Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Data Scientist vs Data Analyst, Sudah Tahu Perbedaannya?

Belajar Data Science di Rumah 08-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8d8dce85277f0a1aa698a54c3afa2094_x_Thumbnail800.png

Peran ilmuwan data atau data scientist atau data scientist atau data scientist sering disamakan dengan peran data analyst. Tetapi meskipun ada banyak keterampilan yang tumpang tindih, ada juga beberapa perbedaan yang signifikan. Meskipun peran seorang data analyst bervariasi tergantung pada perusahaan, secara umum, para profesional ini mengumpulkan data, memproses data tersebut, dan melakukan analisis statistik menggunakan alat dan teknik statistik . Analis juga mengidentifikasi pola dan membuat korelasi dalam kumpulan data untuk mengidentifikasi peluang baru untuk perbaikan dalam proses bisnis, produk, atau layanan. Dalam beberapa kasus, data analyst juga merancang, membangun, dan memelihara data besar dan sistem basis data relasional. 


ilmuwan data atau data scientist atau data scientist atau data scientist bertanggung jawab atas tugas-tugas itu dan banyak lagi. Para profesional ini dilengkapi untuk menganalisis data besar menggunakan alat analitik canggih dan diharapkan memiliki latar belakang penelitian untuk mengembangkan algoritma baru untuk masalah tertentu. Mereka juga dapat ditugaskan untuk mengeksplorasi data tanpa masalah khusus untuk dipecahkan. Dalam skenario itu, mereka perlu memahami data dan bisnis dengan cukup baik untuk merumuskan pertanyaan dan menyampaikan wawasan kembali kepada eksekutif bisnis, dengan tujuan meningkatkan operasi bisnis, produk, layanan, atau hubungan pelanggan.


Yuk Pahami perbedaannya lebih lanjut 


1. Perbedaan antara data terstruktur dan tidak terstruktur

Salah satu komponen utama yang membedakan ilmuwan data atau data scientist atau data scientist dari ahli statistik dan matematika tradisional adalah kemampuan mereka untuk menganalisis data yang tidak terstruktur. Data terstruktur adalah informasi yang dapat dianalisis, dipetakan, dan dimuat ke dalam database, spreadsheet, dan sistem yang terorganisir. Data tidak terstruktur, di sisi lain, lebih organik dan membutuhkan beberapa pendekatan kreatif, seperti pengkodean, untuk dimuat ke dalam model analitik.


Misalnya, jika saluran cuaca merilis 45 video terkait cuaca di situs webnya dalam satu bulan, data terstruktur mungkin mencakup berapa kali video tersebut diunggah, durasi setiap video, dan kata kunci yang disertakan di setiap video. Data tidak terstruktur, yang seringkali bersifat kualitatif, dapat berkisar dari analisis sentimen -- apakah nada pembawa acaranya optimis -- hingga seberapa baik video tersebut mendukung merek saluran cuaca.


Informasi itu mungkin dapat dipetakan dalam basis data grafik, tetapi juga dapat diberi kode dan diperlakukan seperti data yang dapat diukur. Demikian pula, mungkin mudah untuk mendapatkan hasil yang dapat diukur berdasarkan bagaimana orang bereaksi terhadap setiap video jika itu menyertakan beberapa jenis metrik positif, seperti tombol favorit. Tetapi untuk mengumpulkan data tentang reaksi publik terhadapnya di luar mereka yang memberi umpan balik, seorang ilmuwan data atau data scientist atau data scientist perlu mempelajari lebih dalam beberapa penelitian kualitatif.


Data semi terstruktur terletak di antara data terstruktur dan tidak terstruktur. Semi-terstruktur mengacu pada data yang dapat masuk ke dalam kategori dan subkategori yang sangat spesifik, tetapi belum diatur ke dalam kompartemen yang mudah dimanipulasi.


Baca juga : Tips Esensial Berkarir sebagai Data Scientist yang Wajib Pemula Tahu


2. Kerja tim

Seorang ilmuwan data atau data scientist atau data scientist tidak bisa bekerja sendiri. sahabat data harus bekerja dengan eksekutif perusahaan untuk mengembangkan strategi, bekerja dengan manajer produk dan desainer untuk menciptakan produk yang lebih baik, bekerja dengan pemasar untuk meluncurkan kampanye konversi yang lebih baik, bekerja dengan pengembang perangkat lunak klien dan server untuk membuat saluran data dan meningkatkan alur kerja. sahabat data benar-benar harus bekerja dengan semua orang di organisasi, termasuk pelanggan sahabat data.


Pada dasarnya, sahabat data akan berkolaborasi dengan anggota tim sahabat data untuk mengembangkan kasus penggunaan untuk mengetahui tujuan bisnis dan data yang akan diperlukan untuk memecahkan masalah. sahabat data perlu mengetahui pendekatan yang tepat untuk menangani kasus penggunaan, data yang diperlukan untuk memecahkan masalah dan bagaimana menerjemahkan dan menyajikan hasilnya ke dalam apa yang dapat dengan mudah dipahami oleh semua orang yang terlibat.


3. Pembelajaran Mesin dan AI

Sejumlah besar ilmuwan data atau data scientist atau data scientist tidak mahir dalam bidang dan teknik pembelajaran mesin. Ini termasuk jaringan saraf, pembelajaran penguatan, pembelajaran permusuhan, dll. Jika sahabat data ingin menonjol dari ilmuwan data atau data scientist atau data scientist lainnya, sahabat data perlu mengetahui teknik pembelajaran mesin seperti pembelajaran mesin yang diawasi, pohon keputusan, regresi logistik, dll. Keterampilan ini akan membantu sahabat data untuk memecahkan masalah ilmu data yang berbeda yang didasarkan pada prediksi hasil organisasi utama.


Ilmu data membutuhkan penerapan keterampilan di berbagai bidang pembelajaran mesin. Kaggle, dalam salah satu surveinya, mengungkapkan bahwa sebagian kecil professional data kompeten dalam keterampilan pembelajaran mesin tingkat lanjut seperti Pembelajaran mesin yang diawasi, Pembelajaran mesin tanpa pengawasan, Deret waktu, Pemrosesan bahasa alami, Deteksi outlier, Visi komputer, Mesin rekomendasi, Bertahan hidup analisis, pembelajaran Reinforcement, dan pembelajaran Adversarial. Ilmu data melibatkan bekerja dengan sejumlah besar kumpulan data. sahabat data mungkin ingin terbiasa dengan Pembelajaran mesin.


4. Apache Spark

Apache Spark menjadi teknologi data besar paling populer di seluruh dunia. Ini adalah kerangka kerja komputasi data besar seperti Hadoop. Satu-satunya perbedaan adalah bahwa Spark lebih cepat dari Hadoop. Ini karena Hadoop membaca dan menulis ke disk, yang membuatnya lebih lambat, tetapi Spark menyimpan perhitungannya di memori.


Apache Spark dirancang khusus untuk ilmu data untuk membantu menjalankan algoritma rumitnya lebih cepat. Ini membantu dalam menyebarkan pemrosesan data ketika sahabat data berurusan dengan lautan data yang besar sehingga menghemat waktu. Ini juga membantu ilmuwan data atau data scientist atau data scientist untuk menangani kumpulan data tidak terstruktur yang kompleks. sahabat data dapat menggunakannya pada satu mesin atau sekelompok mesin.


Apache spark memungkinkan para ilmuwan data atau data scientist atau data scientist untuk mencegah hilangnya data dalam ilmu data. Kekuatan Apache Spark terletak pada kecepatan dan platformnya yang memudahkan untuk menjalankan proyek ilmu data. Dengan Apache spark, sahabat data dapat melakukan analitik mulai dari pemasukan data hingga mendistribusikan komputasi.


Baca juga : 4 “Must Have Skill” untuk Calon Data Scientist, Sudah Coba?


5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!