4 Perbedaan Pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist

Pekerjaan data analyst dan sebagai data scientist memang terms yang sangat sering disebut-sebut di abad 21 ini. Eksistensinya merupakan sebab dan akibat dari kemunculan era big data. Kedua profesi tersebut sama-sama memiliki tujuan yang sama yaitu, untuk menggali informasi di balik data-data yang melimpah agar dapat dijadikan sebuah insight sehingga dapat membantu dalam proses penyelesaian masalah demi perkembangan bisnis. Oleh karena itu, banyak orang sering mengira bahwa keduanya merupakan profesi yang sama hanya penyebutannya saja yang berbeda. Akan tetapi, data scientist vs data analyst sebenarnya memiliki perbedaan. Lalu, apa hal apa saja yang membedakan data scientist  data dan analyst ? 

Mari kita berkenalan dengan masing-masing profesi tersebut, dan peran serta tanggung jawab antara data scientist dan data analyst. Dengan begitu kita bisa memahami letak perbedaan kedua aplikasi tersebut. Artikel ini akan merangkum informasi terkait dengan profesi Data Scientist VS Data Analyst. Mencakup gambaran umum tugas dan peran masing-masing profesi di perusahaan. Jadi, mari simak bersama-sama artikel ini sampai selesai!

1. Data Analyst

Data Analyst tidak memiliki akses ke semua data karena Data Analyst difokuskan pada proses analisis statistik untuk memecahkan permasalahan kemudian memberikan laporan secara rutin dan teratur. Selain itu, untuk sebagian besar orang yang ingin memulai karir terkait bidang data biasanya merintis karirnya dimulai dari menjadi seorang Data Analyst. Untuk berkarir sebagai Data Analyst ada skillset yang harus kamu kuasai seperti, Google Analytics, pengetahuan bahasa pemrograman, pemahaman statistika, membuat laporan dan  visualisasi data, pengetahuan tentang database/SQL, serta menguasai penggunaan spreadsheet.

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

2. Data Scientist

Data Scientist adalah profesi yang dapat membuat prediksi berdasarkan pola-pola data yang  berasal dari masa lalu dan masa sekarang, data tersebut dikumpulkan, diolah, dan dianalisis sampai menghasilkan suatu informasi yang dapat berguna bagi instansi terkait. Salah satunya, dapat digunakan sebagai pendukung dan pertimbangan dalam pembuatan keputusan di instansi atau perusahaan terkait. Untuk mengubah data tersebut menjadi informasi yang bermanfaat, Data Scientist memiliki tanggung jawab dan tugas tertentu meliputi, perencanaan strategis untuk analisis data, melakukan data preprocessing, yang mencakup proses data cleaning, dan data transformation, melakukan optimasi pada pemodelan dan selain dapat memvisualisasikan tapi, juga harus terampil dalam mengkomunikasikan hasil visualisasi terhadap audience.

3. Tugas Pekerjaan Data Analyst VS Data Scientist

Jika kamu perhatikan di beberapa situs lowongan kerja seperti linkedin job desc antara data scientist dan data analyst di tiap-tiap perusahaan bervariasi tergantung dengan jenis industri yang dijalani. Maka dari itu beberapa tugas dan peran data scientist dan data analyst dibawah ini merupakan gambaran secara umumnya saja. Adapun perbedaan tugas dan peran data scientist vs data analyst seperti pada tabel berikut:

Tugas Data Analyst:

• Melakukan pengumpulan data dan melakukan data preprocessing tahap awal

• Bertanggung jawab atas analisis statistik dan interpretasi data

• Optimalkan efisiensi dan kualitas statistik

• Memanipulasi database dengan bahasa query

• Melakukan reporting dan visualisasi data untuk menceritakan kesimpulan yang telah di dapat

• Memastikan kualitas dan pemeliharaan data

Tugas Data Scientist:

• Memahami proses bisnis yang ada di perusahaan

• Melakukan data preprocessing yang mencakup proses data cleaning, dan data transformation

• Terlibat dalam perencanaan strategis untuk analisis data

• Melakukan data analitik dan optimasi menggunakan Machine Learning dan Deep Learning

• Bertanggung jawab untuk mengembangkan model operasional

• Sebagai jembatan antara stakeholder dengan customer/client

4. Tools yang Umum Digunakan Pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist

Untuk menyelesaikan tugas dan perannya di perusahaan tentunya dibutuhkan tools-tools yang dapat menunjang pekerjaan mereka. Tools yang digunakan oleh Data Scientist adalah Python/R, SAS, Hadoop and Spark tools seperti pig dan hive, algoritma machine learning dan deep learning, SQL, Tableau dan Matlab. Sementara Data Analyst biasanya menggunakan tools seperti, advanced spreadsheet SPSS/Excel, Tableau dan Storytelling, Google Analytics, Talend, Power BI, Python/R serta SQL.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 

5. Pelajari Kiat Sukses Mendapat Pekerjaan Data Analyst Bersama DQLab

Untuk berkarir sebagai Data Analyst tidak perlu memiliki background STEM, karena bahkan semua bidang pasti akan sering bersinggungan dengan data. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar data analyst dan data scientist. Tetapi, tidak punya waktu untuk pergi ke lembaga kursus dan memilih untuk belajar otodidak, dan malah overdosis informasi? Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita