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

Data scientist vs data analyst adalah dua profesi di ranah data science 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 data science 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 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

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: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

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!

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara Data Scientist dan Data Analyst?

Data Analyst fokus pada analisis data untuk menghasilkan insight bisnis menggunakan alat seperti SQL, Excel, dan BI tools (seperti Tableau atau Power BI). Sementara itu, Data Scientist lebih banyak bekerja dengan machine learning, pemrograman (Python/R), dan statistik untuk membangun model prediktif dan solusi berbasis data.

2. Jika kamu lebih suka coding atau machine learning, apakah Data Scientist pilihan yang lebih tepat?

Ya, jika kamu tertarik pada pemrograman, statistik, dan machine learning, maka Data Scientist bisa menjadi pilihan yang lebih cocok. Tapi jika kamu lebih suka menganalisis data dan membuat visualisasi tanpa terlalu banyak coding, Data Analyst bisa lebih sesuai.

3. Mana yang lebih mudah untuk pemula?

Data Analyst umumnya lebih mudah untuk pemula karena lebih fokus pada analisis dan visualisasi data tanpa terlalu banyak matematika kompleks atau machine learning. Namun, jika kamu punya latar belakang teknik atau matematika yang kuat, Data Scientist juga bisa menjadi pilihan menarik.

Kabar baiknya, DQLab kembali menghadirkan Beasiswa DQ, sebuah kesempatan eksklusif bagi mahasiswa, dosen, dan alumni universitas untuk memperdalam keterampilan Data Science secara gratis selama satu bulan. Dengan akses penuh ke 96+ modul pembelajaran, 15+ proyek berbasis industri, serta fitur AI Chatbot 24/7, program ini dirancang untuk membekali peserta dengan keterampilan data yang dibutuhkan di dunia kerja saat ini.

Tak hanya itu, peserta juga akan mendapatkan E-Certificate untuk setiap modul yang diselesaikan, bergabung dalam grup diskusi interaktif dengan instruktur, serta membangun jaringan dengan komunitas data yang luas. Dengan kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, ini adalah kesempatan langka bagi siapa saja yang ingin memperdalam ilmu data secara profesional.

Cara Mengikuti Beasiswa DQ:

1. Buat akun di academy.dqlab.id atau melalui button di kanan bawah.

2. Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

3. Selamat! Akses beasiswa belajar data selama 1 bulanmu sudah aktif.

Jangan lewatkan kesempatan ini! Segera daftarkan diri kamu sekarang dan jadilah bagian dari komunitas data profesional bersama DQLab. Klik button ini untuk bergabung!

Penulis: Reyvan Maulid

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science