GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 11 Jam 55 Menit 54 Detik 

Data Scientist vs Data Analyst, Yuk Kenali Perbedaannya

Belajar Data Science di Rumah 24-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6491af62848cdbb3a26385aeca6c0f97_x_Thumbnail800.jpg

Data scientist vs data analyst, mana yang lebih keren? Pernahkah kamu mendengar pertanyaan tersebut? Jika ada seseorang yang bertanya hal tersebut padamu, bagaimana respon yang akan kamu berikan? Kedua profesi tersebut sama-sama bekerja di bidang data, sama-sama sedang menjadi sorotan, dan sama-sama banyak dibutuhkan di era big data. Baik data scientist maupun data analyst sama-sama memegang peran krusial di suatu perusahaan yang menggunakan data sebagai "bahan bakar" kegiatan sehari-hari. Kedua profesi ini sering kali berkolaborasi untuk menghasilkan informasi yang berharga bagi perusahaan yang banyak digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Data scientist dan data analyst bekerja sama untuk berbagai tujuan, seperti menganalisis tren pasar, memprediksi trend di masa mendatang, menganalisis preferensi konsumen, menganalisis supply chain, dan lain sebagainya. 

Data scientist vs data analyst, jika kedua profesi ini memiliki banyak persamaan bahkan sering bekerja sama untuk menghasilkan output yang penting, maka apa perbedaan antara keduanya? Jika ada seseorang yang bertanya terkait hal itu, bagaimana reaksimu? Tenang! DQLab punya jawaban untuk menjawab pertanyaan tersebut. Simak artikel ini sampai akhir ya!


1. Scope Pekerjaan

Seorang data scientist banyak bekerja menggunakan machine learning, algoritma, dan otomatisasi. Tools yang banyak digunakan dalam pekerjaan sehari-harinya adalah bahasa pemrograman seperti R dan Python serta tools visualisasi dan tools statistik untuk mengidentifikasi pola pada data. Jika data scientist lebih banyak bekerja dengan algoritma machine learning, lain halnya dengan data analyst yang lebih banyak fokus pada analisis dan mengembangkan visualisasi data. Tools yang digunakan oleh data analyst lebih banyak berkaitan dengan visualisasi data dan reporting dashboard.


Baca juga : Kenali Tugas Data Scientist untuk Bekal Berkarir di Tahun 2022


2. Latar Belakang Pendidikan

Latar belakang pendidikan bukanlah menjadi dasar utama dalam berkarir. Beberapa perusahaan bersedia menerima pekerja yang background pendidikannya tidak linier dengan pekerjaan atau tanggung jawabnya. Namun, di beberapa perusahaan besar, latar belakang pendidikan yang linier dengan perusahaan cukup diperlukan. Misalnya, untuk menjadi data scientist di perusahaan raksasa google, seseorang harus mengantongi gelar khusus seperti master statistika, ilmu komputer, atau jurusan lain yang relevan. Hal ini karena jurusan tersebut lebih familiar dengan bahasa pemrograman seperti R dan Python serta bahasa database seperti SQL.

Jika untuk berkarir di bidang data science kita perlu memiliki ijazah jurusan tertentu, lain halnya dengan data analyst yang tidak terlalu memperhatikan gelar karena semua lulusan matematika, statistika, fisika, atau bidang kuantitatif lainnya bisa menjadi data analyst. Hal ini karena data analyst tidak memerlukan tools teknik yang rumit. 


3. Pekerjaan Sehari-hari

Pekerjaan sehari-hari seorang data scientist biasanya mencakup rapat, laporan project, membuat model, dan lain sebagainya. Selain itu, seorang data scientist juga membantu anggota tim untuk meningkatkan model yang saat ini digunakan, salah satu caranya dengan melakukan cleansing data. Pekerjaan data analyst sedikit berbeda dengan data scientist, profesi ini lebih banyak mengumpulkan, membersihan, dan mempelajari data untuk membantu memecahkan permasalahan.


4. Jenjang Karir

Jenjang karir data analyst dan data scientist sangat menjanjikan. Setelah terjun dalam dunia data, karir seorang data scientist dapat terus meningkat seiring berjalannya waktu, mulai dari level junior data scientist, senior data scientist, hingga manajer tim. Sama dengan data scientist, karir data analyst pun juga menjanjikan. Hanya saja, level seorang data analyst sedikit berbeda dimulai dari junior data analyst, senior data analyst, hingga akhirnya manajer.


Baca juga : Intip Cara Menjadi Data Scientist Karir Cemerlang 2022


5. Cara Belajar Data Science di Tahun 2022

Tahun ini profesi data scientist dan data analyst mendapat banyak sorotan. Diprediksi pada tahun 2022 dan seterusnya kedua profesi ini tetap banyak dibutuhkan mengingat produksi data yang kian meningkat dari tahun ke tahun. Yuk mulai belajar data science bersama DQLab! Klik button di bawah ini untuk sign up dan nikmati modul gratis "Introduce to Data Science" sebagai perkenalan sebelum melangkah lebih jauh.


 Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :