Data Scientist vs Data Analyst Kenali Kompetensi Terupdate 2022

Data Scientist vs Data Analyst jadi pembahasan yang ramai belakangan ini. Tidak hanya dibahas, kedua profesi ini juga banyak diincar bahkan untuk yang tidak memiliki pengalaman atau latar belakang IT. Secara singkat, Data Scientist dan Data Analyst merupakan profesi yang tidak pernah terlepas dari yang namanya data. Mereka bertugas mengolah data untuk mendapatkan informasi di balik data. Setiap perusahaan pasti memiliki kumpulan data. Oleh karena itu, keuda profesi tersebut dibutuhkan di berbagai industri. 

Dari penjelasan diatas, bisa kita lihat profesi Data Scientist dan Data Analyst memiliki tugas yang mirip yaitu mengolah data. Namun jika lebih dijabarkan lagi, keduanya tetap memiliki perbedaan role di perusahaan. Data Scientist dan Data Analyst biasanya menggunakan data yang telah dikumpulkan oleh Data Engineer untuk selanjutnya dilakukan analisis menggunakan metode tertentu tergantung pada jenis data dan masalah yang ingin diselesaikan. Skill dan tools Data Scientist juga memiliki perbedaan dengan Data Analyst. Nah, buat kamu yang bingung ingin memilih jalan karir sebagai Data Scientist atau Data Analyst, kita akan bahas perbedaannya disini. Yuk, simak sampai habis!

1. Perbedaan Role di Perusahaan

Secara umum memang Data Scientist dan Data Analyst bertanggung jawab akan data. Tapi tahukah kamu apa bedanya? Data analyst adalah orang yang mengambil atau mengumpulkan data kemudian menggunakannya untuk mendapatkan informasi atau kesimpulan dari suatu proyek atau penelitian. Profesi Data Analyst bertanggung jawab mengolah data, memproses, dan memvisualisasikan data. Data Analyst lebih berfokus pada analisis dan visualisasi data agar informasi yang didapatkan lebih mudah dipahami oleh orang lain. Sedangkan profesi Data Scientist bertugas membersihkan, memproses, dan mengolah data dalam jumlah besar yang telah dikumpulkan oleh data engineer di perusahaan. Data scientist akan bereksperimen untuk membuktikan hasil analisisnya. Infrastruktur data yang baik di perusahaan akan memudahkan penyimpanan dan penarikan data jika diperlukan di kemudian hari. Nah, ini tugas Data Scientist juga loh. Selain itu Data scientist juga bertugas membangun machine learning untuk mengolah data serta memberikan pengalaman menarik bagi penggunanya.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Skill yang Perlu Dikuasai

Teman-teman sudah tahu belum skill apa yang perlu dikuasai? Dari sisi skill yang perlu dikuasai, kedua profesi ini cukup mirip. Kita bahas dahulu tentang Data Scientist. Skill yang wajib dikuasai adalah skill programming, analisis statistik dan matematika, analisis resiko, machine learning, data mining, pengetahuan kalkulus dan aljabar, dan penyimpanan serta struktur data besar. Seorang data scientist juga harus berpikir kritis, problem solving yang baik, dan kemampuan komunikasi yang efektif. Mengapa kemampuan komunikasi penting? Data Scientist harus mampu menjelaskan hasil temuannya kepada tim lain di perusahaan yang membutuhkan informasi tersebut. Selanjutnya kita bahas skill yang dibutuhkan Data Analyst. Seorang Data Analyst harus memiliki kemampuan yaitu antara lain kemampuan matematika dan statistik yang kuat, mampu menafsirkan data, mampu melakukan analisis dengan baik, memahami istilah-istilah bisnis, memahami database dan bahasa pemrograman, mampu memvisualisasikan data, serta kemampuan komunikasi yang baik. Informasi yang diperoleh dari hasil analisis data dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan oleh perusahaan di masa mendatang. Baik dari sisi pelanggan, produk, kultur perusahaan, dan lain sebagainya. 

3. Software Apa yang Digunakan? 

Melihat dari skill yang wajib dikuasai yaitu pemrograman, maka ada beberapa bahasa pemrograman dan software yang sering digunakan Data Scientist dan Data Analyst. Bahasa pemrograman yang paling sering digunakan kedua profesi tersebut adalah SQL, Python, dan R. Apa kegunaannya? SQL digunakan untuk mengelola data di perusahaan seperti menyimpan hingga mengakses data agar lebih mudah. Contoh software untuk SQL yaitu MySQL, Microsoft SQL Server Management Studio, dan Oracle. Python digunakan untuk mengolah data yang sudah dikumpulkan sebelumnya. Python juga bisa digunakan Data Scientist untuk merancang machine learning. Contoh software untuk menjalankan Python yaitu Jupyter, Visual Studio Code, dan Spyder. Kemudian ada bahasa R yang digunakan untuk mengolah data dengan berbagai metode statistik hingga memudahkan penyajian data yang menarik. RStudio adalah software untuk membuat program serta melakukan analisa dengan bahasa R. Lalu apa perbedaannya? Nah, Data scientist akan sering berhadapan dengan tools seperti SQL, Python, R, Java, dan SAS karena perannya lebih ke pemrosesan data mentah. Sedangkan tools yang sering digunakan seorang Data analyst adalah SQL, Excel, Tableau, dan tools Business Intelligence (BI) lainnya yang memudahkan proses analisis dan penyajian data secara interaktif. 

4. Mulai Rancang Karir Step by Step

Bagaimana sih karir Data Scientist dan Data Analyst?  Ini pertanyaan yang paling umum ketika tertarik dengan suatu profesi. Dengan mengetahui hal tersebut kita jadi bisa menentukan langkah kedepan dan apa saja yang harus kita upgrade. Jenjang karir Data Scientist yaitu Junior Data Scientist, Senior Data Scientist, dan Chief Data Scientist. 

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

5. Ikuti Kursus DQLab untuk Jadi Data Scientist

Bingung mulai belajar data dari mana? Ikut kursus data science aja, yuk! Dengan ikut kursus kamu akan dapat banyak benefit diantaranya materi belajar yang terstruktur bersama para mentor data, pembelajaran yang intensif dan fokus pada skill yang dibutuhkan Data Scientist, sertifikat completion gratis, project dan challenge untuk menambah portofolio data, serta job opportunity di bidang data. Semua ini bisa kamu dapatkan dengan mendaftar kursus data science di DQLab.id. Dapatkan juga modul Python dan R secara gratis untuk member baru DQLab. Tunggu apa lagi? Yuk, mulai belajar sekarang bareng member-member data lainnya! 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags