Memahami Perbedaan Role Data Analyst dan Machine Learning Engineer

Dalam rangka membangun perangkat lunak berbasis data secara efisien, perusahaan membutuhkan spesialis berpengetahuan yang memiliki pengalaman dalam bekerja dengan data dan alat yang sesuai. Peran Machine Learning Engineer dan Data Scientist relatif baru sehingga banyak orang yang masih bingung. Artikel ini akan memberimu gambaran umum tentang setiap peran dan juga akan melihat tanggung jawab masing-masing. Bagaimana sesungguhnya role Data Scientist? Dan apa perbedaannya dengan Machine Learning Engineer?

Penasaran bagaimana kedua peran tersebut berbeda? Pada kesempatan kali ini DQLab akan menjawab kebingungan kamu melalui artikel ini! Jika kamu ingin mengetahui lebih dalam mengenai Data Scientist dan Machine Learning Engineer, baca dan simak artikel ini hingga habis ya!

1. Dasar-Dasar Data Science Dan Machine Learning Engineer

Sebelum berbicara tentang peran Machine Learning Engineer dan Data Scientist, pertama-tama kita harus menjelaskan tentang apa sebenarnya Machine Learning dan Data Science.

Machine Learning

Dengan kata sederhana, teknologi Machine Learning menggunakan algoritma berbasis data sehingga mesin (aplikasi perangkat lunak) dapat mempelajari dan menggambar asumsi berdasarkan data.

Semakin banyak data yang "dimasukkan" ke mesin, semakin baik prediksinya. Jadi jika data diolah dengan baik, prediksi akan lebih akurat.

Contoh ML yang paling umum dalam kehidupan nyata adalah rekomendasi yang dipersonalisasi (di toko online, misalnya) atau analitik prediktif yang digunakan oleh bank atau perusahaan pemberi pinjaman untuk menilai apakah peminjam layak mendapatkan kredit.

Data Scientist 

Data Scientist menganalisis data dan menarik kesimpulan kausal berdasarkan hasil. Data Science bertujuan untuk membantu bisnis memahami keadaan mereka saat ini, menemukan alasan untuk sesuatu yang terjadi di masa lalu, dan menghasilkan solusi terbaik untuk masa depan. Singkatnya, Data Science mempelajari data dan Machine Learning menerapkan hasil ujian ini.

Baca Juga : Data Scientist : Terapkan Cara-Cara Berikut Ini Untuk Memulai Berkarir sebagai Data Scientist Hebat!

2. Peran dan Tanggung Jawab Data Scientist

Sesuai dengan namanya, data scientist melakukan sains. Pakar ini mempelajari semua aspek proses bisnis kamu dan menentukan model sains data yang nantinya akan digunakan oleh teknisi Machine Learning.

Data Scientist berfokus pada analisis dan penelitian statistik. Ini membantu mereka menghasilkan pendekatan ML terbaik untuk digunakan dalam proyek. Selain itu, data scientist memodelkan algoritme berbasis data dan membuat prototipe untuk diuji nanti.

Persyaratan

Seperti yang dikatakan di atas, peran data scientist relatif baru dan tidak ada persyaratan universal karena setiap perusahaan memiliki persyaratannya sendiri-sendiri. Namun, beberapa hal yang umumnya dituntut:

• pengetahuan dan pengalaman dengan Java / Python;

• pengetahuan tentang model database;

• pengalaman dengan layanan web seperti DigitalOcean, S3, Spark, Redshift;

• keterampilan matematika dan analitis yang kuat;

• pengalaman dalam membangun model statistik dan memanipulasi kumpulan data;

• pengalaman dengan data terdistribusi;

• pengalaman dengan Hadoop, MySQL, Hive, Gurobi.

Dan ini belum semuanya. Persyaratan untuk data scientist akan bervariasi tergantung pada proyek dan tujuan bisnis kamu.

Baca Juga : Belajar Data Scientist: Asah Kemampuan Komunikasi Data Kamu dengan Teknik Data Storytelling

3. Peran dan Tanggung Jawab Machine Learning Engineer

Setelah data scientist mengembangkan model sains data, Machine Learning Engineer kemudian akan memasukkan data ke model ini. Selain itu, insinyur Machine Learning menggunakan model teoretis yang disediakan oleh para ilmuwan dan mengubahnya menjadi model tingkat produksi yang dapat menangani beban data waktu nyata.

Hal lain yang dilakukan insinyur Machine Learning adalah membuat program yang akan mengontrol robot (yaitu chatbots) dan mengajari mesin untuk belajar.

Persyaratan

Sama seperti persyaratan data scientist, persyaratan untuk insinyur Machine Learning juga menampilkan beberapa keterampilan yang harus dimiliki:

• pengetahuan tentang Python / R / Java;

• pengetahuan tentang model database;

• pengalaman dengan jaringan saraf yang dalam, pemrosesan penglihatan;

• pengalaman dengan MATLAB;

• pengalaman dengan sistem terdistribusi.

Sekali lagi, Machine Learning mencakup banyak aspek dan kamu perlu mencari spesialis yang sesuai dengan proyek kamu.

4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Data Science Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis : Jihar Gifari 

Editor : Annissa Widya

Tags

transformasi digital data analyst Data Scientist Excel Data Science