PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 30 Menit 47 Detik 

Data Analyst vs Data Scientist, Kenali Profesinya Lebih Dalam Yuk

Belajar Data Science di Rumah 25-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9e210e2f6066ef0112534da747b2806b_x_Thumbnail800.jpg

Profesi Data Analyst atau Data Scientist ya? Pernyataan ini terkadang sering terlintas di benakmu, terutama kamu seorang data enthusiast dan sedang mencari profesi yang bergelut di dunia data. Pada dasarnya kedua profesi ini sangat hand-in-hand dengan data, karena mereka bertugas untuk mengumpulkan data hingga mengkomunikasikan hasil temuan data yang ada. Sudah banyak perusahaan atau instansi yang membutuhkan data untuk meningkatkan performa bisnis mereka. Prospek pada kedua profesi juga sangat menjanjikan dan cemerlang, tidak heran sudah banyak kita jumpai lowongan kerja untuk mengolah data.


Tapi, perlu kamu ketahui bahwa kedua profesi juga memiliki keterampilan dan keahliannya masing-masing. Keahlian tersebut tidak dapat dialihkan atau saling bertukar, karena akan mempengaruhi pada hasil data. Pas banget nih, pada artikel DQLab kali ini akan membahas perbedaan yang dimiliki pada "sexiest job of the 21th century" ini. Penasaran? Yuk, langsung simak artikel berikut!


1. Role dan Tanggung Jawab

Memiliki volume data yang banyak tentunya sangat bermanfaat bagi pemangku bisnis, namun tanpa disadari data-data tersebut dalam sudut pandang seorang Data Analyst dan Data Scientist menjadi sebuah tantangan dan peluang dalam membantu perusahaan atau industri lainnya. Perlu diketahui lebih jauh, meskipun kedua profesi sama-sama mempelajari data namun terdapat perbedaan.

  1. Data Analyst

    Pekerjaan yang sering dilakukan oleh seorang Data Analyst biasanya bekerja dengan data yang terstruktur untuk memecahkan masalah bisnis yang nyata dengan menggunakan alat seperti bahasa pemrograman SQL, R atau Python, melakukan visualisasi data, dan juga analisis statistik. Adapun beberapa tugas yang dikerjakan sebagai Data Analyst, diantaranya:

    • Melakukan data cleaning dan mengatur ulang analisis pada data
    • Memperoleh data dari sumber primer dan sekunder
    • Menganalisis data untuk melihat pola dan trend yang nantinya diterjemahkan ke dalam wawasan yang berguna atau dapat ditindaklanjuti
    • Menyajikan hasil analisis data menjadi informasi yang mudah untuk dipahami


  1. Data Scientist

    Sedikit berbeda dengan pekerjaan yang dilakukan oleh Data Analyst, seorang Data Scientist diperlukan ketika volume dan kecepatan data pada perusahaan melebihi tingkat tertentu dan membutuhkan keterampilan dalam mengolah serta memilah data yang kuat. Data Scientist menggunakan teknik data yang lebih maju, yaitu membuat suatu prediksi masa depan dengan menggunakan alrogitme Machine Learning dalam menangani data terstruktur dan tidak terstruktur. Berikut beberapa tugas yang dikerjakan seorang Data Scientist, diantaranya:

    • Mengumpulkan, mengolah data mentah yang berguna untuk pemangku bisnis dalam mengembangkan integrasi data dan sistem manajemen.
    • Menguji, menjalankan, dan menyempurnakan model dalam sistem pendukung keputusan untuk mendapatkan wawasan bisnis yang diinginkan dan dibutuhkan.
    • Menulis program untuk mengoptimalkan pengumpulan dan pemrosesan data.
    • Mengkomunikasikan hasil temuan menggunakan presentasi, laporan tertulis, dan visualisasi data.


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Skill yang Wajib Dimiliki

Pada poin kedua ini akan membahas syarat keterampilan khusus pada masing-masing role. Kedua role sama-sama bekerja dengan data, tetap setiap role menggunakan dan keterampilan serta alat yang sedikit berbeda. Lebih jelasnya, yuk kita bahas kedua rolenya

  1. Data Analyst

    • Mempunyai dan memahami Ilmu Matematika dan Statistik
    • Mempunyai keterampilan analisis, karena seorang Data Analyst akan mengumpulkan, mengatur dan mengelola data dengan menggunakan SQL. analisis juga dapat memperbaharui keterampilan data dengan menjelajahi bahasa pemrograman dan teknologi baru.
    • Menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, SQL, JavaScript
    • Paham menggunakan spreadsheet tools seperti Excel
    • Memiliki keterampilan dalam berkomunikasi dan visualisasi data, seperti menggunakan Tableau, PowerBI, dan lainnya.


  1. Data Scientist

    • Memahami Ilmu Statistik, Matematika, dan Computer Science
    • Mempunyai skill Machine Learning dan Hadoop, dengan demikian dapat memanfaatkan data secara efektif dalam menangani data dengan skala besar yang terstruktur dan tidak terstruktur.
    • Menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, SAS, MATLAB, SQL, dan lainnya
    • Mempunyai kemampuan komunikasi visualisasi data dan story-telling yang baik, karena dari temuan data yang kompleks tersebut tidak semua orang awam dapat memahaminya. 


3. Perbedaan Utama Kedua Role

Meskipun pada pemaparan diatas hanya beberapa saja yang berbeda, namun hal tersebut akan mempengaruhi proses kerja pada masing-masing role. Perbedaan utama yang dilakukan oleh seorang Data Analyst adalah mereka lebih berfokus menjawab pertanyaan yang lebih spesifik daripada mengeksplorasi secara terbuka. Mereka akan mengidentifikasi masalah pada kualitas data dan menerapkan metrik baru untuk mengetahui bagian bisnis yang belum begitu dipahami. Sedangkan pada profesi Data Scientist sendiri mereka berperan pada pemanfaatan data, dengan menerapkan AI dan Machine Learning sebagai penerapan bisnis pada perusahaan yang nantinya membantu mengurangi risiko, membantu stakeholders mengambil keputusan yang tepat, serta dapat mengidentifikasi peluang baru.


4. Kedua Role Dalam Revolusi Industri 4.0

Jika dilihat secara kasat mata tampak begitu mirip cara kerjanya, karena kedua profesi berurusan dengan dataset namun perlu diperhatikan juga bahwa setiap profesi membutuhkan keahlian yang khusus. Kedua profesi menawarkan manfaat yang sangat signifikan dan dikenal sebagai profesi yang menjanjikan, karena sudah banyak perusahaan yang menggunakan keahlian dan keterampilan mereka dalam menjalankan bisnis perusahaan atau industri lain. Dengan memaksimalkan Ilmu Data Science dan mempunyai keterampilan analisis yang baik, kamu selangkah lebih maju untuk siap berkompetisi di industri 4.0!


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya


5. Siap Berkarir Menjadi Seorang Data Analyst? Yuk, Mulai Bergabung Bersama DQLab!

Salah satu kunci kamu menjadi Data Analyst adalah banyak berlatih, membangun portofolio dengan mengimplikasikan ilmu pembelajarannya dan pastinya tidak putus asa sahabat!. Jika kamu bingung mencari tempat untuk berlatih dan belajar Ilmu Data Science? Yuk, Signup sekarang di DQLab, nikmati pembelajaran module GRATIS “Introduction to Data Science” yang tersedia dan tentunya di DQLab akan mengenalkan berbagai tools yang digunakan oleh Data Analyst dan Data Scientist. 

Selamat mencoba Sahabat Data DQLab!


Penulis: Agnes Nurlisa




Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!