4 Perbedaan Data Analyst vs Data Scientist, Wajib Tahu!

Data analyst vs data scientist, 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. Data analyst 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. Scope Pekerjaan Data Analyst dan 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. 

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Day to Day Data Analyst dan Data Scientist

Setiap harinya pekerjaan 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 juga 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.

3. Skills Data Analyst dan 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 mempresentasikannya. 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.

4. Career Path 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 : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

5. Persiapkan Diri Menjadi Data Analyst dan Data Scientist

Seperti yang telah disebutkan di atas, baik data scientist maupun data analyst membutuhkan berbagai skills baik hard skill maupun soft skill. Yuk perdalam skill teknis data analyst dan data scientist bersama DQLab! Pelajari skill teknis seperti tools dan metode statistika yang banyak digunakan di dunia industri melalui modul belajar dari DQLab.

Selain itu, pada modul belajar ini kita juga bisa mengerjakan challenge menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri. Jadi kita memiliki gambaran bagaimana cara menghandle data yang sesungguhnya. Yuk klik button di bawah ini untuk mengakses modul gratis "Introduce to Data Science" sebagai perkenalan sebelum belajar data lebih jauh.

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Tags