[LAST DAY] MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 43 Menit 32 Detik 

Bingung Memilih Data Scientist atau Data Analyst? Yuk Kenali Perbedaannya

Belajar Data Science di Rumah 19-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1cba0cb739085ba5b88dafed71054591_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist atau Data Analyst? Mungkin pertanyaan ini akan terlintas di pikiran kalian ketika ingin memulai berkarir di bidang data. Padahal, terdapat banyak role lainnya di bidang data seperti Data Engineer, Business Analyst, Business Intelligence dan lain sebagainya. Namun, pekerjaan yang paling dulu ada diantara yang lainnya adalah Data Analyst, dan pekerjaan yang paling populer saat ini adalah Data Scientist, jadi wajar apabila banyak yang bertanya-tanya mengenai mana pilihan karir yang paling cocok bagi mereka.


Bagi kamu yang mempelajari Data Science, kamu tidak hanya bisa menjadi Data Scientist, tapi juga bisa berkarir di posisi data lainnya seperti Data Analyst. Secara umum, memang Data Scientist dan Data Analyst sama-sama bertugas untuk mengolah data, namun sebenarnya kedua posisi ini cukup jauh berbeda. Banyak orang awam akan Data Science yang tidak bisa membedakan kedua posisi ini.


Jika beberapa dari kamu masih bingung apa yang membedakan profesi Data Scientist dan Data Analyst. Jangan khawatir, karena pada artikel ini akan kita bahas secara spesifik peran dari masing masing profesi ini. Dari segi tugas serta tanggung jawabnya di perusahaan, dan juga skillset dari masing-masing profesi tersebut. Sehingga, bisa dijadikan sebagai bahan pertimbangan kamu untuk memilih mana profesi yang lebih cocok untuk kamu. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Siapa Data Scientist dan Data Analyst?

data scientist

Data Scientist

Data Scientist merupakan seseorang yang menganalisis data serta menafsirkan kumpulan data yang kompleks. Data Scientist menganalisis data menggunakan metode-metode yang sesuai dengan permasalahan data sehingga menemukan solusinya. Data Scientist bertugas mulai dari proses pengumpulan data, pengolahan data sampai menganalisis data dalam jumlah besar. Ilmu-ilmu yang berperan penting diantaranya adalah ilmu statistik, pemrogramanan dan pengetahuan bisnis.

Tanggung jawab seorang Data Scientist secara umum adalah:

  • Melakukan preprocessing data yang melibatkan transformasi data dan pembersihan data.

  • Memahami persyaratan perusahaan, model bisnis.

  • Penasaran untuk merumuskan pertanyaan mandiri yang sesuai untuk masalah terutama masalah yang akan dihadapi.

  • Menggunakan Machine Learning untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola dalam data.

  • Mengembangkan model operasional.

  • Menggunakan teknik visualisasi yang digabungkan dengan keterampilan mendongeng untuk mengkomunikasikan hasil dengan perusahaan.


Data Analyst

Data Analyst merupakan seseorang yang bertanggung jawab untuk mengolah data, mengambil kesimpulan sampai dengan memvisualisasikan data serta menginterpretasikannya. Seorang Data Analyst tidak diharuskan memahami bahasa pemrograman dibandingkan dengan Data Scientist. Namun akan menjadi lebih memudahkan pekerjaan seorang Data Analyst jika memiliki pengetahuan bahasa pemrograman yang cukup baik.

Tanggung jawab Data Analyst secara mendasar meliputi:

  • Menganalisis data menggunakan statistik deskriptif.

  • Menggunakan bahasa query database untuk mengambil dan memanipulasi informasi.

  • Melakukan pemfilteran data, pembersihan, dan transformasi tahap awal.

  • Mengkomunikasikan hasil dengan tim menggunakan visualisasi data.

  • Bekerja dengan tim manajemen untuk memahami persyaratan bisnis.

  • Melakukan Analisis Data Eksplorasi (Exploratory Data Analysis).


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Skill dan Common Tools yang Dimiliki Data Scientist dan Data Analyst

data scientist

Data Scientist

Adapun seorang Data Scientist harus memiliki skill dan menggunakan tools berikut ini:

  • Memiliki pengetahuan yang mendalam di bidang Matematika dan Statistik.

  • Terampil dalam menangani informasi terstruktur dan tidak terstruktur.

  • Mahir dalam algoritma Machine Learning.

  • Berpengalaman dalam menggunakan teknik Data Mining.

  • Mahir menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, SAS, dan R.


Data Analyst

Skills dan tools yang digunakan oleh Data Analyst adalah:

  • Memiliki kemampuan matematika yang kuat.

  • Memiliki kemampuan memecahkan masalah.

  • Memiliki keterampilan komunikasi yang kuat.

  • Memiliki keterampilan analitis.

  • Menguasai Excel, Oracle, dan SQL.



3. Apa yang Membedakan Kedua Profesi Ini?

Perbedaan Umum

Jika kita memahami pengertian dan masing-masing tugas yang dilakukan oleh Data Scientist dan Data Analyst di atas, perbedaan kedua profesi ini terletak pada scope yang dikerjakan. Data Analytics merupakan bagian dari tahap pengelolaan Data Science. Apa yang terjadi sebelum dan sesudah proses data Analytics adalah bagian dari Data Science. Salah satu perbedaan signifikan antara Data Analyst dan Data Scientist adalah bahwa Data Analyst tidak memiliki akses ke semua data dan ini membatasi fungsi kerja mereka. Hal ini karena Data Analyst diberikan masalah untuk dipecahkan dan yang dia butuhkan hanyalah proses berpikir jangka pendek untuk mengembangkan tindakan cepat untuk menanggapi/menyelesaikan masalah ini.


Perbedaan Work Experience

Beberapa perusahaan terkadang memasukkan work experience sebagai hal yang perlu diperhatikan di kualifikasi pekerjaan. Menariknya, kualifikasi work experience yang dibutuhkan untuk posisi Data Analyst dan Data Scientist di level yang sama ternyata berbeda. Untuk menjadi seorang Data Analyst di level junior rata-rata membutuhkan waktu 0-2 tahun, sementara untuk menjadi seorang Data Scientist dibutuhkan work experience rata-rata selama 3-5 tahun.


4. Bisakah Data Scientist Menjadi Data Analyst? Atau Sebaliknya?

data scientist

Secara umum, tugas antara Data Scientist dengan Data Analyst memang ada yang beririsan. Hal ini tentu saja akan mempermudah proses transisi jika seorang Data Scientist kemudian menjadi Data Analyst atau sebaliknya. Umumnya untuk bisa menjadi seorang Data Scientist, Data Analyst akan menambah skill akan ilmu data yang lebih relevan dengan pekerjaan Data Scientist. Ini bisa dilakukan dengan cara melanjutkan pendidikan ataupun mengambil kursus online akan Data Science di tingkat advanced. Atau jika dari Data Scientist ingin pindah haluan menjadi Data Analyst, dan mempunyai skill SQL. Maka akan lebih mudah melakukan career switch menjadi seorang Data Analyst.


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


5. Masih Bingung Mau Berkarir Jadi Data Scientist atau Data Analyst? Cari Tahu Jawabannya di DQLab

Walaupun memerlukan berbagai skill ternyata Data Science bisa dipelajari oleh siapapun loh! Bagi seorang beginner, mungkin terlihat mustahil untuk mempelajari bahasa pemrograman dengan sintaks dan algoritma yang rumit. Tenang saja, bahasa pemrograman tidak sesulit yang kita bayangkan, kok! 

Yuk belajar bahasa pemrograman untuk Data Science bersama DQLab! DQLab memiliki berbagai modul untuk pemula yang ingin belajar menggunakan berbagai tools Data Science seperti R, Python, dan SQL. 


Modul-modul ini disusun oleh expert di bidangnya sehingga kita tidak perlu khawatir mengenai isi dan materi yang akan kita pelajari. Kamu juga bisa menikmati modul gratis ‘Introduce to Data Science’ dengan cara klik button di bawah ini atau kunjungi DQLab.id!


Penulis : Salsabila MR

Editor : Annisa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!