Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Data Analyst vs Data Scientist, Kenali Dua Profesi Hits Di Sepanjang Tahun 2021

Belajar Data Science di Rumah 09-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/77c11c408a419237f8519a96de0c26a4_x_Thumbnail800.png

Data Analyst dan Data Scientist merupakan dua pekerjaan yang paling banyak diminati dan masuk dalam list profesi dengan salary tinggi di tahun 2021. The World Economic Forum Future of Jobs 2021 menyebutkan bahwa dua profesi ini merupakan profesi yang paling banyak diminati di seluruh industri. Selain kedua profesi ini, profesi lain yang masuk pada profesi dengan peminat terbanyak adalah artificial intelligence engineering, machine learning specialist, dan big data specialist. Walaupun merupakan dua profesi yang berbeda, tidak sedikit orang yang belum paham apa perbedaan data analyst dan data scientist, terlebih kedua profesi ini sama-sama berkaitan dengan data hanya saja cara kerjanya yang berbeda.

Walaupun demikian, pekerjaan data analyst dan data scientist saling berhubungan. Lalu, profesi mana yang lebih baik? Well, kedua profesi tersebut baik sesuai dengan bidangnya. Baik data analyst maupun data scientist sama-sama banyak diminati karena meningkatnya kebutuhan data dari setiap industri. Jika kamu masih bingung mengenai perbedaan data analyst dan data scientist, jangan khawatir, DQLab akan membahas secara detail pada artikel kali ini. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Tanggung Jawab Data Analyst dan Data Scientist

Data Analyst biasanya bekerja dengan data terstruktur untuk memecahkan masalah bisnis menggunakan tools seperti bahasa pemrograman R, Python atau SQL, tools visualisasi data, dan analisis statistik. Seorang data analyst bekerja sama dengan pimpinan perusahaan untuk mengidentifikasi kebutuhan informasi untuk mencari tahu bagaimana kondisi perusahaan. Tanggung jawab data analyst adalah menganalisis kumpulan data untuk melihat bagaimana trend dan pola yang dapat diterjemahkan menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti oleh stakeholders, menyajikan temuan dari kumpulan data dan mengkomunikasikannya dengan cara yang mudah dipahami, serta memberikan rekomendasi solusi dari suatu permasalahan berdasarkan data yang telah dianalisis.

Data scientist lebih banyak menangani hal yang belum diketahui dengan menggunakan teknik yang lebih canggih untuk membuat prediksi mengenai sesuatu yang akan terjadi di masa mendatang. Profesi ini lebih banyak berhubungan dengan algoritma machine learning dan merancang pemodelan prediktif yang dapat menangani berbagai jenis data, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur. Pekerjaan seorang data scientist tidak akan jauh dari big data. Mereka juga akan mengembangkan tools dan proses untuk memantau dan menganalisis akurasi data, membangun tools visualisasi data, dashboard, dan menulis program untuk mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan data.


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


2. Skills yang Dikuasai

Walaupun sama-sama bekerja menggunakan data, bahkan menggunakan big data, namun skills yang harus dikuasai oleh data analyst dan data scientist sedikit berbeda. Seorang data analyst lebih banyak bekerja dengan data yang sudah ‘ready to use’ sehingga tidak perlu proses cleaning. Skills utama yang harus dimiliki oleh seorang data analyst adalah skills visualisasi data, analytical thinking, dan beberapa tools seperti SAS, SQL, dan Python. Jika data analyst bekerja menggunakan data yang sudah dibersihkan dan siap diolah, maka berbeda dengan data scientist yang banyak berkutat dengan raw data yang masih perlu dibersihkan dan ditransformasi. Skills utama yang harus dimiliki oleh data scientist adalah pemahaman mengenai machine learning, data modeling, hadoop, MySQL, Spark, dan lain sebagainya.


3. Tools yang Digunakan

Data analyst dan data scientist menggunakan tools yang berbeda untuk menyelesaikan pekerjaannya. Namun, tak jarang mereka juga menggunakan tools yang sama. Data analyst banyak menggunakan tools SQL dan database relasional untuk manajemen data, tableau dan power BI untuk visualisasi data, serta excel dan google spreadsheet untuk manajemen data berukuran kecil. Tools-tools tersebut juga bisa digunakan oleh data scientist, namun secara umum mereka akan menggunakan python, scala, spark, R, C,C++, dan java untuk pemrograman, AWS, google cloud, dan microsoft azure untuk komputasi awal, hadoop, elastic mapreduce, pig, hive, impala untuk manajemen big data, serta SAS, rapidminer, AWS sagemaker, dan datarobot untuk pemodelan data.


4. Persyaratan Pendidikan

Sebagian besar profesi data analyst memerlukan setidaknya gelar sarjana di bidang matematika, statistika, dan ilmu komputer. Sedangkan data scientist biasanya memiliki gelar master atau doktor dalam data science, teknologi informasi, matematika, atau statistik. Walaupun demikian, gelar dari pendidikan formal tidak selalu menjadi patokan utama karena kita bisa mengikuti bootcamp atau kursus untuk mendapatkan sertifikasi data analyst atau data scientist.


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


5. Dapatkan Sertifikat Sebagai Bekal Menjadi Data Analyst dan Data Scientist

Seperti yang telah dijelaskan pada poin 4, kita juga bisa menjadi data analyst maupun data scientist tanpa mengenyam pendidikan formal. Kita bisa mengambil kursus untuk mendapatkan sertifikasi. Terkadang sertifikat ini lebih akurat karena belajar langsung dari profesional serta lebih mengedepankan praktik. Yuk dapatkan sertifikat-sertifikat tersebut bersama DQLab! Klik button di bawah ini dan nikmati berbagai modul dan challenge untuk mendapatkan sertifikat sebagai ‘senjata’ untuk berkarir menjadi data analyst ataupun data scientist.


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!