MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 2 Jam 35 Menit 41 Detik 

Data Scientist vs Data Analyst, Ini Fakta Mengenai Kedua Profesi Hits

Belajar Data Science di Rumah 25-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b109c16627658ed85495e10434e0a9e1_x_Thumbnail800.jpg

Bekerja sebagai praktisi data menjadi impian banyak orang. Selain jenjang karir yang menjanjikan, gaji yang didapatkan juga terbilang lebih fantastis jika dibandingkan dengan posisi lain dengan level yang sama. Contoh posisi praktisi data yang banyak dicari saat ini adalah posisi Data Scientist dan Data Analyst. Kedua posisi ini dituntut untuk mampu menganalisis data, bedanya di Data Scientist hasil analisisnya akan digunakan untuk membuat kebijakan baru, sementara di Data Analyst akan digunakan untuk menjawab permasalahan yang telah ada.

Perkembangan teknologi yang begitu pesat membuat kedua posisi ini semakin banyak dicari oleh perusahaan. Jika kamu salah satu orang yang ingin memulai karir mu di bidang data, maka pastikan dulu apakah kamu sudah mampu membedakan antara Data Scientist dan Data Analyst, baik dari pengertian, responsibilities, tools yang harus dikuasai, dll. Untuk memudahkan kamu, dalam artikel ini akan dibahas fakta-fakta mengenai Data Analyst yang harus kamu ketahui. Penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!

1. Hal yang Dilakukan Data Analyst

Tugas yang biasanya didapatkan oleh Data Analyst biasanya meliputi proses pengumpulan data dan mengidentifikasi tren dari data tersebut. Tujuannya adalah untuk membantu para pemegang kebijakan bisnis untuk membuat keputusan yang strategis. Di beberapa perusahaan, Data Analyst akan dimasukkan ke bagian dari tim interdisipliner untuk menentukan tujuan organisasi dan mengelola proses data mining, pembersihan data, serta analisis data. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Tools Data Analyst

Untuk menyelesaikan pekerjaannya, Data Analyst akan lebih banyak menggunakan bahasa pemrograman (seperti R, Python, SAS), alat visualisasi (seperti Power BI, dan Tableau), serta SQL untuk membuat query ke dalam database relational. Data Analyst juga terkadang diminta menggunakan Google Analytics untuk mendapatkan pemahaman akan data, seperti tren dan pola dari data sehingga dapat diketahui area mana yang sebenarnya membutuhkan perhatian lebih. Bagi Data Analyst yang juga mengatasi big data, maka tools tambahan yang akan dikuasai adalah AWS S3. Tool ini bertujuan sebagai sistem penyimpanan cloud yang biasanya digunakan untuk data yang berukuran besar. Selain technical skill tersebut, Data Analyst juga dituntut untuk memiliki kemampuan komunikasi yang bagus agar dapat mengembangkan dan menyampaikan temuan nya ke stakeholder.

3. Skill yang Harus Dikuasai

Beberapa skill yang harus dikuasai oleh Data Analyst:

  • Bahasa Pemrograman (R/Python/SAS): Paling tidak harus menguasai satu bahasa pemrograman karena proses analisis data akan membutuhkan bahasa pemrograman.

  • Visualisasi Data: Visualisasi data menjadi hal yang juga harus dikuasai oleh Data Analyst. Untuk melakukan visualisasi, Data Analyst harus memahami jenis grafik yang digunakan, cara menskalakan visualisasi, serta memperhatikan audiens.

  • Data Warehousing: Beberapa Data Analyst yang bekerja di back-end juga bertugas untuk menghubungkan database dari berbagai sumber untuk membuat data warehouse.

  • Database SQL: Database SQL adalah database relasional dengan data terstruktur. Bahasa query yang paling umum digunakan oleh Data Analyst adalah SQL. Faktanya, SQL ini memiliki banyak variasi, termasuk PostgreSQL, T-SQL, PL/SQL (Bahasa Prosedural/SQL).

  • Data Mining, Cleaning, dan Munging: Ketika data tidak disimpan dengan rapi dalam database, Data Analyst harus menggunakan alat lain untuk mengumpulkan data yang tidak terstruktur. Setelah mereka memiliki cukup data, mereka membersihkan dan memproses melalui pemrograman.

  • Microsoft Excel Tingkat Lanjut: Di beberapa keadaan, Data Analyst terkadang hanya membutuhkan Ms. Excel untuk menyelesaikan pekerjaannya. Itulah mengapa Data Analyst harus menguasai tools ini dan memahami teknik pemodelan dan analitik tingkat lanjut.

  • Machine Learning: Skill ini akan jarang digunakan di posisi Data Analyst. Namun jika kamu mampu menguasai Machine Learning, sudah dipastikan bahwa value mu akan semakin meningkat.

4. Jenjang Karir Data Analyst

Umumnya Data Analyst akan memulai karirnya di entry-level, dengan tugas utamanya adalah membuat laporan dan juga dashboard. Memasuki tahapan selanjutnya, Data Analyst mulai dilibatkan dalam pembuatan strategi khusus dengan menggunakan teknik analitik tingkat lanjut. Lebih jauh, Data Analyst akan berada pada peran manajerial, yaitu dengan menjadi Manajer Analitik. Hal yang perlu diingat disini, untuk berada di posisi manajer minimal harus memiliki masa pekerjaan paling tidak sembilan tahun. Di beberapa kasus lainnya, Data Analyst akan mengubah karirnya menjadi Data Scientist. Tentu saja untuk hal yang satu ini, kamu perlu melanjutkan pendidikan atau mengasah skill untuk menjadi Data Scientist.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

5. Belajar Data Science di DQLab Bisa Bikin Kamu Jadi Praktisi Data, Loh!

Setelah memahami tentang posisi Data Analyst lebih jauh, mungkin kamu tertarik untuk menjadi praktisi Data, baik sebagai Data Analyst, Data Scientist, maupun Data Engineer. DQLab menjadi lembaga kursus yang harus kamu coba. DQLab ini bisa diakses kapan saja dan bisa dilakukan secara online sehingga tidak akan menghabiskan waktumu hanya untuk datang ke lokasi. Untuk kamu yang saat ini masih ada di proses perkenalan dengan Data Science, kamu bisa banget nih mencoba modul gratis dari DQLab. Ada dua modul gratis yang bisa kamu nikmati, yaitu Introduction to Data Science using R dan Introduction to Data Science with Python. Yuk buruan, segera daftarkan dirimu di DQLab dan nikmati modul gratisnya!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!