Apa Beda Jenjang Karir Data Analyst & Data Scientist?

Profesi data analyst dan data scientist adalah dua karir paling diminati seiring dengan pesatnya transformasi digital di berbagai industri. Kedua profesi ini sering dianggap serupa karena sama-sama bekerja dengan data, tetapi sebenarnya memiliki perbedaan mendasar dalam peran, keterampilan, dan jenjang karirnya. Oleh karena itu, memahami perbedaan antara keduanya sangat penting bagi siapa saja yang ingin membangun karir di bidang data.

Menentukan jalur karir yang tepat bisa menjadi tantangan, terutama bagi pemula yang baru mengenal dunia data. Dengan memahami tugas dan tanggung jawab masing-masing profesi, kalian dapat lebih mudah memilih jalur yang paling sesuai dengan minat dan kemampuan. Yuk, langsung simak perbedaannya!

1. Mengenal Data Analyst

Data analyst adalah profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data agar menghasilkan wawasan yang dapat membantu pengambilan keputusan bisnis. Mereka bekerja dengan berbagai teknik analisis data dan tools seperti SQL, Excel, Python, dan visualisasi data menggunakan Tableau atau Power BI.

Tugas utama data analyst meliputi:

• Membersihkan dan mengorganisir data agar siap digunakan.

• Menganalisis data untuk mengidentifikasi tren, pola, dan anomali.

• Membuat visualisasi data dan laporan yang mudah dipahami oleh manajemen.

• Memberikan rekomendasi berbasis data untuk mendukung keputusan bisnis.

Seorang data analyst perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang bisnis tempat mereka bekerja, sehingga dapat menyajikan analisis yang relevan. Kemampuan komunikasi juga penting agar hasil analisis bisa disampaikan dengan jelas kepada tim atau pemangku kepentingan yang tidak memiliki latar belakang teknis.

Baca juga: Prospek Karir Data Scientist di Era Transformasi Digital

2. Mengenal Data Scientist

Berbeda dengan data analyst, data scientist memiliki tanggung jawab yang lebih kompleks. Mereka tidak hanya menganalisis data, tetapi juga membangun model prediktif menggunakan machine learning dan kecerdasan buatan (AI) untuk menghasilkan insight yang lebih mendalam.

Tugas utama data scientist meliputi:

• Mengolah data dalam jumlah besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur.

• Mengembangkan model statistik dan algoritma machine learning.

• Menggunakan bahasa pemrograman seperti Python dan R untuk analisis data.

• Melakukan eksperimen dan penelitian untuk menemukan solusi inovatif berbasis data.

Data scientist membutuhkan keterampilan teknis yang lebih tinggi dibandingkan data analyst. Selain statistik dan matematika, mereka harus memahami konsep machine learning, deep learning, serta teknik pemrosesan data yang lebih kompleks.

3. Beda Jenjang Karir Keduanya

Perbedaan utama jenjang karir data analyst dan data scientist terletak pada tingkat kompleksitas pekerjaan dan keterampilan yang dibutuhkan. Data analyst biasanya berfokus pada analisis operasional, sedangkan data scientist lebih strategis dengan pendekatan berbasis AI dan machine learning.

Jenjang karir data analyst:

• Entry-level: Junior Data Analyst

• Mid-level: Data Analyst

• Senior-level: Senior Data Analyst / Data Specialist

• Expert-level: Data Scientist (dengan peningkatan skill di AI dan machine learning)

Jenjang karir data scientist:

• Entry-level: Junior Data Scientist

• Mid-level: Data Scientist

• Senior-level: Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer

• Expert-level: Chief Data Officer atau Head of Data Science

Data analyst sering menjadi langkah awal bagi seseorang yang ingin berkarir di bidang data. Dengan pengalaman dan peningkatan keterampilan, seorang data analyst bisa beralih menjadi data scientist. Namun, keduanya memiliki peran penting dalam perusahaan, di mana data analyst membantu mengorganisir data dan data scientist menggali insight yang lebih strategis.

4. Gaji dan Prospek Karir

Salah satu faktor yang sering dipertimbangkan dalam memilih karir adalah gaji dan prospek jangka panjang. Secara umum, data scientist memiliki potensi gaji yang lebih tinggi dibandingkan data analyst karena keterampilan teknis yang lebih kompleks dan kebutuhan industri yang terus berkembang.

Rata-rata gaji (berdasarkan data global):

• Data Analyst: $50,000 - $85,000 per tahun (tergantung pengalaman dan industri)

• Data Scientist: $80,000 - $150,000 per tahun (tergantung kompleksitas pekerjaan dan keahlian tambahan)

Permintaan akan profesional data terus meningkat seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang beralih ke strategi berbasis data. Oleh karena itu, baik data analyst maupun data scientist memiliki prospek karir yang cerah di masa depan.

Baca juga: Bootcamp Data Scientist: Solusi Praktis Mulai Karir di Era AI

5. Hal yang Harus Dipersiapkan

Bagi kalian yang ingin berkarir sebagai data analyst atau data scientist, berikut beberapa hal yang perlu dipersiapkan:

• Pendidikan dan keterampilan teknis: Gelar dalam ilmu komputer, matematika, statistik, atau bidang terkait bisa membantu memahami konsep dasar. Penguasaan tools seperti SQL, Excel, Tableau, Python, dan R sangat dianjurkan.

• Pemahaman tentang AI dan machine learning: Jika ingin menjadi data scientist, kalian harus menguasai konsep machine learning, termasuk teknik seperti regresi, klasifikasi, clustering, dan deep learning.

• Kemampuan komunikasi dan kolaborasi: Mampu menjelaskan hasil analisis kepada tim non-teknis adalah keterampilan penting. Kolaborasi dengan tim bisnis dan engineering juga akan mempercepat pengembangan solusi berbasis data.

• Pengalaman praktis: Mengikuti kursus, bootcamp, atau mengerjakan proyek data dapat meningkatkan keterampilan dan membangun portofolio. Magang atau freelance juga bisa menjadi pengalaman berharga.

Berdasarkan penjelasan di atas, profesi data analyst maupun data scientist ternyata memiliki perbedaan. Beda pula jenjang karir antar keduanya. Data scientist menuntut pemahaman mendalam tentang statistik, machine learning, dan pemrograman untuk membangun model prediktif yang kompleks. Selain itu, seorang data scientist juga harus mampu menangani big data, mengembangkan algoritma, serta melakukan eksperimen dengan berbagai teknik analisis untuk menghasilkan wawasan yang lebih akurat dan strategis bagi bisnis.

Sementara itu, data analyst lebih berfokus pada pengolahan, visualisasi, dan interpretasi data untuk membantu pengambilan keputusan sehari-hari dalam perusahaan. Seorang data analyst biasanya bekerja dengan SQL, Excel, dan alat BI seperti Tableau atau Power BI untuk menganalisis tren historis dan memberikan rekomendasi berdasarkan pola data yang ditemukan. Dengan tanggung jawab yang berbeda, jalur karier keduanya pun memiliki tantangan dan peluang yang unik sesuai dengan kebutuhan industri. Nah, kalian harus segera mempersiapkan diri sekarang juga! Mau berkarir menjadi data analyst atau data scientist.

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara Data Analyst dan Data Scientist?

Data Analyst fokus pada pengolahan, visualisasi, dan interpretasi data untuk membantu pengambilan keputusan bisnis. Mereka biasanya bekerja dengan laporan, dashboard, dan analisis tren. Sementara itu, Data Scientist memiliki cakupan kerja yang lebih luas, termasuk membangun model prediktif, machine learning, dan analisis yang lebih kompleks untuk menemukan pola tersembunyi dalam data.

2. Jenjang karier mana yang lebih cepat berkembang, Data Analyst atau Data Scientist?

Jenjang karier Data Scientist cenderung lebih cepat berkembang karena perannya lebih strategis dan memerlukan keahlian teknis yang lebih mendalam, seperti pemrograman dan machine learning. Namun, Data Analyst juga memiliki peluang besar untuk naik jabatan, misalnya menjadi Senior Data Analyst, Analytics Manager, atau beralih ke posisi Data Scientist dengan menambah keterampilan yang dibutuhkan.

3. Apakah bisa beralih dari Data Analyst ke Data Scientist?

Tentu saja! Banyak Data Scientist berawal dari peran sebagai Data Analyst. Kamu bisa mulai dengan memperdalam pemrograman (Python/R), statistik, dan machine learning, serta mengerjakan proyek-proyek berbasis data science. Sertifikasi dan kursus online juga bisa membantu mempercepat transisi ke peran Data Scientist.

Salah satu modal terpenting yang harus kamu miliki untuk bisa berkarir menjadi seorang data analyst atau data scientist adalah sertifikasi data. DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid