Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

4 Job Description Data Scientist vs Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 08-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/90e892cc-33ed-4f43-9951-a4ea791391fa-2023-06-08-205313_x_Thumbnail800.jpeg

Data scientist dan data analyst adalah dua profesi yang sedang naik daun beberapa tahun ini. Data scientist menjadi sangat booming setelah Harvard Business Review menyebut profesi tersebut sebagai ‘The Sexiest Job in 21st Century’. Walaupun demikian, profesi data analyst juga tidak kalah booming apalagi setelah istilah big data muncul. Kedua role ini banyak bekerja dengan data berukuran besar, mengekstrak data tersebut hingga menghasilkan insights yang bermanfaat. Insights ini merupakan ‘modal’ untuk pengambilan keputusan strategis di berbagai sektor industri sehingga kegiatan dan solusi yang dibuat lebih efektif dan efisien. Data scientist dan data analyst biasanya berada dalam satu tim atau divisi. Kedua profesi ini saling melengkapi dan bekerja sama untuk menghasilkan insight yang powerful.


Walaupun saling melengkapi, baik data analyst maupun data scientist memiliki perbedaan utama yaitu seorang data analyst bekerja dengan data yang sudah siap, melakukan prediksi trend, visualisasi, dan mengkomunikasikan hasilnya. Sedangkan data scientist memiliki tugas yang lebih kompleks yaitu merancang dan membangun model baru untuk data, membuat prototype, algoritma, dan model prediktif. Apa hanya itu saja perbedaan data analyst dan data scientist? Tentu tidak. Pada artikel kali ini kita akan membahas perbedaan-perbedaan kedua profesi tersebut. Yuk simak artikel ini hingga akhir!


1. Keseharian Data Analyst dan Data Scientist

Data Scientist

Setiap harinya job description data analyst mencakup meeting, project report, memeriksa email, dan membuat model. Menurut Andriy Burkov seorang Global Machine Learning Team Leader di Garther, seorang data scientist memiliki job description untuk membantu tim lain untuk meningkatkan model yang sudah ada dan menyelesaikan masalah pada model tersebut. Selain itu, data scientist juga melakukan cleansing data. Sama halnya dengan data scientist, seorang data analyst juga memiliki pekerjaan yang mirip setiap harinya, seperti meeting, mengecek email, diskusi dengan tim lain, dan mereview project yang sedang berjalan. Perbedaan mendasar kedua profesi ini dalam kegiatan sehari-hari adalah hanya membuat dan memelihara model yang dilakukan oleh data scientist.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Skills Data Analyst dan Data Scientist

Data Scientist

Data analyst dan data scientist memiliki skill set yang berbeda. Untuk menjadi data analyst kita harus memiliki passion di bidang bisnis, memiliki kemampuan komunikasi yang baik agar dapat mengkomunikasikan hasil dengan clear, dan memiliki insting problem solving yang tajam. Selain itu, kita juga dituntut untuk bisa membersihkan data, melakukan analisis statistik, mengidentifikasi trend, dan mempresentasikan hasilnya. Sedangkan untuk menjadi data scientist, kita harus memiliki kemampuan komunikasi interdisiplin, dapat melihat suatu masalah dari banyak sudut pandang, memiliki sense of business, dan customer orientation. Selain itu, kita juga harus bisa membangun model yang bisa memprediksi trend di masa mendatang.


3. Scope Pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist

Data Scientist

Seorang data analyst bertugas untuk menyelesaikan analisis dan membangun visualisasi dari data. Tanggung jawab utamanya adalah mengkomunikasikan hasil temuannya kepada tim lain untuk membuat decision-making yang tepat. Data analyst lebih banyak bekerja dengan bahasa pemrograman, manajemen basis data, dan data visualization tools. Lain halnya dengan data scientist yang lebih banyak membangun algoritma machine learning dan otomatisasi. Data scientist lebih banyak bekerja dengan bahasa pemrograman seperti R dan Python. 


4. Prospek Karir Data Analyst dan Data Scientist

Setelah memiliki banyak pengalaman, seorang data analyst akan naik ke posisi mid-level atau senior level. Beberapa juga sudah mulai fokus di industri spesifik seperti finance analyst, tax analyst, dan sebagainya. Selain menjadi data analyst yang spesifik di bidang tertentu, seorang data analyst yang sudah berpengalaman juga bisa menjadi konsultan data analytics. Seorang data scientist yang berpengalaman akan naik menjadi senior data scientist atau menjadi tim manajerial. Selain itu, data scientist juga bisa bekerja di berbagai industri dan menjadi konsultan machine learning.


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


Ingin terjun ke dunia data dan berprofesi sebagai data scientist atau data analyst? Yuk perkuat skillset kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b  berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!


Penulis: Galuh Nurvinda K



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login