PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 8 Menit 1 Detik 

Data Scientist vs Data Analyst, Pemula Wajib Tahu Perbedaannya

Belajar Data Science di Rumah 02-Maret-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9be624c169d70895d2ec1228ca09dd77_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist vs Data Analyst, mana profesi yang lebih baik? Kedua profesi ini merupakan profesi di bidang data yang sedang populer. Sama-sama berperan di dunia data namun tetap memiliki beberapa perbedaan. Seperti yang kita tahu, data saat ini menjadi topik hangat di berbagai platform media sosial seperti Instagram dan LinkedIn. Kita bisa menemukan banyak pembahasan mengenai data khususnya data science. Contohnya seperti pengolahan data, software yang digunakan, teknologi machine learning, dan lain sebagainya baik dalam bentuk tulisan maupun video.


Bagi pemula di bidang data mungkin Data Scientist dan Data Analyst tampak mirip karena sama-sama mengolah data. Namun ternyata profesi tersebut memiliki perbedaan dari berbagai sisi. Pemula wajib memahami perbedaannya agar tahu karir mana yang ingin dicapai. Selain itu juga pemula akan lebih fokus meningkatkan skill yang dibutuhkan serta paham bagaimana membangun portofolio yang menarik. Lalu apa saja sih perbedaan Data Scientist dan Data Analyst? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini! 


1. Data Scientist

data scientist

Data Scientist adalah orang yang bertugas mengolah big data. Data Scientist bertanggung jawab mulai dari membersihkan, memproses, dan mengolah data dalam jumlah besar yang telah dikumpulkan oleh data engineer di perusahaan. Menerapkan infrastruktur data yang baik juga merupakan tugas Data Scientist. Hal ini akan memudahkan penyimpanan data serta akses data di kemudian hari jika dibutuhkan. Machine learning merupakan algoritma yang dirancang agar mesin dapat belajar dengan sendirinya dan dapat memberikan output yang diinginkan. Data Scientist bertanggung jawab membangun machine learning untuk memberikan kemudahan proses pengolahan data dan pengalaman yang menarik untuk pelanggan. 


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Data Analyst

data scientist

Mirip dengan Data Scientist, profesi Data Analyst juga bertugas mengolah data mulai dari mengumpulkan, membersihkan data, manipulasi data, mengolah data, melakukan analisis, hingga menyajikan hasil analisis. Cukup panjang, ya prosesnya. Data Analyst akan menggunakan metode tertentu untuk melakukan analisis data hingga menemukan informasi yang berguna. Informasi tersebut kemudian akan disampaikan kepada pihak terkait dan dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan ke depannya. Data Analyst harus memahami bentuk penyajian data yang tepat agar informasi yang diperoleh tersampaikan dengan baik. Disamping itu, seorang Data Analyst harus punya kemampuan komunikasi yang baik pula. 


3. Skill yang Wajib Dikuasai

data scientist

Setiap profesi pasti memiliki skill atau kemampuan yang wajib dikuasai. Untuk profesi yang berkaitan dengan data wajib hukumnya memiliki skill matematika dan statistik yang baik. Hal ini karena ketika mengolah data akan menggunakan metode-metode statistik. Jika kurang memahami bisa jadi analisis yang dilakukan tidak menghasilkan informasi yang diharapkan. Selain skill tersebut, Data Scientist wajib menguasai skill pemrograman seperti SQL dan Python, mampu membangun infrastruktur data yang baik, serta mampu membangun machine learning. Sedangkan Data Analyst wajib memiliki skill pemrograman, mahir dalam analisis data, mampu memvisualisasikan data dengan baik, serta pemahaman ilmu bisnis minimal mengetahui istilah-istilah bisnis agar dapat memberikan insight bagi pihak terkait di perusahaan. 


4. Software Data Scientist vs Data Analyst

data scientist

Software yang digunakan Data Scientist dan Data Analyst memang mirip. SQL, Python, dan R adalah bahasa pemrograman yang sering digunakan oleh kedua profesi tersebut. SQL digunakan untuk manajeman data dan akses data. Python dan R digunakan untuk mengolah data hingga visualisasi data. Karena akan sering berhadapan dengan data mentah, Data Sciientist sering menggunakan software seperti Pyhton, R, SAS, dan Java untuk memudahkan pemrosesan data mentah tersebut. Sedangkan untuk Data Analyst yang juga mengolah data namun lebih fokus pada analisis dan visualisasi data umumnya sering menggunakan software seperti SQL, Excel, Tableau, dan tools Business Intelligence (BI) lainnya yang memudahkan proses analisis dan penyajian data yang lebih interaktif. 


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


5. Mulai Bangun Portofolio Data untuk Berkarir Di Dunia Data

Sudah paham, kan perbedaan Data Scientist dan Data Analyst? Jadi, profesi mana yang kamu minati? Namun perlu diingat Data Scientist dan Data Analyst merupakan profesi yang menjanjikan kedepannya. Jadi keduanya sama-sama pilihan yang baik. Tinggal sahabat data cenderung menyukai profesi yang mana. Setelah mempelajari dan menguasai skill-skill data, jangan lupa juga membangun portofolio data. Hal ini dapat menjadi nilai tambahanmu di mata rekruter saat kamu melamar pekerjaan sebagai Data Scientist atau Data Analyst.


Bingung mulai dari mana? Yuk, daftar di DQLab.id dan belajar kompetensi Data Analyst secara intensif bersama mentor data profesional!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya



Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!