Data Scientist juga harus menguasai Machine Learning, Deep Learning, dan Data Mining. Tools-tools yang sering digunakan dan harus dikuasai yaitu antara lain Python, SQL, C++, dan Java.
Baca juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer
4. Peran di Perusahaan
Baik Data Engineer maupun Data Scientist, keduanya sama-sama mempunyai peran penting di perusahaan yang bergerak di bidang industri produk maupun jasa. Seperti Data Engineer yang bertugas mengelola kumpulan data ke dalam database atau warehouse. Jika dilakukan secara manual atau konvensional, tentu akan memakan banyak waktu dan tenaga serta tidak efisien jika dibutuhkan di kemudian hari. Maka perusahaan membutuhkan Data Engineer untuk mengelola data tersebut dengan mengembangkan penyimpanan data yang canggih. Begitu pula dengan Data Scientist yang bertugas mengolah data. Perusahaan pasti memerlukan data untuk menemukan informasi yang berguna seperti dari data penjualan, impresi konsumen terhadap produk yang dijual, kinerja karyawan, dan lain sebagainya. Data Scientist dibutuhkan untuk melakukan pekerjaan ini dengan menerapkan data science agar dapat menggali informasi dari data dengan maksimal. Sehingga perusahaan bisa mengevaluasi proses bisnisnya.
5. Bangun Portofolio Data untuk Gapai Karir Impian
Selain menguasai kompetensi yang dibutuhkan baik profesi Data Engineer atau Data Scientist, yang tak kalah penting adalah punya portofolio untuk menunjukkan kemampuanmu dalam menguasai skill tersebut. Dalam membangun portofolio data, kamu dapat menggunakan data yang tersedia di situs terkait data seperti Kaggle, melakukan web scraping, dan lain sebagainya sebagai sumber data. Selanjutnya terapkan metode atau buat model yang sesuai dengan data tersebut. Tuliskan di dalam portofoliomu untuk menarik perhatian recruiter. Selain dengan cara tersebut, kamu juga bisa mengikuti kursus data yang sesuai dengan budgetmu untuk mulai belajar data. Yuk, gabung di DQLab.id dan cek promo menariknya untuk mulai belajar data!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya