PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 5 Jam 8 Menit 25 Detik 

Data Analyst vs Data Scientist, Kepoin Perbedaannya Yuk

Belajar Data Science di Rumah 26-Januari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3d6cadfdba671fd5006dedd2a01ed5a2_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist dan Data Analyst merupakan dua profesi yang sedang naik daun dan milenial sekarang ini. Diprediksikan menurut World Economic Forum melalui laporan Prediksi Perkembangan Pasar Tenaga Kerja Tahun 2020-2025, data scientist merupakan salah satu profesi yang sedang banyak dicari. Bersamaan dengan profesi data analyst, profesi data scientist naik daun berkat adanya perkembangan big data. Kabarnya, pada tahun 2025 sejumlah pekerjaan nantinya akan dikerjakan secara berdampingan dengan mesin. Lantas inilah penyebabnya mengapa data scientist didaulat menjadi profesi yang paling bersinar di tahun 2025 nanti. Future of Jobs menempatkan posisi data scientist, data analyst, AI, machine learning specialists dan big data specialist sebagai jajaran posisi teratas yang banyak dicari. Adapun beberapa posisi diatas akan berpotensi untuk mendapatkan permintaan job yang terus meningkat di tengah maraknya era big data. Sejalan dengan beberapa perusahaan yang menerapkan data-driven dan pengambilan keputusannya based on the data, posisi data scientist dan data analyst diharapkan selalu ada. Hal ini dikarenakan perusahaan sekarang butuh orang-orang yang berkompeten dalam bidang data tentunya demi goals bisnis mereka.


Sekarang ini banyak perusahaan baik startup, tech industry, unicorn dan berbagai bidang lainnya kini sedang berlomba-lomba untuk mendapatkan talenta data yang berkompeten. Mereka membutuhkan orang-orang yang punya taste tentang data analytics untuk menunjang capaian tujuan yang perusahaan inginkan. Niatnya perusahaan disini ingin dan butuh seseorang yang mampu melaporkan, menginterpretasi data sesuai dengan keinginan user, menerjemahkan bahasa ilmiah menjadi bahasa yang mudah dipahami oleh tim terkait. Sebagai seorang praktisi data baik data analyst maupun data scientist perlu menanamkan rasa keingintahuan yang tinggi, punya kemauan belajar dan tekad yang kuat untuk bisa berkecimpung di dunia data. Meski kedua profesi ini nampaknya memiliki kemiripan, tetapi kedua role pekerjaan ini memiliki tugas dan tanggung jawab yang berbeda. Apalagi jika ditilik dari keduanya mereka punya karakteristik tersendiri dan perbedaan yang signifikan. Walaupun kedua posisi ini sama-sama berkecimpung dalam dunia data. Lalu, kira-kira apa saja ya perbedaannya dan apa sih fakta unik dari kedua profesi yang didaulat menjadi profesi paling bersinar ini. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang fakta unik dan menarik seputar profesi data scientist dan data analyst. Pastinya sahabat data DQLab penasaran apa saja perbedaannya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!


1. Sederetan Tugas dan Job Description

Bagi kalian yang memutuskan untuk berkarir di dunia data ataupun ingin switch career dari posisi sebelumnya ke posisi ranah data, pastikan untuk tahu terlebih dahulu apa saja job description dan tugas-tugasnya. Secara general, data scientist  disini berperan layaknya seorang ilmuwan data. Fokus utamanya adalah mentransformasi dari hal-hal yang kelihatannya rumit menjadi sederhana. Maksudnya disini adalah datanya ya. Ketika seorang data scientist mendapatkan database langsung dari perusahaan, seringkali mereka kewalahan dengan segumpal data yang unstructured alias berantakan. Disinilah peran seorang data scientist untuk dapat membersihkan data yang berantakan menjadi siap untuk dianalisis. Data scientist juga diharapkan mampu menemukan pola dan tren data sebagai dasar untuk mengajukan dugaan atau hipotesis. Hipotesis inilah yang diharapkan keluar sebagai rekomendasi pengambilan keputusan team dalam penyusunan strategi bisnis, pengembangan produk perusahaan dan hal-hal teknis lainnya.


Data analyst fokusnya adalah data cleaning alias pembersihan data. Tidak hanya berpatokan tentang siapa yang berhak untuk melakukan cleaning data apakah data analyst ataupun data scientist. Cleaning data dalam ranah data analyst bisa berbentuk data ganda, duplikasi data, missing value, error term pada data dan indikasi-indikasi lainnya. Tapi keduanya diharapkan mampu melakukan cleaning data tanpa memandang profesi manakah yang berhak melakukannya. Uniknya data analyst juga berurusan dengan pembuatan visualisasi data dan dashboard. Hasilnya nanti akan dijadikan sebagai keluaran saran bagi perusahaan untuk memperbaiki pelayanan dan meningkatkan kredibilitas perusahaan.


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


2. Skill yang Harus Dikuasai

Berbicara mengenai skill-skill yang perlu dikuasai memunculkan perspektif kalau data analyst dan data scientist apakah harus bisa coding? Jawabannya tidak selalu demikian jawabannya. Hal ini lihat terlebih dahulu konteks situasinya. Kita akan jabarkan satu persatu. Untuk posisi data scientist karena fokusnya adalah penafsiran dan menganalisis data secara komprehensif maka pengetahuan terkait statistika haruslah kuat. Hal ini dikarenakan seorang data scientist perlu mempertimbangkan penggunaan algoritma yang tepat untuk hasil analisis yang akurat. Mereka juga harus bisa paham problem solvingnya pakai software apa yang cocok dengan data mereka. Selain itu mereka setidaknya bisa menguasai salah satu (minimal) bahasa pemrograman antara Python, R maupun SQL.


Lanjut ke data analyst, mereka ini disarankan untuk memiliki skill setidaknya pengetahuan terkait domain knowledge dan komunikasi (presentasi). Hal ini perlu dipelajari karena di tangan data analyst inilah yang bisa menjadi jembatan penghubung ke team terkait hasil analisis data yang telah dianalisis. Mereka juga harus punya taste untuk mengolah data menjadi visualisasi yang menarik. Seperti grafik maupun infografis. Selain itu, statistika dan teknik pengolahan data juga perlu dikuasai. Sebab, mereka akan banyak menemui kasus-kasus terkait data yang tidak kalian sangka-sangka sebelumnya. Misalnya pada suatu waktu kalian menemukan data yang miss. Nah, disini kalian harus bisa memperbaikinya.


3. Deretan Softskill Yang Perlu Dipelajari

Kalau di pembahasan sebelumnya lebih banyak bahas tentang hard skill atau skill pokok dalam kedua posisi. Kali ini kita menyerempet ke softskill apa saja sih yang dikuasai. Mulai dari data scientist terlebih dahulu. Seorang data scientist diibaratkan sebagai perpanjangan tangan kepada para stakeholder. Mereka merupakan orang awam dan bahkan tidak paham terkait seluk-beluk hasil analisis kalian. Oleh karena itu, para data scientist harus bisa menjelaskan dengan bahasa yang sederhana dan tidak terkesan ilmiah. Disinilah tuntutan sampingan data scientist yaitu pandai berkomunikasi karena nantinya mereka akan sering presentasi kehadapan para stakeholder dalam bekerjasama dan para ahli data lainnya. Sedangkan data analyst lebih berfokus dalam kreativitasnya untuk membuat sebuah dashboard yang visualnya kece dan oke. Mereka disini selain pandai untuk melakukan pengolahan data juga punya selera desain untuk bisa mencuri perhatian pihak klien maupun stakeholder yang bekerjasama dengan kalian.


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


4. Wujudkan Impianmu Menjadi Data Analyst Professional Bersama DQLab!

Tahun baru, skill baru dan semangat baru pastinya! Kalian bisa cobain beberapa rekomendasi toolsnya nih buat yang pengen banget jadi seorang data analyst. Ada SQL, Python, dan tools dalam menunjang visualisasi data seperti Tableau dan Power  BI. Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran berupa Data Analyst Career Track DQLab! Dengan roadmap yang telah dirancang khusus untuk instruktur dan modul-modul lengkap, kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang Data Analyst. Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor. 


Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, buruan SIGNUP Sekarang ya!


Ingin sukses berkarir menjadi Data Analyst? Simak informasi DQLab berikut ini Yuk!



Penulis: Reyvan Maulid




Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :