Data Scientist vs Data Analyst, Mana yang Lebih Cocok untukmu?

Data scientist vs data analyst adalah dua profesi yang mendapat banyak sorotan beberapa tahun ke belakang. Kedua profesi ini sebenarnya sudah ada dari lama, namun berkat meroketnya istilah big data kedua profesi ini mendapatkan atensi yang cukup besar dari masyarakat. Big data memiliki karakteristik yang berbeda dengan data biasa. Big data memiliki percepatan penambahan data yang tinggi, volume yang sangat besar, serta jenis datanya sangat bervariasi. Untuk mengolah big data, seorang praktisi memerlukan tools khusus yang powerful serta storage dengan ukuran yang sangat besar. 

Meningkatnya pemanfaatan data dalam berbagai industri, menyebabkan rekrutmen data scientist dan data analyst meningkat tajam. Buktinya hampir di semua platform lowongan pekerjaan kita bisa menemukan rekrutmen data scientist atau data analyst. Kedua profesi ini sama-sama berkutat dengan data dan tidak jarang mereka berkolaborasi untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat bagi perusahaan. Informasi-informasi tersebut dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis. Misalnya, jika suatu perusahaan ingin mengetahui bagaimana pemikiran konsumen terhadap suatu produk, perusahaan bisa mengambil review-review yang ditulis oleh konsumen. Lalu siapa yang akan mengerjakannya? Yaps jawabannya adalah data scientist dan data analyst! Walaupun kedua profesi ini sering bekerja sama dan sama-sama bekerja menggunakan data, ternyata ada perbedaan mencolok antara keduanya, loh! Penasaran? Yuk kita bahas bersama!

1. Karakteristik Data Science dan Data Analysis

Sebelum membahas profesi data scientist dan data analyst, mari kita bahas dahulu bidang studinya. Seorang pakar data science menjelaskan bahwa data science adalah ilmu yang menggabungkan beberapa bidang studi, yaitu matematika, statistika, ilmu komputer, dan bisnis. Data analysis merupakan sub dari data science namun harus memiliki basic kuat di bidang matematika dan statistika. Dalam data science, seseorang akan lebih banyak merancang dan membangun proses baru untuk pemodelan dan produksi data menggunakan prototipe, algoritma, model prediktif, dan analisis khusus sedangkan di dalam data analysis seorang akan lebih banyak bekerja untuk memeriksa kumpulan big data untuk mengidentifikasi trend, membuat report dan presentasi visual.

Baca juga : 4 Keseharian Data Scientist, Wajib Diketahui untuk Persiapan Karir

2. Background Study

Data scientist dan data analyst memiliki kesamaan di banyak hal, perbedaan kedua profesi ini dilihat dari latar belakang profesional dan pendidikan mereka. Data scientist lebih banyak berfokus pada kegiatan merancang dan membangun proses baru untuk pemodelan dan produksi data karena profesi ini lebih banyak menggunakan berbagai teknik seperti data mining dan machine learning. Seorang data scientist dapat melanjutkan pendidikan di jurusan data science untuk mendapatkan gelar master untuk memperkaya pengetahuannya.

Seperti yang telah dijelaskan pada poin pertama, tugas data analyst adalah memeriksa kumpulan bgi data untuk mengidentifikasi trend, membuat report dan mempresentasikannya. Agar selaras dengan pekerjaannya, seorang data analyst biasanya memiliki gelar sarjana di jurusan sains, teknologi, dan teknik.

3. Skills Data Scientist dan Data Analyst

Seorang data scientist atau data analyst sering kali bekerja menggunakan data berukuran besar yang tidak biasa. Jenis data yang dikerjakan pun sangat beragam sehingga membutuhkan treatment yang berbeda-beda. Seorang data scientist harus memiliki keterampilan machine learning, hadoop, data mining, data source, dan keterampilan menggunakan bahasa pemrograman seperti R, Python, dan Java. keterampilan yang harus dimiliki oleh data analyst sedikit berbeda dengan keterampilan yang dimiliki oleh data scientist. Seorang data analyst harus bisa menggunakan berbagai metode analisis statistik, basis data, visualisasi data, dan bahasa pemrograman untuk menganalisis big data.

4. Peran dan Tanggung Jawab

Data scientist bertugas untuk merancang proses data modeling serta membuat algoritma dan model prediktif untuk mengekstrak informasi yang dibutuhkan oleh suatu organisasi untuk memecahkan masalah yang kompleks. Sedangkan data analyst bertanggung jawab untuk merancang dan memelihara sistem data dan database, menggunakan berbagai tools statistik untuk mengolah kumpulan data menjadi insight yang bermanfaat, dan menyiapkan report untuk mengomunikasikan hasil temuannya kepada stakeholder terkait.

Baca juga : Tips Berkarir Data Scientist Meski Tanpa Pengalaman Kerja

5. Tidak Background IT? Yuk Belajar Bersama DQLab!

Walaupun memerlukan berbagai skill ternyata data science dan data analysis bisa dipelajari oleh siapapun loh! Bagi seorang beginner, mungkin terlihat mustahil untuk mempelajari bahasa pemrograman dengan sintaks dan algoritma yang rumit. Tenang saja, bahasa pemrograman tidak sesulit yang kita bayangkan, kok! 

Yuk belajar bahasa pemrograman untuk data science dan data analysis  bersama DQLab! DQLab memiliki berbagai modul untuk pemula yang ingin belajar menggunakan berbagai tools data science dan data analysis seperti R, Python, dan SQL. Modul-modul ini disusun oleh expert di bidangnya sehingga kita tidak perlu khawatir mengenai isi dan materi yang akan kita pelajari. Kamu juga bisa menikmati modul gratis "Introduce to Data Science" dengan cara klik button di bawah ini atau klik disini.

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Tags