Job Description Tiap Role di Bidang Data Science

Di era big data, produksi data meningkat drastis dari waktu ke waktu. Saat ini data diibaratkan sebagai berlian yang sangat berharga dan nilai jualnya cukup tinggi. Data sangat penting untuk proses pengambilan keputusan, bahkan dunia saat ini berjalan berdasarkan data. Organisasi dan perusahaan tidak akan bisa mempertahankan eksistensinya tanpa pengambilan keputusan dan rencana strategis berdasarkan data. Peran data dalam dunia industri saat ini cukup krusial, dengan pengolahan data yang tepat maka data dapat diekstraksi sehingga menghasilkan informasi yang dapat dimanfaatkan oleh petinggi perusahaan sebagai dasar pengambilan keputusan dan meningkatkan margin pendapatan dengan biaya minimum.

Dalam proses pengolahan data, perusahaan membutuhkan sumber daya manusia yang mampu dan menguasai beberapa metode dan tools analisis data. Saat ini ada tiga profesi yang berkaitan dengan data yaitu data scientist, data analyst, dan data engineer. Dengan peningkatan data secara eksponensial, rekrutmen pekerjaan berbasis data pun semakin meningkat. Namun, walaupun sudah banyak lapangan pekerjaan yang berhubungan dengan data, masih banyak yang salah mengartikan dan belum memahami secara betul apa perbedaan data scientist, data analyst, dan data engineer. Ketiga profesi ini memang berkaitan dengan data, namun memiliki perbedaan scope dan tanggung jawab. Oleh karena itu, pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan apa perbedaan job description data scientist, data analyst, dan data engineer. Tunggu apa lagi? Let’s get started!

1. Data Engineer

Seorang data engineer harus akrab dengan konsep dan algoritma pemrograman inti. Beberapa tools yang digunakan oleh data engineer adalah Hadoop, Apache-Spark, Kubernetes, Java, dan Yarn. Tanggung jawab dasar dari data engineer adalah mengembangkan, mengkonstruksi, memelihara, dan mengoptimalisasi arsitektur data, melakukan pengujian pada platform data berskala besar, menangani data mentah dan tidak tidak terstruktur, memberikan rekomendasi perbaikan, kualitas, dan efisiensi data, membangun infrastruktur yang diperlukan untuk ekstraksi, transformasi, dan loading big data yang optimal, dan membantu data scientist untuk mengoptimalkan produk. 

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Data Scientist

Core dari data scientist adalah pada algoritma machine learning. Algoritma ini digunakan oleh data scientist untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Algoritma machine learning membutuhkan data yang memadai agar dapat menghasilkan model yang akurat. Tanggung jawab dasar data scientist adalah melakukan preprocessing data yang melibatkan transformasi data dan pembersihan data, memahami model bisnis, merumuskan pertanyaan secara mandiri sesuai kebutuhan dan masalah di perusahaan, menguasai tools machine learning untuk mengenali dai klasifikasi pola di dalam data, mengembangkan model operasional, dan memahami teknik visualisasi yang digabungkan dengan keterampilan story telling untuk mempresentasikan dan mengkomunikasikan hasil analisis.

3. Data Analyst

Salah satu perbedaan signifikan antara data analyst dengan data scientist adalah data analyst tidak memiliki akses ke semua data sedangkan data scientist memiliki semua akses data di sebuah organisasi ataupun perusahaan. Hal ini karena data analyst hanya ditugaskan untuk menganalisis data untuk keperluan jangka pendek. Beberapa tanggung jawab dasar seorang data analyst adalah menganalisis data menggunakan statistik deskriptif, menggunakan bahasa kueri database untuk mengambil dan memproses informasi, mengkomunikasikan hasil analisis data menggunakan tools visualisasi data, dan melakukan analisis data eksplorasi. Keterampilan dan alat yang digunakan oleh data analyst adalah harus memiliki pemahaman matematika yang kuat, mampu memecahkan masalah, memiliki keterampilan komunikasi yang kuat, memiliki keterampilan analisis yang baik, mampu menggunakan tools basis data seperti excel, oracle, dan SQL.

4. Pentingnya Setiap Role Di Bidang Industri

Data scientist, data analyst dan data engineer merupakan profesi yang saling melengkapi dan saling membutuhkan. Ketiga profesi tersebut masih saling tentunya saling berhubungan untuk menciptakan output yang impactful. Data scientist tidak akan bisa bekerja tanpa data engineering dan sebaliknya data engineering pun tidak dapat bekerja secara maksimal tanpa adanya data scientist. Data analyst sangat berperan penting untuk menyajikan data hingga dapat menghasilkan informasi yang bisa ‘dicerna’ oleh semua orang. Hingga saat ini ketiga profesi tersebut masih banyak dicari oleh perusahaan di berbagai bidang. Contohnya di bidang perbankan, pendidikan, kesehatan, komunikasi, makanan dan logistik, dan masih banyak lagi. Dengan demikian, apakah kamu sudah memutuskan ingin memulai karir di dunia data?

Yuk, tingkatkan kompetensi dan bangun portofolio data sebanyak-banyaknya bersama DQLab!

Baca juga : Data Enginer VS Data Scientist

DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b  berikut untuk informasi lebih lengkapnya!

Penulis: Galuh Nurvinda K