TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 15 Jam 46 Menit 56 Detik 

Data Scientist vs Data Analyst, Perbedaan Role Terpopuler 2022

Belajar Data Science di Rumah 24-Maret-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9f8789a51a34243e45876eb8dfc8201d_x_Thumbnail800.jpg

Data Scientist dan Data Analyst merupakan contoh profesi baru yang muncul karena perkembangan teknologi digital. Meskipun perkembangan teknologi digital di Indonesia terbilang lebih lama dibandingkan negara-negara maju, namun tetap saja perkembangan tersebut cukup berdampak dalam kehidupan sehari-hari. Secara tidak langsung, adanya teknologi digital dapat membuat banyak pekerjaan menjadi lebih efektif dan efisien. Beberapa pekerjaan yang dulunya hanya bisa dikerjakan oleh manusia, mulai digantikan oleh robot. Hal inilah yang kemudian membuat perkembangan teknologi digital bisa menghasilkan banyak data.


Semakin banyak data yang ada, seharusnya semakin mampu untuk menciptakan hasil analisis yang lengkap dan mampu menjawab permasalahan yang ada. Sayangnya, data ini bisa menjadi bermanfaat atau tidak sangat tergantung dari cara pengolahannya. Itulah mengapa, banyak perusahaan yang mulai mempekerjakan para praksi data, seperti Data Scientist dan Data Analyst agar data yang ada bisa bermanfaat. 


Batasan antara posisi Data Scientist dan Data Analyst sangat sulit untuk dibedakan, terutama oleh orang awam, Terlebih karena kedua posisi ini sama-sama bergerak di bidang data. Sehingga tidak jarang banyak orang yang menganggap kedua posisi ini sama, padahal sebenarnya sangat berbeda. Kira-kira apa saja sih perbedaannya?


1. Berdasarkan Tanggung Jawab

data scientist

Perbedaan yang pertama, bisa kita lihat dari segi tanggung jawab untuk setiap posisi. Data Scientist bertanggung jawab penuh dalam hal yang lebih teknis dan matematis, seperti merancang model data dengan bantuan algoritma yang sesuai dengan data. Model ini nantinya akan digunakan untuk membuat prediksi sehingga bisa memecahkan masalah yang ada. Sementara untuk posisi Data Analyst sendiri, mereka lebih bertanggung jawab untuk menemukan insight data dengan menggunakan beberapa tools, membuat dashboard dan reporting, serta menyampaikan hasil temuannya baik berupa trend, pola, maupun prediksi agar bisa menjadi bahan pertimbangan para stakeholder dalam membuat keputusan.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Ilmu Data Science vs Data Analytics

data scientist

Source : Google


Jika dilihat dari segi ilmu yang paling harus dikuasai, kedua posisi ini tentu saja berbeda. Jika ingin menjadi seorang Data Scientist, maka kamu harus menguasai ilmu Data Science dengan baik. Pada ilmu ini kamu akan lebih banyak belajar dengan big data, algoritma-algoritma machine learning yang digunakan dalam pembuatan data modeling, serta metode analisis terbaru yang memanfaatkan deep learning.


Sementara jika kamu tertarik menjadi seorang Data Analyst, maka hal utama yang harus kamu kuasai adalah Data Analytic. Dalam Data Analytic kamu akan banyak mempelajari tentang pemrosesan data, mengakses database, serta cara menyajikan data dalam dashboard untuk dijadikan reporting. Kamu akan lebih banyak melibatkan pengetahuan bisnismu dibandingkan hal-hal teknis dan matematis. Sebenarnya antara kedua ilmu ini, tidak ada ilmu yang lebih unggul dibandingkan yang lain nya, keduanya akan sama-sama bermanfaat jika digunakan di tempat yang tepat.


3. Bahasa Pemrograman dan Tools yang Harus Dikuasai

data scientist

Perbedaan lainnya antara Data Scientist dan Data Analyst bisa dilihat dari perbedaan tools yang harus dikuasai. Untuk menjadi seorang Data Scientist, kamu akan lebih banyak berurusan dengan bahasa pemrograman yang Advanced object-oriented programming seperti Python. Namun di beberapa perusahaan ada juga Data Scientist yang tetap menggunakan R. Selain itu, Data Scientist juga harus menguasai tools yang berhubungan dengan big data dan juga database, seperti Hadoop, MySQL, TensorFlow, Spark, dll.


Sementara untuk Data Analyst, akan lebih sering menggunakan tools yang bisa digunakan untuk melakukan pemrosesan data dengan cepat. Paling tidak, seorang data Analyst harus menguasai basic dari bahasa pemrograman R, Python, dan juga SQL.  Selain itu, mereka juga harus bisa menggunakan beberapa tools, seperti Excel, SAS, dan business intelligence software. Beberapa tugas dari Data Analyst memang bisa diselesaikan cukup dengan menggunakan  tools yang less coding, namun bukan berarti tidak menggunakan coding sama sekali ya,


4. Jenjang Karir

data scientist


Awalnya, karir Data Analyst akan dimulai dari entry-level, dimana tugas utamanya adalah membuat laporan dan juga dashboard. Kemudian Data Analyst mulai dilibatkan dalam pembuatan strategi khusus dengan menggunakan teknik analitik tingkat lanjut yang lebih kompleks. Setelah dirasa mampu, Data Analyst akan dilimpahkan perananan manajerial. Di beberapa case tertentu, Data Analyst ada juga yang memutuskan untuk mengubah karirnya menjadi Data Scientist. 


Sementara untuk posisi Data Scientist, hingga saat ini kebutuhan akan Data Scientist yang masih belum seimbang dengan orang yang mampu memenuhi kualifikasi yang ada sebagai Data Scientist. Biasanya perusahaan akan mencari orang yang sedang banting setir ke arah Data Scientist namun telah menyelesaikan bootcamp Data Science.


Selain itu, karena pekerjaan Data Scientist terbilang cukup berat, perusahaan bisa memberikan training pada karyawan mereka yang telah ada saat ini untuk dijadikan Data Scientist. Orang yang bekerja sebagai Data Scientist juga bisa memilih untuk melanjutkan pendidikannya agar dapat memposisikan dirinya untuk peran Data Science yang lebih maju, seperti senior Data Scientist, dll.


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


5. Belajar Data Science di DQLab Bisa Bikin Kamu Jadi Praktisi Data, Loh!

Setelah memahami perbedaan posisi Data Scientist dan Data Analyst lebih jauh, mungkin kamu tertarik untuk menjadi praktisi Data, baik sebagai Data Analyst maupun Data Scientist. DQLab bisa menjadi lembaga kursus yang bisa membantumu untuk mewujudkan impianmu. DQLab ini bisa diakses kapan saja dan bisa dilakukan secara online sehingga tidak akan menghabiskan waktumu hanya untuk datang ke lokasi. 


Untuk kamu yang saat ini masih ada di proses perkenalan dengan Data Science, kamu bisa banget nih mencoba modul gratis dari DQLab. Ada dua modul gratis yang bisa kamu nikmati, yaitu Introduction to Data Science using R dan Introduction to Data Science with Python. 


Yuk buruan, segera daftarkan dirimu di DQLab dan nikmati modul gratisnya!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!