Data Engineer vs Data Scientist, Yuk Intip Perbedaan Dua Profesi ini di Dunia Industri

Di era modern dimana data diibaratkan menjadi bahan bakar baru bagi dunia industri, profesi yang berkaitan dengan data sangat diminati bahkan diperkirakan akan memiliki karir yang cemerlang di masa mendatang. Para ahli memperkirakan bahwa pada tahun 2028 kebutuhan profesi data scientist akan meningkat sebesar 16% atau tiga kali lipat dari pertumbuhan rata-rata profesi lain. Menurut Glassdoor, profesi data scientist dan data engineer masuk ke dalam 50 pekerjaan terbaik di Amerika Serikat. Kedua profesi tersebut tampak mirip, namun sebenarnya sedikit berbeda.

Data Science adalah salah satu bidang yang berkembang cukup signifikan. Saat ini hampir semua sektor industri memanfaatkan data sehingga profesi data scientist dan data engineer semakin banyak dicari. Menurut LinkedIn, kedua profesi tersebut masuk ke dalam 15 pekerjaan terbaik pada platform tersebut. Hal ini menjadi bukti bahwa minat dan rekrutmen profesi data scientist maupun data engineer sangat tinggi. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, kedua profesi ini terlihat mirip namun demikian ternyata sedikit berbeda. Penasaran apa saja perbedaan-perbedaan tersebut? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Apa Itu Data Scientist?

Data Scientist merupakan profesi yang bertugas untuk mengumpulkan, mengelola, dan mengekstrak kumpulan data berukuran besar menjadi informasi yang bermanfaat. Profesi ini merancang framework untuk mengolah data menggunakan metode analisis untuk mendapatkan insight yang berguna seperti informasi mengenai keadaan pasar, konsumen, dan kebutuhan bisnis lainnya.

Data scientist merupakan para profesional di bidang data yang memiliki keterampilan teknis untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah yang kompleks serta memiliki kreativitas untuk melihat masalah dengan sudut pandang baru.

Baca Juga: Serba Serbi Jenjang Karir Data Analyst, Pemula Catat

2. Apa Itu Data Engineer?

Jika seorang Data Scientist lebih fokus untuk menganalisis, mengidentifikasi pola dan trend, dan mengembangkan proses penelitian, seorang Data Engineer lebih terfokus untuk memastikan bahwa algoritma untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber berjalan dengan baik. Menurut ahli dari Data Diversity, data engineer harus dapat meningkatkan kualitas dan kuantitas data dengan memanfaatkan sistem analitik data.

3. Scope Pekerjaan Data Scientist dan Data Engineer

Walaupun terlihat mirip, namun dari segi scope pekerjaan, Data Scientist dan Data Engineer memiliki perbedaan yang sangat signifikan. Seorang Data Scientist bertugas untuk mengekstrak dan menganalisis sejumlah informasi untuk menemukan trend dan pola, mengusulkan solusi dan strategi bisnis kepada stakeholder, dan berkolaborasi dengan berbagai pihak untuk menerapkan model bisnis dan mengevaluasinya.

Satu hal yang tidak kalah penting, seorang Data Scientist harus memastikan akurasi data yang akan digunakan karena output yang dihasilkan akan berpengaruh besar pada keberjalanan perusahaan. Jika scope pekerjaan Data Scientist lebih cenderung untuk mengolah data, maka scope pekerjaan Data Engineer lebih cenderung ke proses pengumpulan data yang akan digunakan oleh Data Scientist, seperti menerjemahkan bahasa pemrograman data, membuat arsitektur database sesuai kebutuhan, dan menyiapkan data clean untuk pemodelan prediktif dan preskriptif.

Baca Juga: Apa Saja Pengalaman Kerja yang Relevan Untuk Posisi Data Scientist?

4. Level Karir Data Scientist dan Data Engineer

Profesi Data Scientist maupun data engineer memiliki prospek karir yang baik. Semakin banyak pengalaman yang dimiliki, maka level karirnya juga akan semakin tinggi. Level karir Data Scientist dan Data Engineer dibagi menjadi empat. Untuk data scientist level-level tersebut adalah junior data scientist, data scientist, senior data scientist, dan principal data scientist. Sedangkan level karir data engineer dibagi menjadi empat dengan penjabaran junior data engineer, data engineer, senior data engineer, dan lead data engineer.

5. Tips Menjadi Data Scientist atau Data Engineer

Data scientist dan data engineer merupakan profesi yang diprediksi akan banyak dicari hingga beberapa tahun mendatang. Hal ini karena penggunaan big data yang terus meningkat dari waktu ke waktu. Sayangnya untuk menjadi data scientist dan data engineer, perlu keterampilan yang mumpuni karena pekerjaannya akan berhubungan dengan tools dan metode khusus, misalnya seorang data scientist membutuhkan bahasa pemrograman R dan Python untuk mengolah big data, sedangkan data engineer membutuhkan SQL untuk manajemen big data.

Salah satu tips untuk menjadi data engineer atau data scientist adalah dengan mempelajari tools dan metode pengolahan data yang banyak digunakan di dunia industri, serta membangun portofolio sebagai "senjata" untuk bersaing dengan job seeker lainnya.

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara Data Engineer dan Data Scientist?

Jawab:

Data Engineer fokus membangun infrastruktur dan pipeline data, seperti mengatur arsitektur database, menyiapkan ETL (Extract, Transform, Load), serta memastikan data bersih dan siap digunakan. Sementara itu, Data Scientist memanfaatkan data tersebut untuk melakukan analisis, membuat model prediktif, dan menghasilkan insight bisnis menggunakan teknik statistik dan machine learning.

2. Tools apa saja yang biasa digunakan oleh masing-masing profesi?

Jawab:

Data Engineer biasanya menggunakan tools seperti Apache Spark, Hadoop, SQL, Airflow, dan berbagai cloud platform (AWS, GCP, Azure). Sedangkan Data Scientist lebih sering menggunakan Python, R, Jupyter Notebook, TensorFlow, Scikit-learn, serta tools visualisasi seperti Tableau dan Power BI.

3. Mana yang lebih cocok untuk seseorang yang suka coding dan membangun sistem?

Jawab:

Jika kamu suka membangun sistem backend, mengatur alur data, dan menikmati proses optimasi performa data pipeline, maka Data Engineer bisa jadi pilihan yang tepat. Tapi jika kamu lebih tertarik pada statistik, eksperimen data, dan membangun model AI, maka profesi Data Scientist lebih sesuai.

Jadi gimana? Kamu tertarik untuk mengikuti sertifikasi di bidang data? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk mengolah dan menganalisis data menggunakan berbagai formula Excel bersama DQLab! Dimana, DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid