Data Scientist vs Data Analyst, Profesi Menjanjikan 2021 dengan Kenali Perbedaannya

Praktisi data menjadi pekerjaan yang banyak diimpikan akhir-akhir ini. Rasanya begitu membanggakan jika bisa berkarir di role tersebut. Dilansir dari Kompas, saat ini kebutuhan akan praktisi data bahkan mencapai angka 9 juta. Jumlah yang sangat banyak bukan? Ternyata kebutuhan akan praktisi data tersebut berbanding terbalik dengan jumlah orang yang siap untuk bekerja sebagai praktisi data. Karena meskipun berasal dari background STEM, tidak semuanya qualified untuk menjadi praktisi data.

Praktisi data ini ternyata terbagi lagi menjadi beberapa pekerjaan, seperti Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, dll. Sebelum memutuskan untuk menjadi praktisi data, kita tentu saja harus mengenali perbedaan antara masing-masing job role dari posisi tersebut. Data Scientist dan Data Analyst ternyata tugasnya kerap kali dianggap sama, padahal sebenarnya hal tersebut adalah sesuatu yang berbeda. Agar tidak salah lagi, yuk kita lihat apa saja perbedaan dari keduanya!

1. Apa Saja yang Dilakukan Oleh Data Scientist?

Data Scientist dituntut untuk membuat prediksi tentang masa depan dengan menggunakan teknik data yang lebih canggih. Untuk mendapatkan prediksi tersebut, mereka akan membuat algoritma Machine Learning mereka sendiri serta merancang pemodelan prediktif yang bisa menangani data terstruktur dan tidak terstruktur. Jika dibandingkan dengan Data Analyst, tugas seorang Data Scientist terbilang lebih berat. Beberapa tugas yang umum dikerjakan oleh seorang Data Scientist adalah:

• Mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data mentah

• Merancang model prediktif dan algoritma Machine Learning untuk mengambil kumpulan data besar

• Mengembangkan alat dan proses untuk memantau dan menganalisis akurasi data

• Membangun alat visualisasi data, dashboard, serta laporan

• Membuat program yang bisa mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan data

  
  

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Pekerjaan yang Dilakukan Oleh Data Analyst

Data Analyst lebih banyak bekerja untuk memecahkan masalah bisnis yang ada menggunakan bahasa pemrograman R, Python, atau SQL, software visualisasi data, serta analisis statistik. Biasanya mereka akan lebih banyak bekerja dengan data terstruktur. Beberapa tugas umum yang biasa dikerjakan oleh Data Analyst adalah:

• Mengidentifikasi kebutuhan informasi bersama dengan pemimpin perusahaan

• Mencari data dari sumber primer dan sekunder

• Membersihkan dan mengatur ulang data agar siap untuk dianalisis

• Melihat trend dan pola dari data untuk mendapatkan wawasan lebih luas serta gambaran yang harus dilakukan selanjutnya

• Menyajikan temuan dengan cara yang mudah dipahami untuk menginformasikan keputusan berdasarkan data

3. Skill yang Dibutuhkan

Meskipun Data Scientist dan Data Analyst sama-sama bekerja dengan data, ternyata skill set yang dibutuhkan berbeda karena perbedaan tugas yang telah dibahas sebelumnya. Kita akan mencoba untuk membandingkan skill yang harus dimiliki oleh kedua posisi ini.

4. Background Pendidikan

Untuk menjadi seorang Data Scientist ataupun Data Analyst, kita harus memiliki minimal gelar Sarjana di bidang Matematika, Statistika, Ilmu Komputer, atau Teknologi Informasi. Di beberapa negara, syarat untuk menjadi Data Scientist biasanya akan lebih berat, misalnya setidaknya harus memiliki gelar master atau bahkan doktor di bidang tersebut. Kamu yang tidak memiliki background pendidikan tersebut tidak perlu sedih karena saat ini banyak jalan yang bisa ditempuh untuk menjadi praktisi data. Kamu bisa memilih beberapa bootcamp atau kursus yang berhubungan dengan Data Science. Selain itu, kamu juga bisa mengambil beberapa sertifikat profesional dalam analisis data dari Google atau IBM.

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

5. Kamu Tetap Bisa Menjadi Praktisi Data Tanpa Background Pendidikan Tertentu!

DQLab merupakan salah satu lembaga kursus di bidang Data Science yang bisa diakses secara online. DQLab telah membuktikan bahwa meskipun tidak berasal dari background pendidikan STEM kita tetap bisa menjadi praktisi data. Ini bisa dilihat dari banyaknya member DQLab yang berasal dari non IT namun saat ini bisa menjadi Data Analyst, Data Engineer, atau posisi praktisi data lainnya. Kamu juga bisa menjadi seperti mereka. Yuk, gabung menjadi member DQLab! 

Penulis: Gifa Delyani Nursyafitri