DISKON 95%! BIG PROMO 8.8 MENARIK DI TANGGAL CANTIK
Belajar Data Science 6 Bulan bareng ahli + dapat sertifikat hanya Rp. 188K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 3 Jam 46 Menit 6 Detik 

Data Engineer vs Data Scientist, Kenali Perbedaan Keduanya Yuk

Belajar Data Science di Rumah 21-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3238cb23e757d35a3e3c5cd9429b402e_x_Thumbnail800.png

Baru-baru ini, banyak yang telah ditulis tentang perbedaan antara peran ilmu data yang berbeda, dan lebih khusus lagi tentang perbedaan antara ilmuwan data dan insinyur data. Mungkin lonjakan minat berasal dari fakta bahwa memang telah ada perubahan perspektif selama bertahun-tahun: sedangkan beberapa tahun yang lalu, fokusnya lebih pada mengambil wawasan berharga dari data, pentingnya pengelolaan data perlahan mulai tenggelam di dalam industri. Karena pada akhirnya, prinsip "Garbage In, Garbage Out" tetap berlaku: sahabat data dapat membangun model terbaik, tetapi jika data sahabat data tidak kualitatif, hasilnya akan lemah.Peran insinyur data secara bertahap menjadi sorotan.


Dengan 2,3 triliun gigabyte data yang dibuat setiap hari, perusahaan memiliki akses ke berbagai informasi tentang pengguna, pasar, dan banyak lagi. Data ini memungkinkan mereka untuk terus meningkatkan produk/layanan mereka. Perusahaan telah memahami peluang yang diwakili oleh Big Data. Melambungnya pekerjaan Data Engineer dan Data Scientist menunjukkannya kepada kita. Pada tahun 2011, Harvard Business Review telah memilih Data Scientist sebagai pekerjaan paling seksi di abad ke-21 untuk menggarisbawahi kesuksesan profesinya! Namun, bidang pekerjaan ini belum sepenuhnya matang, pekerjaan Data masih dapat disalahpahami. Tampaknya bagi banyak orang sebagai 'hal' teknis kabur yang berpotensi mengimplementasikan produk atau layanan mereka. Kesalahpahaman ini dapat mengakibatkan kegagalan dalam penggunaan sumber daya yang baik. Mari kita kembali ke dasar-dasar profesi ini dan mendekripsi nilai masing-masing.


1. Tanggung Jawab Insinyur Data

Insinyur data adalah seseorang yang mengembangkan, membangun, menguji, dan memelihara arsitektur, seperti database dan sistem pemrosesan skala besar. Ilmuwan data, di sisi lain, adalah seseorang yang membersihkan, memijat, dan mengatur data (besar). sahabat data mungkin menemukan pilihan kata kerja "pijat" sangat eksotis, tetapi itu hanya mencerminkan perbedaan antara insinyur data dan ilmuwan data bahkan lebih.


Secara umum, upaya yang perlu dilakukan kedua belah pihak untuk mendapatkan data dalam format yang dapat digunakan sangat berbeda. Insinyur data berurusan dengan data mentah yang berisi kesalahan manusia, mesin, atau instrumen. Data mungkin tidak divalidasi dan berisi catatan yang mencurigakan; Ini tidak akan diformat dan dapat berisi kode yang khusus untuk sistem.


Para insinyur data perlu merekomendasikan dan terkadang menerapkan cara untuk meningkatkan keandalan, efisiensi, dan kualitas data. Untuk melakukannya, mereka perlu menggunakan berbagai bahasa dan alat untuk menyatukan sistem atau mencoba mencari peluang untuk memperoleh data baru dari sistem lain sehingga kode khusus sistem, misalnya, dapat menjadi informasi dalam pemrosesan lebih lanjut oleh ilmuwan data. Sangat erat kaitannya dengan keduanya adalah fakta bahwa insinyur data perlu memastikan bahwa arsitektur yang ada mendukung persyaratan ilmuwan data dan pemangku kepentingan, bisnis. Terakhir, untuk mengirimkan data ke tim ilmu data, tim teknik data perlu mengembangkan proses kumpulan data untuk pemodelan data, penambangan, dan produksi.


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


2. Tanggung Jawab Ilmuwan Data

Ilmuwan data biasanya sudah mendapatkan data yang telah melewati putaran pertama pembersihan dan manipulasi, yang dapat mereka gunakan untuk diumpankan ke program analitik canggih dan pembelajaran mesin dan metode statistik untuk menyiapkan data untuk digunakan dalam pemodelan prediktif dan preskriptif. Tentu saja, untuk membangun model, mereka perlu melakukan riset industri dan pertanyaan bisnis, dan mereka perlu memanfaatkan data dalam jumlah besar dari sumber internal dan eksternal untuk menjawab kebutuhan bisnis. Ini juga terkadang melibatkan penjelajahan dan pemeriksaan data untuk menemukan pola tersembunyi. Setelah ilmuwan data melakukan analisis, mereka perlu menyajikan cerita yang jelas kepada pemangku kepentingan utama dan ketika hasilnya diterima, mereka perlu memastikan bahwa pekerjaan itu otomatis sehingga wawasan dapat disampaikan kepada pemangku kepentingan bisnis di harian, bulanan atau tahunan.


Jelas bahwa kedua belah pihak perlu bekerja sama untuk memperdebatkan data dan memberikan wawasan untuk keputusan penting bisnis. Ada tumpang tindih yang jelas dalam keahlian, tetapi keduanya secara bertahap menjadi lebih berbeda di industri: sementara insinyur data akan bekerja dengan sistem basis data, API data, dan alat untuk tujuan ETL, dan akan terlibat dalam pemodelan data dan menyiapkan gudang data solusi, ilmuwan data perlu tahu tentang statistik, matematika, dan pembelajaran mesin untuk membangun model prediktif. Ilmuwan data perlu menyadari komputasi terdistribusi, karena ia perlu mendapatkan akses ke data yang telah diproses oleh tim teknik data, tetapi ia juga harus dapat melaporkan kepada pemangku kepentingan bisnis: a fokus pada bercerita dan visualisasi sangat penting.


3. Bahasa, Alat & Perangkat Lunak

Tentu saja, perbedaan dalam keahlian ini diterjemahkan ke dalam perbedaan bahasa, alat, dan perangkat lunak yang digunakan keduanya. Ikhtisar berikut mencakup alternatif sumber terbuka dan komersial.


Meskipun alat yang kedua belah pihak sangat bergantung pada bagaimana peran dipahami dalam konteks perusahaan, sahabat data akan sering melihat insinyur data bekerja dengan alat seperti SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, neo4j, Hive , dan Skop. Ilmuwan data akan menggunakan bahasa seperti SPSS, R, Python, SAS, Stata dan Julia untuk membangun model. Alat yang paling populer di sini adalah, tanpa diragukan lagi, Python dan R. Saat sahabat data bekerja dengan Python dan R untuk ilmu data, sahabat data akan paling sering menggunakan paket seperti ggplot2 untuk membuat visualisasi data yang menakjubkan di R atau manipulasi data Python perpustakaan Panda. Tentu saja, ada lebih banyak paket di luar sana yang akan berguna saat sahabat data mengerjakan proyek ilmu data, seperti Scikit-Learn, NumPy, Matplotlib, Statsmodels, dll.


Di industri, sahabat data juga akan menemukan bahwa SAS dan SPSS komersial bekerja dengan baik, tetapi juga alat lain seperti Tableau, Rapidminer, Matlab, Excel, Gephi akan menemukan jalan mereka ke kotak peralatan ilmuwan data. sahabat data melihat lagi bahwa salah satu perbedaan utama antara insinyur data dan ilmuwan data, penekanan pada visualisasi data dan penceritaan, tercermin dalam alat yang disebutkan. Alat, bahasa, dan perangkat lunak yang sama-sama dimiliki oleh kedua belah pihak, seperti yang mungkin sudah sahabat data duga, adalah Scala, Java, dan C#.


Ini adalah bahasa yang belum tentu populer untuk ilmuwan dan insinyur data: sahabat data dapat berargumen bahwa Scala lebih populer di kalangan insinyur data karena integrasi dengan Spark sangat berguna untuk menyiapkan aliran ETL besar. Hal yang sama berlaku sedikit untuk bahasa Java: saat ini, popularitasnya sedang meningkat dengan ilmuwan data, tetapi secara keseluruhan, itu tidak banyak digunakan setiap hari oleh para profesional. Tapi, secara keseluruhan, sahabat data akan melihat bahasa-bahasa ini bermunculan di lowongan pekerjaan dari kedua peran tersebut. Hal yang sama juga dapat dikatakan tentang alat yang dapat dimiliki oleh kedua belah pihak, seperti Hadoop, Storm, dan Spark. Tentu saja, perbandingan dalam alat, bahasa, dan perangkat lunak perlu dilihat dalam konteks spesifik tempat sahabat data bekerja dan bagaimana sahabat data menafsirkan peran ilmu data yang dimaksud; Ilmu data dan rekayasa data dapat saling berdekatan dalam beberapa kasus tertentu, di mana perbedaan antara ilmu data dan tim rekayasa data memang sangat kecil sehingga terkadang kedua tim digabungkan.


4. Latar Belakang Pendidikan

Selain semua ini, ilmuwan data dan insinyur data mungkin juga memiliki kesamaan: latar belakang Ilmu Komputer mereka. Bidang studi ini sangat populer untuk kedua profesi. Tentu saja, sahabat data juga akan melihat bahwa ilmuwan data sering mempelajari ekonometrika, matematika, statistik, dan riset operasi. Mereka sering memiliki ketajaman bisnis sedikit lebih dari insinyur data. sahabat data sering melihat bahwa insinyur data juga berasal dari latar belakang teknik, dan lebih sering daripada tidak, mereka memiliki pendidikan sebelumnya di bidang teknik komputer.


Namun, semua ini tidak berarti sama sekali bahwa sahabat data tidak akan menemukan insinyur data yang telah mengumpulkan pengetahuan dalam operasi dan ketajaman bisnis dari studi sebelumnya. sahabat data harus menyadari bahwa, secara umum, industri ilmu data terdiri dari para profesional yang datang dari semua jenis latar belakang yang berbeda: tidak jarang fisikawan, ahli biologi, atau ahli meteorologi menemukan jalan mereka ke ilmu data. Yang lain telah beralih karier ke ilmu data dan berasal dari pengembangan web, administrasi basis data, dll.


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


5. Yuk Belajar 3 Peran Utama Praktisi Data bersama DQLab!

Terlepas dari jalur karir ilmu data mana yang sahabat data pilih, apakah itu Ilmuwan Data, Insinyur Data, atau Analis Data, peran data sangat menguntungkan dan hanya akan memperoleh manfaat dari dampak teknologi yang muncul seperti AI dan Pembelajaran Mesin di masa depan. Namun, sebelum memulai karir di industri ini, sahabat data harus ingat bahwa peran ini tidak dapat dipertukarkan dan membutuhkan keahlian yang berbeda. sahabat data perlu belajar membedakan di antara mereka karena industri sudah jenuh dengan generalis dan sekarang berjuang dengan kelangkaan spesialis.



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 :