Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Data Scientist VS Data Analyst Kenali Perbedaannya yang Paling Basic, Yuk!

Belajar Data Science di Rumah 06-Mei-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7df3853622e0676981260d85b4561464_x_Thumbnail800.jpg

Lahirnya era big data membuat data menjadi pemeran utama. Keputusan yang diambil tanpa menggunakan data bisa dianggap sebagai bualan semata. Data yang tidak valid atau mungkin cara pengolahan data yang salah bisa menghasilkan keputusan yang fatal. Dampaknya, bisnis tersebut bisa mengalami kemunduran bahkan kalah bersaing dengan kompetitornya. Hal ini akhirnya membuat ilmu Data Science menjadi sangat dibutuhkan untuk mengatasi masalah-masalah baru yang lahir karena adanya big data.

Orang yang mempelajari Data Science tidak hanya akan menjadi Data Scientist, namun juga bisa menempati posisi data lainnya seperti Data Analyst dan posisi data lainnya. Data Scientist dan Data Analyst sama-sama bertugas untuk mengolah data, padahal sebenarnya kedua posisi ini cukup jauh berbeda. Banyak orang awam akan Data Science yang tidak bisa membedakan kedua posisi ini. Dalam artikel ini akan dibahas mengenai perbedaan-perbedaan yang paling basic namun jelas terlihat antara kedua posisi pekerjaan ini. Penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!

1. Cakupan Data Scientist VS Data Analyst

Berbicara tentang cakupan, tentu saja akan sangat berbeda. Cakupan Data Scientist meliputi mencari masalah yang bisa diselesaikan, melakukan pengumpulan data dari berbagai sumber, membuat algoritma hingga mendapatkan model, menggunakan Machine Learning, serta melakukan analisis untuk mendapatkan informasi penting yang ada dalam kumpulan data. Sedangkan cakupan Data Analyst menganalisis data yang telah terdefinisi dengan baik menggunakan berbagai tools untuk menjawab suatu permasalahan. Perbedaan dari segi cakupan ini, Data Scientist akan menghadapi coding yang cukup berat, sedangkan Data Analyst tidak.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Responsibilities

Secara umum, tanggung jawab dari Data Scientist lebih teknis dan lebih matematis dibandingkan Data Analyst. Data Scientist bertugas untuk merancang pembuatan model dengan menggunakan algoritma yang tepat sehingga dapat melakukan prediksi. Hasilnya akan digunakan untuk memecahkan masalah yang terbilang kompleks. Sedangkan Data Analyst bertanggung jawab untuk merancang dan memelihara sistem database, menafsirkan kumpulan data menggunakan tools statistika, membuat laporan untuk mengkomunikasikan tren, pola, dan prediksi berdasarkan temuan yang relevan. Hasil temuannya ini akan dibawa ke pemangku kebijakan agar dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

3. Common Tools

Jika kita melihat cakupan dan tanggung jawab yang diemban oleh Data Scientist dan Data Analyst, maka dapat ditebak bahwa tools yang sering digunakan sudah pasti berbeda. Seorang Data Scientist akan lebih banyak menggunakan coding dan logika matematika sehingga tools yang digunakan adalah Hadoop, Python, SQL, dan tools lainnya yang berhubungan dengan coding. Sedangkan Data Analyst akan lebih banyak menggunakan tools yang dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik data dan juga dapat digunakan untuk membuat laporan seperti Excel, Google Sheets, SQL, R, Tableau, dll.

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


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

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

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Gifa Delyani

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!