Data Engineer vs. Data Scientist, Pemula Cocok yang Mana?

Dalam dunia data, banyak yang masih bingung dengan perbedaan antara data engineer dan data scientist. Keduanya memang bekerja dengan data, tetapi memiliki peran dan keahlian yang berbeda. Perbedaan data engineer dan data scientist ini penting dipahami agar kamu bisa memilih jalur karir yang sesuai dengan minat dan skill yang ingin kamu kembangkan.

Jika kamu tertarik dengan infrastruktur dan pemrosesan data dalam skala besar, data engineer bisa jadi pilihan yang tepat. Sementara itu, jika kamu ingin menggali insight dari data dengan analisis mendalam dan machine learning, data scientist adalah jalur yang lebih cocok. Yuk, simak perbedaan keduanya lebih lanjut!

1. Fokus Pekerjaan

Data Engineer: Bertanggung jawab dalam membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data agar dapat digunakan oleh data scientist dan tim analitik lainnya. Mereka memastikan data tersedia, bersih, dan dapat diakses dengan cepat.

Data Scientist: Menggunakan data yang telah diolah oleh data engineer untuk melakukan analisis statistik, membuat model prediktif, serta menemukan pola atau insight yang berguna bagi bisnis.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Tools dan Teknologi yang Digunakan

Data Engineer: Umumnya bekerja dengan database dan teknologi big data seperti SQL, Hadoop, Spark, serta alat cloud computing seperti AWS, Google Cloud, dan Azure.

Data Scientist: Menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta tools machine learning seperti TensorFlow, Scikit-learn, dan alat visualisasi seperti Tableau atau Power BI.

3. Skill yang Dibutuhkan

Data Engineer: Harus menguasai pemrograman, database management, ETL (Extract, Transform, Load), serta sistem big data untuk menangani volume data yang besar.

Data Scientist: Membutuhkan keterampilan statistik, pemodelan machine learning, serta kemampuan dalam storytelling berbasis data agar hasil analisisnya dapat dipahami oleh stakeholder.

4. Jenjang Karir dan Peluang Kerja

Data Engineer: Bisa berkembang menjadi Senior Data Engineer, Data Architect, hingga Chief Data Officer (CDO). Mereka dibutuhkan di berbagai industri, mulai dari teknologi, keuangan, hingga kesehatan.

Data Scientist: Dapat melanjutkan karir menjadi Senior Data Scientist, Machine Learning Engineer, hingga Head of Data Science. Profesi ini sangat dicari di berbagai perusahaan yang ingin mengoptimalkan keputusan bisnis berbasis data.

Baca juga: Roadmap Belajar Data Science untuk Pemula, Wajib Catat!

Setelah mengetahui perbedaan data engineer dan data scientist, sekarang saatnya kamu menentukan jalur yang paling cocok untukmu! Jika kamu tertarik mempelajari lebih dalam tentang data science dan ingin langsung praktik dengan proyek nyata, DQLab Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner bisa menjadi langkah awal yang tepat.

• Belajar dari dasar dengan materi interaktif.

• Hands-on project yang bisa memperkaya portofolio.

• Akses mentor dan komunitas data yang suportif.

  
  

Jangan tunda lagi! Sign up sekarang di DQLab dan mulai perjalananmu di dunia data hari ini!