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

Data Engineer vs Data Analyst, Kenali Perbedaannya Sebelum Terjun Ke Dunia Profesional

Belajar Data Science di Rumah 26-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/013de977aa41fe34caa4f02f7a271c9d_x_Thumbnail800.png

Di era modern, produksi data meningkat sangat signifikan. Peningkatan produksi data berbanding lurus dengan rekrutmen para profesional yang paham cara mengumpulkan, mengatur, dan menganalisis data. Beberapa profesi yang berkaitan dengan data antara lain data scientist, data analyst, dan data engineer. Profesi-profesi tersebut, tidak hanya banyak dicari tetapi juga menghasilkan salary yang cukup tinggi. Selain itu, profesi di bidang data juga diprediksi akan memiliki peluang karir yang menjanjikan.


Dua profesi yang tidak kalah populer dari data scientist adalah data engineer dan data analyst. Kedua profesi ini memiliki scope pekerjaan dan keahlian masing-masing. Jika kita tertarik dengan kreativitas dan pemrograman, maka kita dianjurkan untuk menjadi data analyst karena cakupan pekerjaan kita adalah mengolah data yang telah dibersihkan. Namun, jika kita lebih tertarik pada matematika dan coding yang kompleks, maka kita disarankan untuk memilih data engineer. Kedua profesi ini memiliki perbedaan yang signifikan. Pada artikel kali ini kita akan membahas perbedaan-perbedaan tersebut sehingga kita dapat memilih profesi sesuai passion. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Pengertian Data Engineer dan Data Analyst

Data engineer merupakan profesi yang terbilang baru dimana adanya asimilasi antara manajemen basis data dengan keterampilan pengembangan software. Beberapa tahun terakhir profesi ini mulai banyak dilirik. Seorang data engineer bertanggung jawab untuk membangun dan memelihara infrastruktur data pada perusahaan atau organisasi. Selain itu, seorang data engineer juga dituntut untuk merencanakan dan membangun skema database, menghubungkan sumber data, dan mengoptimalkan proses pengumpulan data. Jika data engineer lebih banyak bekerja dengan data mentah, maka sangat bertolak belakang dengan data analyst yang lebih banyak bekerja menggunakan data yang telah dibersihkan. Tugas utama seorang data analyst adalah mengekstrak informasi dan insight yang bermanfaat dari kumpulan data yang dapat digunakan oleh stakeholder untuk mengambil keputusan. Seorang data analyst akan banyak membuat laporan dan visualisasi. 


Baca juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


2. Prospek Karir Data Engineer dan Data Analyst

Setelah memiliki banyak pengalaman, prospek karir seorang data engineer dan data analyst akan sangat cemerlang. Seorang data engineer dapat melanjutkan karir sebagai senior data engineer bahkan manajer data engineer. Lebih baiknya lagi, ketika seorang data engineer memiliki skill programing dan metode analisis data yang mumpuni, ia bisa menjadi data scientist atau software engineer. Sama halnya dengan data engineer, data analyst pun memiliki karir yang baik jika memiliki banyak pengalaman. Seorang data analyst dapat melanjutkan karirnya menjadi senior data analyst atau analyst manager. Bahkan seorang data analyst juga memiliki peluang untuk menjadi data scientist.


3. Skill Data Engineer dan Data Analyst

Skill utama yang harus dimiliki oleh seorang data engineer adalah SQL. Namun terkadang pekerjaan yang overlap menyebabkan data engineer juga dituntut untuk memahami bahasa pemrograman seperti R dan Python. Pada dasarnya, skill yang harus dimiliki oleh data engineer dan data analyst tidak jauh berbeda. Seorang data analyst harus menguasai excel, software analisis data, serta tools visualisasi data untuk membuat dashboard. Namun, karena saat ini data yang digunakan berukuran besar, maka seorang data analyst mulai dituntut untuk menguasai SQL.


4. Cara Memulai Karir Data Engineer dan Data Analyst

Untuk menjadi data engineer dan data analyst, modal awal yang harus kita miliki adalah menguasai skills yang dibutuhkan. Untuk menjadi data engineer kita bisa mengikuti bootcamp atau kursus bersertifikasi untuk mempelajari keterampilan yang relevan dan membangun portofolio yang mengagumkan. Beberapa skills yang harus dikuasai adalah SQL, arsitektur database dan ETL, serta skill coding dan machine learning. Sama dengan data engineer, untuk menjadi data analyst kita juga bisa mengikuti bootcamp atau kursus, namun skill yang harus dipelajari sedikit berbeda. Untuk menjadi data analyst kita harus mempelajari metode analisis data baik menggunakan tools konvensional maupun menggunakan bahasa pemrograman.


Baca juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer


5. Persiapan untuk Berkarir Di Dunia Data

Seperti yang telah dijelaskan di atas, untuk menjadi data engineer maupun data analyst, kita membutuhkan waktu belajar khusus karena ada berbagai skills yang harus dikuasai. Yuk belajar berbagai skills tersebut bersama DQLab! DQLab memiliki berbagai modul untuk berbagai level, mulai dari level pemula hingga profesional yang bertujuan untuk mempermudah proses belajar kita menjadi lebih terstruktur. Selain itu, modul DQLab juga dilengkapi dengan live code editor sehingga kita tidak perlu menginstall tools tambahan dan data yang digunakan merupakan data yang mencerminkan data real di dunia industri. Yuk klik button di bawah ini untuk mencoba modul gratis dari DQLab sebagai pengenalan sebelum memulai proses belajar. Selamat mencoba!



Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!