BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 3 Jam 42 Menit 39 Detik

3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer

Belajar Data Science di Rumah 23-Februari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/89b85a720e1e776459d4bfd528c19bd6_x_Thumbnail800.png

Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer. Mungkin ketiga istilah tersebut sudah tidak asing lagi ditelinga mu, karena belakangan ini istilah itu sering diperbincangkan apalagi sejak drama korea berjudul "Start-Up" tayang bulan Oktober 2020 lalu. Alasannya adalah karena drama korea tersebut menceritakan tentang sekelompok anak muda yang membangun Startup di bidang Artificial Intelligence (AI). Nah, mungkin dari kamu masih bingung dan belum mengetahui apa perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer? Toh, ketiganya profesi yang sama-sama berkutat dengan sekumpulan data. 


Ya, tentu saja itu benar. Namun, serupa bukan berarti sama ketiganya memiliki perbedaan. Sebelum membahas mengenai perbedaannya, alasan mengapa ketiga profesi tersebut baru diperbincangkan sekarang-sekarang ini dan bukan dari dulu ? Jawabannya tentu bukan karena adanya drama korea "Start-Up", melainkan karena dulu toolsnya belum cukup mendukung baik dari segi teknologi maupun ketersedian datanya. Kemunculan "big data" yang mendorong kebutuhan dan eksistensi ketiga profesi tersebut sangat dibutuhkan baik di perusahaan atau di instansi pemerintah. Untuk itu, penting memahami perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer. Penasaran ? Jangan khawatir, artikel ini akan membahas 3 perbedaanya. So, keep reading and scrolling !


1. Definisinya

Perbedaan yang pertama tentu ada pada definisi tentang ketiga profesi tersebut. Ini merupakan hal pertama yang harus kamu pahami. Untuk itu simak tabel berikut ini :


Data Analyst

Data Scientist

Data Engineer

Secara umum, seorang Data Analyst akan mengambil atau mengumpulkan data, mengaturnya dan menggunakannya untuk mendapatkan suatu kesimpulan sesuai dengan proyek yang sedang diamati, seperti penjualan, inventaris, atau media sosial.

Data Scientist adalah orang yang mengambil atau mengumpulkan data yang besar, kemudian mengolah data tersebut serta menggali sebuah insight baru yang akan berguna di masa depan terutama dalam membantu perusahaan untuk proses pengambilan keputusan.

Data Engineer adalah orang akan mengembangkan platform untuk data-data yang telah diolah dan ditafsirkan oleh seorang Data Analyst dan juga Data Scientist. Mulai dari merancang arsitektur database serta memelihara infrastruktur data di suatu perusahaan.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Keterampilan yang Harus Dikuasai

Setelah kita memahami definisi dari Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, hal selanjutnya yang membedakan ketiga profesi tersebut adalah dari segi keterampilan yang harus dikuasai. Apa sajakah itu ? Berikut ini perbedaan skill yang harus mereka miliki :


Data Analyst

Data Scientist

Data Engineer

Matematika dan Statistik 

Matematika, statistik dan ilmu komputer

Teknik dan Ilmu komputer

SQL

SQL, Python, R, Pig, Scala

SQL, NoSQL, Python, Java, Pig

Data Visualization

Data Visualization dan Storytelling

ETL

Excel Tingkat Lanjut

Machine Learning dan deep learning

Machine Learning

SAS

Big Data tools

Arsitektur data dan pipeline

Business Intelligence

Ekonomi

Sistem Operasi


3. Perannya di Industri

Memang bukan perkara mudah untuk menjadi seorang praktisi data yang handal, banyak kriteria dan persyaratan khusus yang harus dikuasai. Memang benar untuk menjadi seorang praktisi data background pendidikan tidak terlalu dipermasalahkan, selama kamu memiliki keterampilan yang disyaratkan ataupun pengalaman yang relevan di bidang data tentunya kamu sudah memiliki bekal yang cukup untuk mulai berkarir sebagai praktisi data. Oleh karena itu, bagi kamu yang tidak memiliki background STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) jangan berkecil hati dan terus asah passionmu seperti mengikuti bootcamp atau course. 


Nah, selain perbedaan keterampilan khusus yang wajib dikuasai ketiga profesi tersebut adalah peran dan tanggung jawabnya di industri:


Data Analyst

Data Scientist

Data Engineer

Melakukan pengumpulan data dan data pre-processing

Bertanggung jawab untuk mengembangkan pemodelan

Mengembangkan, menguji dan memelihara arsitektur data

Representasi data melalui pelaporan dan visualisasi data

Analisis dan pengoptimalan data menggunakan machine learning dan deep learning

Memahami programming dan segala kerumitannya

Bertanggung jawab atas analisis statistik dan interpretasi data

Ikut serta dalam perencanaan strategis analisis data

Mendevelop machine learning

Memastikan pemeliharaan data 

Mengintegrasikan data

Membangun pipeline untuk proses ETL

Mengoptimalkan efisiensi dan kualitas statistik

Jembatan antara stakeholder dan customer

Memastikan akurasi dan fleksibilitas data


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar


4. Belajar Data Science untuk Perdalam Kompetensi Analytics Kamu

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 : Rian Tineges

Editor : Annissa Widya Davita

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login