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 Profesi Data Analyst

Data Analyst bertanggung jawab mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data untuk membantu pengambilan keputusan bisnis. Mereka menggunakan alat seperti SQL, Excel, dan visualisasi (Power BI/Tableau) untuk membuat laporan rutin, dashboard, dan insight dasar. Di Republik digital seperti Indonesia, kebutuhan akan Data Analyst terus meningkat, terutama di perusahaan fintech, ritel, dan startup teknologi.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Mengenal Profesi Data Scientist

Sementara itu, Data Scientist mengembangkan algoritma prediktif dan model machine learning yang kompleks untuk meramalkan tren dan membuat keputusan otomatis. Selain menggunakan tools Data Analyst, mereka juga menerapkan Python/R lanjutan, statistik, dan ilmu data untuk membangun sistem berbasis AI. Umumnya, Data Scientist lebih terlibat dalam penelitian data dan proyek berbasis big data.

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.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Gaji dan Prospek Karir

Data dari Glassdoor tahun 2025 menunjukkan perbedaan kompensasi yang signifikan. Data Analyst di Jakarta memiliki gaji rata-rata sekitar IDR 94 juta per bulan (~USD 6.300) dengan kisaran 70–130 juta per bulan. Data Scientist di Jakarta berkisar IDR 106 juta per bulan (~USD 7.100), dengan total kompensasi bisa mencapai ~126 juta per bulan.

Sedangkan di pasar global (AS), rata-rata Data Analyst berkisar USD 65.000–85.000/tahun. Data Scientist sering mendapat USD 100.000–115.000 bahkan lebih tinggi. Tren pertumbuhan karier juga lebih cepat untuk Data Scientist, karena permintaan global meningkat 36% hingga 2033.

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.

Kalau kamu tertarik membangun karier sebagai data professional, baik Data Analyst maupun Data Scientist, kamu bisa mulai gratis di DQLab! Daftar sekarang di DQLab untuk akses bootcamp Python, SQL, machine learning, dan portofolio real-world projects yang siap menunjang kariermu.

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.