Beda Jobdesc Data Scientist vs Data Analyst

Profesi data scientist sering terdengar pada era saat ini karena perkembangan teknologi. Semakin pesatnya big data dan ilmu data science membuat profesi ini banyak diincar. Namun, banyak yang masih keliru mendefinisikan beragam profesi yang ada di ilmu data science. Diantaranya terdapat data scientist, data analyst, dan data engineer. Masing-masing memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda. Sayangnya tak banyak orang yang memahami perbedaan tersebut.

Data scientist secara garis besar harus lebih menguasai pada pengetahuan machine learning. Sedangkan seorang data analyst berfokus pada mengubah data menjadi informasi yang bermakna untuk kebutuhan bisnis dan pengambilan keputusan. Karena peran yang berbeda tersebut tentunya detail job description masing-masing posisi yang berbeda.

Seperti apa detail perbedaan kedua posisi praktisi data tersebut? Tools dan skill apa saja yang mendukung kedua pekerjaan tersebut? Yuk simak penjelasan di bawah ini!

1. Mengenal Apa itu Data Science

Data science merupakan ilmu yang menggabungkan sebuah kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian pemrograman, matematika, dan statistik. Tujuannya adalah untuk mengekstrak sebuah pengetahuan atau informasi dari data. Jika sebuah bisnis ingin berkompetisi dan tetap relevan, ia harus mampu mengimplementasi data science. Ada tiga pilar pengetahuan yang dibutuhkan di bidang data science yaitu bisnis, matematika, dan teknologi.

Praktisi data yang mengolah data berdasarkan ilmu data science harus bisa mengolah data menjadi informasi yang bisa dipahami untuk membantu perancangan strategi guna menyelesaikan masalah bisnis. Untuk bisa melakukan ini, keahlian data science pun harus disertai pemahaman bisnis sehingga penyelesaian yang diusulkan berdasarkan data mungkin untuk dilakukan sebuah bisnis untuk mencapai tujuannya.

Data science sangat membutuhkan ilmu matematika, karena data harus diolah secara kuantitatif. Banyak permasalahan dalam bisnis yang dapat diselesaikan dengan membuat model analitik dengan dasar matematika. Untuk membuatnya, dibutuhkan pemahaman matematika yang mendalam.

Selain itu, data science tidak bisa lepas dari teknologi dan kreativitas serta kecerdasan dalam menggunakan keahlian teknis untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Data science adalah keilmuan yang menggunakan data dalam jumlah besar dan algoritma yang rumit, sehingga butuh keahlian ilmu komputer yang mendalam.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Macam-macam Profesi Data Science

Seiring berkembangnya data science, bidang profesi yang bernaung pada bidang tersebut kini sedang dicari-cari. apa saja contoh pekerjaan yang berada di bawah payung ilmu data science? Berikut penjelasannya. 

• Data analyst. Bertanggung jawab mengumpulkan, membersihkan, dan menafsirkan kumpulan data untuk menjawab pertanyaan atau memecahkan masalah pelanggan. Data analyst dapat bekerja di banyak sektor industri, termasuk bisnis, keuangan, hukum, sains, kedokteran, dan pemerintahan.

• Data scientist. Bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan menganalisis kumpulan big data terstruktur dan tidak terstruktur. Peran mereka adalah untuk menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan matematika untuk menganalisis, memproses, dan memodelkan data. Data scientist juga harus menginterpretasikan hasil analisis untuk membuat rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk keperluan bisnis perusahaan.

• Data engineer.  Bertanggung jawab untuk merancang dan membangun sistem guna mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar. Bidang seperti machine learning dan deep learning tidak akan berhasil tanpa data engineer yang bisa memproses dan menyalurkan data.

3. Mengenal Data Scientist

Seorang data scientist biasanya bekerja dalam tim untuk mengumpulkan berbagai data dan informasi. Data tersebut digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan dan mengidentifikasi peluang bisnis yang lebih baru. Pada praktiknya data scientist juga melakukan eksperimen terhadap data-data yang telah dikumpulkan dengan maksud membuktikan dan memberikan solusi yang paling tepat untuk perkembangan sebuah usaha atau bisnis.

Dalam struktur kerja, seorang data scientist umumnya melakukan laporan kerja kepada pemimpin proyek/departemen, Chief Data Officer, atau kepala analytics dalam tim analisis data yang lebih besar.

Agar dapat menjadi seorang data scientist, dibutuhkan beberapa kemampuan khusus seperti berikut ini.

• Probabilitas dan statistik. Dengan memiliki kedua kemampuan ini, kalian akan memahami semua informasi data yang tersedia dan mengungkap anomali pada data. Bukan hanya itu, kalian juga bisa memprediksi tren di masa depan berdasarkan data dari tren sebelumnya.  

• Pemrograman. Adapun peran pemrograman sebagai data scientist adalah untuk ekstraksi data, membersihkan data, dan visualisasi data. Jadi, keterampilan ini dibutuhkan untuk mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang bisa ditindaklanjuti. 

• Manajemen basis data. Tools manajemen basis data dirancang untuk mendefinisikan, memanipulasi, mengambil, dan mengelola data dalam database. Seorang data scientist yang memiliki skills ini dapat mendefinisikan aturan guna memvalidasi dan memanipulasi data.

• Machine learning. Dengan skills machine learning, kalian dapat mendeteksi kemungkinan adanya penipuan dan risiko. Selain itu, kalian juga bisa membuat sistem pengenalan wajah dan suara serta penyaringan spam otomatis.

  
  

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

4. Job Description Data Scientist vs Data Analyst

Secara garis besar, data scientist berperan untuk menganalisis, mengatur, dan menafsirkan data. Data scientist bekerja mengolah data yang didapat dari data engineer. Kemudian, mencari adanya peluang baru yang bisa diwujudkan dari data tersebut.

Sedangkan data analyst berperan untuk mengolah dan menguji data, mengambil kesimpulan, serta melakukan visualisasi data. Seorang data analyst harus bisa mencari insight baru yang berkaitan dengan kemajuan bisnis. Lebih jelasnya, terangkum pada tabel berikut.

Sudah siap meningkatkan kemampuan kalian agar menjadi praktisi data profesional? Kalian bisa loh mulai mempersiapkan diri dan belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. 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 ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya