Perbedaan Skill Data Scientist vs Data Analyst, Sudah Tahu?
Halo teman-teman! Sadarkah kalian bahwa dalam keseharian kita sudah sangat melibatkan data. Sebagai contoh setiap kita melakukan transaksi melalui smartphone atau bahkan saat berbelanja di supermarket, data transaksi kita sudah masuk ke dalam sistem. Data yang ada ini perlu dilakukan proses analisis agar menghasilkan suatu informasi. Praktisi data lah yang bertugas untuk menganalisis data tersebut. Beberapa diantaranya adalah data scientist dan data analyst. Saat ini kedua profesi tersebut sedang naik daun namun masih banyak yang kurang mengerti apakah perbedaan data scientist vs data analyst.
Data scientist dan data analyst jika didengar dan dilihat secara sekilas tidak memiliki perbedaan. Walaupun hampir serupa, kedua profesi ini memiliki beberapa perbedaan mulai dari pengertian, skill yang dibutuhkan, tugas dan tanggung jawab, bahkan sampai gaji dan jenjang karir. Namun jika dijelaskan secara garis besar, data scientist bertanggung jawab memproses data menggunakan algoritma sedangkan data analyst bertanggung jawab melaporkan hasil analisis data dengan cara yang mudah dipahami. Ingin mengetahui perbedaan data scientist vs data analyst lebih lanjut? Yuk, simak artikel berikut ini!
1. Pengertian Data Scientist
Seorang data scientist memiliki tugas dan tanggung jawab dalam memproses data menggunakan algoritma machine learning dengan tujuan menemukan solusi dari permasalahan data yang rumit. Data scientist biasanya mengolah data dalam jumlah besar (big data) perusahaan yang berasal dari berbagai sumber. Tidak hanya menganalisis data saja, data scientist juga bertanggung jawab mendapatkan insight untuk pengembangan bisnis. Selain itu, dengan menggunakan kemampuan data science serta penerapan machine learning yang baik, tidak menutup kemungkinan untuk mendapatkan keputusan bisnis yang baik.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Pengertian Data Analyst
Setelah mengetahui pengertian data scientist, kini saatnya kita berkenalan dengan profesi data analyst. Data analyst juga bertugas untuk menganalisis data untuk mendapatkan pengetahuan baru. Namun, tugas data analyst tidak sebanyak data scientist. Jika data scientist dituntut untuk menguasai bahasa pemrograman, seorang data analyst tidak terlalu diharuskan namun akan menjadi nilai tambah jika memiliki kemampuan programming. Namun perlu diketahui pula bahwa data analyst pun harus menguasai ilmu dasar matematika, statistika dan operasi bisnis.
3. Skill Data Scientist
Setelah memahami pengertian profesi data scientist beserta tugas dan tanggung jawabnya, kalian penasaran bukan dengan skill yang diperlukan data scientist? Seorang data scientist diharuskan memiliki skill seperti 1) memahami machine learning dan algoritmanya; 2) berpengalam dengan aplikasi database maupun aplikasi pengolah data seperti SQL, HBase. MongoDB, dll; 3) berorientasi pada data; 4) memiliki pemahaman bisnis; 5) memiliki kemampuan scripting dan programming; 6) memahami ilmu dasar matematika dan statistika; 7) memiliki komunikasi yang baik.
4. Skill Data Analyst
Setelah mengetahui skill yang diperlukan oleh data scientist, selanjutnya kita perlu mengetahui pula skill apa saja yang diperlukan oleh data analyst. Beberapa diantaranya adalah 1) memiliki kemampuan matematis; 2) memiliki kemampuan mengolah data; 3) memiliki kemampuan analisa yang baik; 4) berpikir kritis; 5) detail dan teliti; 6) mampu memvisualisasikan data; 7) memiliki komunikasi yang baik secara lisan dan tulisan; 8) dapat menggunakan bahasa pemrograman database, contoh SQL; 9) sangat diharapkan dan dianjurkan menguasai bahasa pemrograman untuk analisis data seperti Python, R, dll.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Yuk, Mulai Bergabung Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!
Data scientist merupakan salah satu profesi yang diminati para kaum milenial masa kini. Data scientist perlu menguasai ilmu dasar data science serta memiliki keterampilan bahasa pemrograman. Ilmu dasar data science serta penerapannya dapat kita pelajari di DQLab. DQLab menyediakan materi berupa modul dan bisa langsung dipelajari secara live code, mulai dari belajar dasar-dasarnya sampai dengan mengerjakan mini project. Praktek belajar di DQLab menggunakan livecode dapat kita terapkan pada data sekunder lohh. Untuk lebih memudahkan dan memahaminya, yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati modul gratis DQLab.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita