Mengenal Profesi Data Analyst Vs Data Scientist pada Industri 4.0
Di era informasi dan teknologi, semakin hari data semakin membentuk suatu sistem di kehidupan kita. Dimulai dari mesin pencari, rekomendasi barang di situs e-commerce, dan laporan perusahaan merupakan hasil penerapan dari analisis data. Data Analyst dan Data Scientist merupakan dua profesi yang saat ini menerapkan program pengolahan data seperti yang dijelaskan. Meski memiliki nama yang serupa, namun kedua pekerjaan ini memiliki beberapa perbedaan.
Secara garis besar, Data Analyst bertanggung jawab dalam menghasilkan laporan hasil terjemahan data angka agar mudah dimengerti. Sedangkan Data Scientist bertanggung jawab dalam memproses data menggunakan berbagai algoritma untuk menemukan solusinya. Penasaran seperti apa lebih jelasnya perbedaan antara dua profesi ini? Yuk, simak penjelasannya!
1. Latar Belakang Data Analyst Vs Data Scientist
Sebelum membahas perbedaan dari kedua profesi ini, seorang Data Analyst dan Data Scientist harus memiliki persamaan dalam kemampuan menganalisis statistik yang kuat, mampu memahami Bahasa pemrograman untuk mengolah data dalam menggali informasi lebih dalam demi perkembangan bisnis perusahaan. Sementara itu perbedaan antara dua profesi ini jika kita lihat dari contoh penerapannya.
Untuk profesi Data Scientist, Amazon misalnya, menggunakan data penggunanya untuk menentukan produk yang akan disarankan pada setiap pengguna. Untuk merekomendasikan produk ini, dibutuhkan beberapa kemampuan khusus, diantaranya pemahaman statistika, pemrograman, dan pengetahuan bisnis. Sedangkan seorang Data Analyst tidak dituntut untuk mengerti seluk beluk dunia pemrograman namun, menjadi nilai plus bila ia mengetahuinya dan Data Analyst kerap disebut juga sebagai junior Data Scientist.
Baca juga: Data Scientist VS Data Analyst : Pahami Perbedaan Interview Kerja Kedua Peran Ini
2. Skills dan Tools Data Analyst Vs Data Scientist
Data Analyst
Untuk menjadi seorang Data Analyst, skill dan tools yang harus dikuasai seperti memahami Bahasa pemrograman seperti SQL, Oracle, dan Bahasa R. Kemampuan lainnya seperti menganalisa, menyajikan, dan menginterpretasi data dan kemampuan Data Mining.
Data Scientist
Hard skills yang dibutuhkan oleh Data Scientist seperti memahami analisis statistik, memahami tools analisis untuk mempermudah proses pengerjaan data dengan Hadoop, Bahasa Python, dan Java. Skill lainnya yang dibutuhkan adalah kemampuan Machine Learning, software development, Data mining, analisis data, dan object-oriented programming.
3. Peran dan Tanggung Jawab Data Analyst Vs Data Scientist
Data Scientist
Terlibat dalam perencanaan strategik dalam tahap analisis data
Menganalisis dan mengoptimalkan penggunaan Machine Learning
Bertanggung jawab dalam pembangunan model operasional
Data Analyst
Berperan dalam persiapan dan pengumpulan data
Bertanggung jawab pada analisis statistical dan menerjemahkannya
Lebih berperan dalam merepresentasi data melalui laporan dan visualisasi data
4. Yuk, Awali Karirmu Sebagai Praktisi Data dengan Akses Modul Pembelajaran di DQLab Sekarang!!
Dengan mengetahui ulasan di atas, kini kamu sudah tahu perbedaan dan persamaan antara keduanya, kan? Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
2. Akses module Introduction to Data Science
3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Penulis : Salsabila Miftah Rezkia
Editor : Annissa Widya Davita
Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab
Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.