5 Perbedaan Data Scientist vs Statistician, Apa Saja?

Mendengar kata “scientist” yang tersemat dalam profesi data scientist tentu tak terlepas dari gambaran mengenai seseorang yang melakukan penelitian mendalam, mengumpulkan data, menganalisis informasi secara kritis, dan menggunakan metode ilmiah untuk menarik kesimpulan yang dapat diandalkan. Data scientist mengaplikasikan prinsip-prinsip ilmiah dan teknik statistik untuk mengolah data dalam jumlah besar, menemukan pola dan tren, serta menghasilkan wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis di berbagai sektor industri.

Di satu sisi, ada pula profesi yang tugasnya terbilang mirip dengan data scientist yaitu statistician. Meskipun kedua profesi ini seringkali digunakan secara bergantian, ada perbedaan kunci dalam pendekatan dan fokusnya. Statistician cenderung lebih fokus pada penerapan teori statistik klasik untuk menganalisis data, melakukan pengujian hipotesis, dan menghasilkan estimasi parameter populasi.

Mereka sering bekerja dalam konteks penelitian ilmiah, survei, atau studi epidemiologi, dan memiliki pemahaman yang mendalam tentang metodologi statistik. Nah, kira-kira apa sih yang membedakan antara kedua profesi ini? Daripada kamu penasaran, yuk simak penjelasannya lewat artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!

1. Pendekatan Analisis

Data scientist cenderung menggunakan pendekatan holistik terhadap analisis data. Mereka tak hanya menggunakan statistik klasik, namun juga mengaplikasikan teknik-teknik modern seperti machine learning dan data mining. Data scientist berfokus pada pengembangan model prediktif, identifikasi pola, dan pengambilan keputusan yang didasarkan pada data.

Statistician cenderung menggunakan pendekatan yang lebih tradisional terhadap analisis data. Mereka fokus pada penerapan teori statistik klasik untuk menganalisis data, melakukan pengujian hipotesis, dan menghasilkan estimasi parameter populasi.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Keterampilan Komputasi 

Data scientist memiliki keterampilan yang kuat dalam pemrograman dan teknologi informasi. Mereka mampu memanipulasi data dalam skala besar dan mengembangkan solusi teknis untuk masalah analisis data menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL. Statistician mungkin memiliki pemahaman yang lebih terbatas dalam hal pemrograman dan teknologi informasi. Mereka lebih cenderung menggunakan perangkat lunak statistik seperti SPSS atau SAS untuk melakukan analisis data.

3. Lingkup Pekerjaan 

Data scientist biasanya bekerja di berbagai industri, termasuk teknologi, keuangan, kesehatan, dan e-commerce. Mereka terlibat dalam berbagai proyek, mulai dari analisis data bisnis hingga pengembangan produk berbasis data. Statistician sering bekerja dalam konteks penelitian ilmiah, survei, atau studi epidemiologi. Mereka mungkin terlibat dalam merancang eksperimen, menganalisis data penelitian, atau memberikan konsultasi statistik.

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

4. Tujuan Bisnis

Data scientist sering memiliki tujuan untuk menghasilkan wawasan bisnis yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, atau mengembangkan produk dan layanan baru. Sedangkan Statistician cenderung memiliki fokus yang lebih luas, yang mungkin meliputi analisis data untuk tujuan akademis, pengambilan keputusan pemerintah, atau pengembangan kebijakan publik.

5. Penekanan pada Prediksi vs. Pengukuran

Data scientist cenderung lebih tertarik pada pengembangan model prediktif yang dapat digunakan untuk membuat perkiraan atau ramalan berdasarkan data historis. Mereka sering menggunakan teknik seperti regresi, klasifikasi, dan pengelompokan untuk membuat prediksi tentang perilaku atau tren masa depan. Statistician cenderung lebih fokus pada pengukuran dan estimasi parameter populasi berdasarkan sampel data yang diambil. Mereka melakukan analisis untuk memahami pola atau hubungan dalam data, tetapi tidak selalu bertujuan untuk membuat prediksi.

Meskipun kedua profesi ini memiliki kesamaan dalam penggunaan data dan analisis, perbedaan dalam pendekatan dan keterampilan yang diperlukan dapat membuat perbedaan yang signifikan dalam konteks pekerjaan dan proyek yang dihadapi. Statistician mungkin lebih cocok untuk proyek-proyek yang memerlukan analisis statistik mendalam dan pemahaman yang kuat tentang metodologi penelitian, sementara data scientist cenderung lebih cocok untuk proyek-proyek yang memerlukan integrasi data dari berbagai sumber, pengembangan model prediktif, dan pemahaman yang mendalam tentang teknologi informasi.

Tertarik menjadi bagian praktisi data profesional? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis: Reyvan Maulid