Perkembangan dunia digital yang begitu pesat melahirkan istilah "big data" yaitu data yang sangat banyak. Nah hal ini tentunya berdampak besar terhadap kemunculan profesi-profesi baru. Di antaranya adalah Data Engineer dan Data Scientist. Apa teman-teman pernah mendengar posisi tersebut sebelumnya? Mungkin sebagian besar dari kita merasa istilah ini masih belum familiar. Data Engineer VS Data Scientist, sebenarnya lebih kompleks yang mana sih?

Meskipun kedua posisi ini sama-sama bergelut di bidang data, namun di proses pengerjaannya ternyata berbeda loh. Namun keduanya tentu saling berkaitan dan saling membutuhkan untuk menyelesaikan suatu pekerjaan dengan lebih efisien. Data Scientist tidak akan bisa bekerja tanpa Data Engineer, begitu juga sebaliknya. Data Engineer juga tidak mampu bekerja secara maksimal jika tidak ada Data Scientist. Bersama DQLab kamu akan mempelajari lebih lanjut tentang kedua posisi ini. Sangat menarik, bukan?

Yuk, simak bersama apa saja perbedaan profesi Data Engineer dan Data Scientist!

1.  Job Role

Data Engineer merupakan orang yang bertugas untuk membangun dan mengoptimalkan sistem yang ada, sehingga memungkinkan Data Scientist dan juga Data Analyst dapat melakukan pekerjaan mereka. Salah satunya adalah dengan menyiapkan data untuk kegunaan analitik maupun operasional. Selain itu, mereka juga bertugas untuk membuat serta mengembangkan desain arsitektur manajemen data, dan juga memonitor infrastruktur data di perusahaan.

Nah bagaimana dengan Data Scientist?

Data Scientist sebenarnya memiliki tugas yang terlihat lebih banyak dan kompleks. Salah satunya adalah melakukan proses cleaning dan mengolah lebih lanjut data yang didapatkan dari Data Engineer. Selain itu, biasanya Data Scientist juga melakukan research untuk mengetahui bagaimana permasalahan yang ada di lapangan sehingga dapat memberikan insight yang tepat.

Baca juga : Business Analyst dan Data Scientist, Profesi Mana yang Cocok untuk Karirmu? 

2. Tools dan Program yang digunakan

Sebagai Data Engineer tentunya akan lebih banyak menggunakan Hadoop, NoSQL, dan Python. Selain itu juga harus harus menguasai SQL dan Databases yang memuat RDBMS, NoSQL, Data Warehouse, dll. Data Engineer juga harus menguasai ETL Tools (Pentaho, Ab Initio, dll), Pipeline (Airflow, Kafka, Luigi, Azkaban, dll),  serta basic programming dan shell script.

Sedangkan Data Scientist akan lebih banyak menggunakan SQL, Python, R, dan Tableau. Selain itu Data Scientist juga harus menguasai statistika, matematika, dan beberapa bahasa pemrograman yang banyak digunakan untuk membuat model. Dan tentu saja harus mengetahui algoritma-algoritma terbaru yang tepat digunakan untuk data yang dimiliki sehingga akan didapatkan insight yang berguna bagi perusahaan.

3.  Background Pendidikan

Nah, sebenarnya antara Data Engineer dan Data Scientist memiliki kesamaan juga lho. Umumnya, background pendidikan seorang Data Engineer ataupun Data Scientist adalah Computer Science atau Ilmu Komputer. Selain jurusan Ilmu Komputer, ada juga beberapa jurusan lain yang juga dicari untuk menempati kedua posisi itu.

Untuk Data Engineer sendiri, selain digeluti oleh lulusan Teknik Informatika, posisi ini juga banyak digeluti oleh lulusan teknik yang telah mempelajari bagaimana kinerja teknis dari komputer. Sedangkan untuk Data Scientist memiliki jangkauan yang lebih luas, seperti Statistika, Ilmu Ekonomi, Matematika, serta jurusan lain yang terbiasa dengan hitung-menghitung.

Namun seiring perkembangan teknologi dan munculnya banyak pendidikan non formal, untuk menjadi Data Engineer ataupun Data Scientist tidak hanya terpaku di jurusan-jurusan itu saja loh. Tidak jarang lulusan salah satu pekerja data sains berasal dari lulusan Ilmu Fisika, Biologi, atau Meteorologis.

Baca Juga : Data Scientist dengan Background Engineer? Bisa! Yuk, Bangun Kompetensi Data bersama DQLab

 4. Tertarik? Yuk, Belajar Data Science Gratis sekarang!!

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 : Gifa Delyani 

Editor : Annissa Widya Davita

Tags