Kenali Profesi Hot Data Engineer vs Data Scientist

Pekerjaan data engineer dan data scientist sering kali dianggap sama. Meski keduanya memang bekerja sebagai praktisi data, namun memiliki job description yang berbeda. Fungsi keduanya di suatu perusahaan saling berkaitan dan membantu satu sama lain. Namun, tak banyak yang tahu hal itu dan menganggap keduanya pekerjaan yang sama. 

Secara garis besar data engineer adalah profesi yang bertanggung jawab untuk mengatur data supaya dapat diakses oleh praktisi data lainnya, termasuk data scientist. Sedangkan data scientist memiliki tanggung jawab mengolah dan menganalisis data tersebut menjadi sebuah model atau insight lain yang nantinya digunakan perusahaan untuk mengevaluasi bisnis. Lantas, apa lagi perbedaan keduanya? Skill apa saja yang dibutuhkan untuk menjadi data engineer atau data scientist? Yuk, cari tahu di bawah ini!

1. Definisi Data Engineer dan Data Scientist

Data engineer adalah praktisi data yang bekerja untuk membangun infrastruktur dari big data. Hasil infrastruktur ini nantinya akan dimanfaatkan oleh data scientist. Seorang data scientist memiliki tanggung jawab secara garis besar membuat, mengembangkan, menguji, dan mengelola sistem agar data yang dimiliki perusahaan dapat dengan mudah diakses oleh orang berkepentingan dan sulit dijangkau oleh pihak lain. Inti dari pekerjaan data engineer adalah memastikan data aman dari orang lain namun secara struktur mudah digunakan oleh perusahaan.

Sedangkan data scientist adalah seorang praktisi data yang memiliki tugas untuk mengolah data dari data engineer menjadi suatu informasi, model, atau sistem analisis lainnya yang berguna bagi perusahaan. Umumnya data scientist lebih banyak bekerja untuk mengotomatisasi algoritma machine learning. Dengan adanya peran data scientist, pihak perusahaan dapat melihat trend penjualan, pola kebiasaan konsumen, memprediksi perubahan, atau melihat pola-pola sebagai peluang baru yang dapat dimanfaatkan perusahaan. 

Baca juga : Mengenal Data Engineer dan Prospek Karirnya

2. Perbedaan Tanggung Jawab 

Setelah mengetahui secara umum definisi keduanya, berikut rincian perbedaan tanggung jawab antara data engineer dan data scientist.

• Peran utama data engineer adalah merancang infrastruktur dan mengembangkan sistem manajemen database sehingga mudah diakses pihak bersangkutan. Sedangkan data scientist memiliki peran utama untuk mengolah data mentah menjadi informasi atau insight yang dapat digunakan dalam meningkatkan bisnis.

• Seorang data engineer menggunakan tools yang berkaitan dengan desain dan arsitektur sistem manajemen data. Sedangkan data scientist menggunakan tools untuk menerapkan teknik analisis dan pemodelan data.

• Data engineer bertanggung jawab mengubah big data menjadi bentuk yang dapat dianalisis. Sedangkan data scientist menggunakan data yang telah rapi untuk diubah menjadi sebuah informasi.

• Sistem kerja data engineer dimulai dari merancang, membangun, menguji, sampai memelihara database. Sedangkan data scientist memiliki alur kerja dengan cara mengambil data dari berbagai sumber, menerapkan machine learning ke data, kemudian mengidentifikasi pola atau informasi dari data.

  
  

3. Perbedaan Skill yang Dibutuhkan

Adanya perbedaan tanggung jawab tersebut, membuat keduanya juga memiliki skill yang berbeda pula. Berikut skill yang dibutuhkan masing-masing data engineer dan data scientist.

Beberapa skill yang dibutuhkan seorang data engineer adalah:

• Python dan R

• SQL

• Data mining dan data management

• Pengetahuan tentang Spark, Hadoop, dan Kafka sebagai tools big data

• Berpikir logis

• Skill manajemen dan organisasi

• Bekerja sama dengan tim lintas fungsi

Sedangkan skill yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist adalah:

• Artificial intelligence

• Teknik pemodelan dengan berdasarkan machine learning

• Natural language processing

• Kemampuan analisis dan matematika yang kuat

• Visualisasi data

• Problem solvin

• Skill komunikasi dalam tim

  
  

Baca juga : Data Engineer VS Data Scientist

4. Perbedaan Output yang Dihasilkan

Output data engineering adalah aliran data atau data flow, penyimpanan, dan retrieval system. Contoh output dari data engineering yang biasa kita temukan adalah pada platform media sosial Twitter. Data engineering bekerja untuk menarik tweet harian pada Twitter ke dalam gudang data yang tersebar di beberapa klaster. 

Sedangkan output dari data scientist adalah data product. Contoh dari data product ini adalah adanya mesin rekomendasi yang ditampilkan oleh YouTube berupa video terkait atau daftar video yang disukai. Selain itu, contoh yang sering ditemui adalah pada email. Data science bekerja untuk mengategorikan dan memisahkan antara pesan masuk yang tergolong spam atau bukan spam. 

Baik data engineer maupun data scientist ternyata memiliki peran yang cukup penting. Kalian tertarik untuk berkarir menjadi apa? Jika masih bingung, kalian bisa loh mempelajari lebih lanjut masing-masing pekerjaan tersebut di DQLab. Di sini kalian akan belajar mulai dari dasar teori sampai fungsi masing-masing bahkan di industri yang berbeda. Modul yang dibuat lengkap dan cocok untuk pemula sehingga mudah diikuti. Studi kasus yang beragam akan menambah pengetahuan kalian dan siap berkarir di mana pun. Yuk, segera Sign Up dan persiapkan diri menjadi praktisi data profesional!

Penulis: Dita Feby

Editor: Annisa Widya