MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 42 Menit 34 Detik 

Data Scientist VS Data Engineer: Ini 3 Perbedaan Mendasarnya

Belajar Data Science di Rumah 01-April-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/81fdc0a06c97f797ac4f32882ed76c12_x_Thumbnail800.jpg

Profesi Data Scientist dan Data Engineer merupakan profesi yang saling beririsan dan tentunya saling berkaitan satu sama lain. Keduanya memiliki tujuan yang sama akan tetapi untuk mencapai tujuan tersebut mereka menggunakan prinsip dan cara yang berbeda. Lantas, dimana letak perbedaan antara Data Scientist VS Data Engineer ? Saat ini masih banyak orang yang bingung apa perbedaan data scientist dan data engineer, karena yang diketahui orang-orang pada umumnya adalah pekerjaan ini berkaitan dengan data yang fokus pada pengambilan wawasan berharga dari data.


Untuk menjawab rasa kebingungan yang terkadang masih ada di benak kita, artikel ini akan merangkum 3 perbedaan paling mendasar yang dijadikan tolak ukur untuk membedakan Data Scientist VS Data Data Engineer. Yang berfokus pada penjelasan mengenai siapa itu Data Scientist dan Data Engineer, skill set dan tools apa saja yang diperlukan dari masing-masing profesi tersebut. Jadi, simak terus artikel ini sampai selesai, ya !


1. Mengenal Peran Data Scientist

Sebelum membahas lebih lanjut, hal mendasar pertama yang menjadi tolak ukur yang membedakan profesi Data Scientist VS Data Engineer adalah memahami peran Data Scientist itu sendiri. Peran Data Scientist antara lain, melakukan Business Understanding yang meliputi penentuan masalah, objective dan brainstorming dengan tim, setelah itu melakukan Data Preprocessing yang mencakup kegiatan Data Cleaning dan Data Transform, kemudian ikut terlibat dalam perencanaan strategis dalam analisis data, melakukan analisis data dan optimasi menggunakan Machine Learning dan Deep Learning, serta berperan sebagai jembatan antara stakeholder dan customer/client.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Mengenal Peran Data Engineer

Lain dengan Data Scientist, seorang Data Engineer adalah orang yang mengembangkan, membangun, menguji dan memelihara arsitektur data, seperti database dan sistem pemrosesan skala besar atau yang sering disebut Big Data. Data Engineer berperan untuk membangun algoritma untuk membantu memberikan akses yang lebih mudah ke dataset sehingga, Data Scientist dan Data Analyst mendapatkan data yang mereka butuhkan, selain itu perannya pada manajemen data mulai dari keamanan, performance hingga maintenance. Data Engineer juga berperan dalam melakukan development aplikasi analisis yang canggih berdasarkan Machine Learning dan Metode Statistika, menggunakan data untuk membuat sistem dashboard atau laporan yang berisikan visualisasi data secara otomatis untuk membantu stakeholder.


3. Skillset dan Tools Data Scientist VS Data Engineer

Setelah mengenal peran dari Data Scientist VS Data Engineer, hal mendasar yang membedakan kedua profesi tersebut dilihat dari skillset dan tools yang mereka butuhkan dan dapat membantu sistem workflow mereka. Berikut ini skillset sekaligus tools yang diperlukan seorang Data Scientist:

  1. Kemampuan programming untuk melakukan pemodelan dengan algoritma Machine Learning, Deep Learning dengan menggunakan tools seperti Python/R, pandas, dan numpy.

  2. Statistika dan linear algebra

  3. Kemampuan untuk Data Profiling sebelum menentukan pemodelan yang tepat untuk dataset yang dimiliki

  4. Menguasai Database dan Metadata dengan menggunakan tools seperti: MySQL

  5. Visualisasi data dengan menggunakan tools seperti: ggplot2 pada R dan matplotlib pada Python atau menggunakan Tableau


Adapun skillset dan tools yang diperlukan seorang Data Engineer:


  1. Kemampuan programming untuk membuat framework, pipeline, dan mendeploy program dengan menggunakan tools seperti: Python, Java, Scala beserta frameworknya seperti Flask atau Django.

  2. Menguasai Database dan Metadata dengan menggunakan tools seperti: MySQL dan MongoDB

  3. Pengetahuan Big Data Ecosystem dengan menggunakan tools seperti: Hadoop, Spark, Hive, dan Pig

  4. Pengetahuan tentang proses ETL dengan menggunakan tools seperti: Talend, Xplenty, Oracle Data Integrator, Pentaho, dan AWS.

  5. Pengetahuan tentang DevOps dengan menggunakan tools seperti: Slack, Docker, dan GitHub.


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


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Rian Tineges

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!