BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 0 Jam 11 Menit 57 Detik

Data Scientist vs Data Analyst Kenali Skill Pentingnya Yuk

Belajar Data Science di Rumah 30-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/fb4589adab3df853450b58988d9c2435_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist dan Data Analyst menjadi contoh pekerjaan yang banyak diminati di beberapa tahun belakangan. Tentu ini bukanlah tanpa alasan, salah satunya adalah karena banyaknya data yang dihasilkan dari perkembangan teknologi digital yang semakin pesat, terlebih ketika adanya pandemi COVID-19 yang membuat masyarakat lebih banyak berinteraksi dengan smartphone nya, termasuk kebiasaan seperti berbelanja, bertransaksi di sektor perbankan, dll yang mulai dilakukan secara online. Tanpa disadari, perilaku inilah yang kemudian membuat data yang ada sangatlah banyak.

Data Scientist dan Data Analyst akan membantu mengolah data yang sangat banyak tersebut agar dapat berubah menjadi informasi yang bermanfaat serta bisa dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan. Meskipun kedua pekerjaan ini sama-sama bertugas untuk mengolah data, namun ternyata keduanya adalah pekerjaan yang berbeda loh, baik dari segi tugas utama maupun skill yang harus dikuasai. Nah agar dapat memahami perbedaan kedua posisi ini dengan tepat, yuk simak artikel berikut ini karena disini akan dibahas mengenai perbedaan Data Scientist dan Data Analyst dari segi tanggung jawab dan skill yang harus dikuasai. Check this out!


1. Tugas Data Scientist

Data Scientist bertugas untuk melakukan analisis data dari awal hingga akhir. Yang dimaksudkan dari awal hingga akhir adalah Data Scientist akan lebih banyak mencari celah untuk menemukan permasalahan yang mungkin bisa diangkat. Setelah menemukan permasalahan, seorang Data Scientist akan menentukan data seperti apa yang akan digunakan, baru kemudian mengolahnya menjadi sumber informasi. Dalam proses pengolahan data, seorang Data Scientist akan banyak bekerja dengan algoritma Machine Learning. Bahkan tidak jarang agar dapat mengoptimalkan model dari data, seorang Data Scientist akan dituntut untuk memodifikasi algoritma Machine Learning hingga membuat algoritma baru. Selain itu, Data Scientist juga harus menguasai keterampilan akan Data Visualisasi.


Baca Juga : Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


2. Tugas Data Analyst

Data Analyst juga bertugas untuk menganalisis data, bedanya dengan Data Scientist, seorang Data Analyst tidak akan melewati proses mencari masalah yang bisa diselesaikan. Biasanya, masalah tersebut sudah ditemukan baik oleh tim lain maupun oleh stakeholder. Data Analyst akan menyelesaikan permasalahan tersebut dengan menggunakan data yang ada. Sehingga Data Analyst sangat diwajibkan untuk menguasai Data Visualisasi dan komunikasi yang baik, karena mereka akan menyampaikan hasil temuan tersebut, termasuk juga menjelaskan pola yang dimiliki oleh data.


3. Skill yang Harus Dikuasai Data Scientist

Berbicara tentang skill, sebenarnya ada beberapa skill yang harus dikuasai oleh Data Scientist maupun Data Analyst. Adapun skill yang harus dikuasai oleh Data Scientist adalah: 

  • Kemampuan Matematika dan Statistika untuk proses pembuatan model serta membuat algoritma baru

  • Bahasa pemrograman seperti R, Python, SAS, Matlab, SQL, Pig Hive, dan Scala

  • Kemampuan akan bisnis tentu tidak kalah penting untuk dikuasai. Hal ini akan sangat berguna untuk mencari celah dalam menemukan masalah baru

  • Computing Frameworks seperti Hadoop untuk mengolah data yang berukuran besar.

  • Kemampuan akan Machine Learning, jika bisa menguasai Deep Learning juga akan semakin baik

  • Data Visualisasi


4. Skill yang Harus Dikuasai Oleh Data Analyst

Sementara skill yang harus dikuasai oleh seorang Data Analyst adalah:

  • Kemampuan Statistika dan Matematika juga dibutuhkan karena dibutuhkan logika tertentu dalam menganalisis data. Tidak semua data bisa dianalisis dengan metode yang sama, sehingga kemampuan ini akan sangat membantu

  • Data Analyst harus bisa menguasai spreadsheet tools, contoh yang paling sering digunakan adalah Excel.

  • Bahasa pemrograman juga tidak kalah penting misalnya R, Python, SQL, HTML, Javascript, dll.

  • Harus menguasai tools visualisasi data seperti Tableau, Power BI, dll,


Baca Juga : 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer


5. Meskipun Berbeda, Data Scientist dan Data Analyst Tetap Harus Mempelajari Ilmu Data Science. Yuk, Belajar di DQLab!

Meskipun Data Scientist dan Data Analyst merupakan posisi yang berbeda, namun keduanya dituntut untuk mampu menguasai ilmu Data Science karena akan banyak terpakai dalam pekerjaannya. Kamu bisa mulai belajar ilmu Data Science di DQLab. Ada 3 bahasa pemrograman yang bisa kamu pelajari di DQLab saat ini, yaitu bahasa R, Python, dan juga SQL. Selain modul yang berbayar, kamu juga bisa menikmati free modul dari DQLab loh. Caranya gampang banget, kamu cukup sign up menjadi member dan akan bisa menikmati modul-modul yang ada. Yuk, tunggu apa lagi?


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login