Ini Beda Jenjang Karir Data Analyst vs Data Scientist

Profesi data analyst dan data scientist adalah karir paling diminati seiring dengan pesatnya transformasi digital. Namun tahukah kalian ternyata kedua posisi ini memiliki jenjang karir yang berbeda? Hal ini dikarenakan masing-masing memiliki tugas dan tanggung jawabnya, otomatis skill dan jenjang karirnya juga berbeda.

Nah, sesuai dengan pengantar di atas, kita akan belajar lebih mendalam tentang perbedaan jenjang karir data analyst serta data scientist. Dengan memahami ini, kalian bisa menimbang ke depannya ingin menjadi profesi apa. Hal ini dibutuhkan supaya kalian bisa fokus mengasah skill dan pengetahuan kalian ke satu bidang yang paling diminati agar segera mencapai jenjang karir yang baik. Yuk, langsung saja simak pembahasannya!

1. Mengenal Data Analyst

Data analyst adalah praktisi data yang bertugas untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk menghasilkan insight bagi perusahaan. Posisi ini menggunakan berbagai teknik analisis data dan tools untuk mengidentifikasi tren, pola, dan insight yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis.

Data analyst juga bertanggung jawab untuk mengorganisir dan membersihkan data agar dapat digunakan dengan baik, serta memvisualisasikan hasil analisisnya dalam bentuk grafik atau laporan yang mudah dipahami. 

Bahkan data analyst juga harus memiliki pemahaman yang kuat tentang konteks bisnis dan industri tempat bekerja. Mereka perlu memahami tujuan perusahaan, masalah yang dihadapi, dan bagaimana data dapat digunakan untuk menjawab masalah bisnis yang ada. Dengan informasi yang dihasilkan, data analyst dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik, mengidentifikasi peluang untuk peningkatan efisiensi, dan mengembangkan strategi yang lebih efektif.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Mengenal Data Scientist

Sedangkan data scientist memiliki peran untuk menggali insight dari berbagai jenis data, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur. Hal ini digunakan untuk mengidentifikasi pola, tren, dan informasi lainnya. Dibandingkan dengan data analyst, posisi ini lebih berfokus pada pemodelan statistik, dan kecerdasan buatan (AI).

Data Scientist tidak hanya melakukan analisis data, tetapi juga berperan dalam merancang eksperimen, mengumpulkan data, membersihkan data, dan mengembangkan model prediktif yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang ada di perusahaan. Sehingga perannya memerlukan kombinasi skill matematika, statistik, pemrograman, dan pemahaman tentang domain bisnis atau ilmu pengetahuan tertentu.

3. Beda Jenjang Karir Keduanya

Perbedaan utama antara jenjang karir data analyst dan data scientist terletak pada tingkat kompleksitas tugas, tanggung jawab, dan keahlian yang dibutuhkan. Data analyst biasanya berfokus pada tugas analisis data yang lebih operasional dan taktis. Sementara data scientist memiliki peran yang lebih strategis dan analitis yang melibatkan pekerjaan yang lebih mendalam dalam eksplorasi data.

Pada data analyst, jenjang karirnya secara berurutan bisa dari entry-level, data analyst junior, data analyst senior, data specialist, dan menapaki ke data scientist. Sedangkan jenjang karir data scientist sama saja seperti data analyst tapi jika memiliki pengetahuan dan skill yang baik bisa sampai menjadi chief data officer.

Secara umum, data analyst adalah awal karir yang baik bagi seseorang yang ingin menjadi praktisi data. Sedangkan data scientist adalah posisi yang lebih memerlukan pengalaman dan keahlian. Namun, kedua posisi ini memiliki peran penting dalam data perusahaan. Data analyst membantu mengumpulkan dan mengorganisir data, sementara data scientist menggali insight yang lebih mendalam dan strategis untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih strategis.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

4. Hal yang Harus Dipersiapkan

Langkah pertama adalah pastikan kalian memiliki pendidikan dan keterampilan teknis yang dibutuhkan. Gelar sarjana dalam ilmu komputer, statistik, matematika, atau bidang terkait bisa memudahkan kalian untuk memahami dasar konsepnya. Selain itu, kalian juga perlu menguasai tools dan bahasa pemrograman yang relevan seperti Python, R, SQL, dan menggunakan perangkat lunak analisis data seperti Excel, MATLAB, SPSS atau SAS.

Jika kalian tertarik menjadi seorang data scientist, pemahaman yang baik tentang machine learning dan kecerdasan buatan (AI) sangat dibutuhkan. Oleh karena itu, pelajari konsep-konsep dasar seperti pengklasifikasi, regresi, clustering, dan neural networks. Kalian juga harus berlatih dalam mengimplementasikan model-machine learning dan algoritma AI ke dalam real project.

Hal yang sering terlupakan adalah mengasah kemampuan komunikasi. Kalian harus dapat menjelaskan hasil analisis atau model prediktif kepada orang yang tidak memiliki latar belakang teknis serta membuat laporan yang jelas dan mudah dimengerti. Selain itu, jika kalian bekerja dalam tim, kemampuan untuk berkolaborasi dan berkomunikasi dengan baik akan memudahkan kalian dalam menyelesaikan proyek dari perusahaan.

Selain pengetahuan teoritis, pengalaman praktis juga dibutuhkan. Cobalah untuk mengerjakan proyek dari berbagai website ikuti kursus online, atau ambil magang agar mendapatkan pengalaman langsung dalam analisis data dan pemodelan. Jangan lupa juga untuk membuat portofolio dari proyek-proyek data yang telah dikerjakan. Portofolio ini dapat digunakan untuk menunjukkan kemampuan kalian kepada klien atau recruiter.

Nah, kalian harus mempersiapkan diri sekarang juga. DQLab dapat menjadi solusi untuk platform belajar kalian. Banyak keunggulan yang DQLab miliki sehingga menjadikan proses pembelajaran kalian menyenangkan.

• Modul pembelajaran yang lengkap dan mudah dipahami.

• Terdiri dari materi dasar sampai beragam kasus untuk diselesaikan.

• Dilengkapi Live Code Editor sehingga praktis untuk belajar coding tanpa aplikasi bantuan.

• Ada modul gratis yang bisa dicoba untuk mengetahui metode pembelajaran di DQLab.

• Belajar bersama dengan komunitas dan mentor yang suportif.

  
  

Bahkan modul di DQLab diintegrasikan dengan ChatGPT loh. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan buatkan jenjang karir data analyst kalian cemerlang dengan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya