[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 16 Jam 46 Menit 12 Detik 

Ketahui Perbedaan Data Analyst vs Data Scientist untuk Memulai Karir di Bidang Data

Belajar Data Science di Rumah 02-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/394b707420e78df31a57b5ab447e31ee_x_Thumbnail800.png

Data Analyst vs Data Scientist, serupa tapi tak sama. Kedua profesi tersebut sekarang menjadi incaran banyak orang. Data Analyst dan Data Scientist termasuk profesi yang populer di bidang data dan dibutuhkan berbagai sektor atau bidang seperti bisnis, perbankan, kesehatan, pemerintahan, dan lain sebagainya. Data Analyst dan Data Scientist menggunakan ilmu data science untuk mengolah datanya. Apa itu data science? Mungkin teman-teman sering mendengar atau membaca pembahasan tentang data science. Data science merupakan ilmu yang dibangun dari tiga bidang ilmu yaitu matematika, statistika, dan programming yang bertujuan memudahkan proses pengolahan data terutama yang termasuk big data. 


Secara umum Data Analyst dan Data Scientist bertanggung jawab mengolah data yang bertujuan menemukan informasi yang berguna. Walaupun begitu, kedua profesi tersebut punya perannya masing-masing. Kompetensi yang wajib dikuasai, tools yang digunakan, hingga jenjang karir dan gajinya pun berbeda. Jika kamu tertarik berkarir di bidang data, kamu wajib tahu apa saja perbedaannya agar kamu fokus meningkatkan skill yang dibutuhkan. Nah, kali ini kita akan membahas perbedaan profesi Data Analyst dan Data Scientist. Simak pembahasannya di bawah ini, yuk!


1. Data Analyst 

Data analyst adalah orang yang mengambil atau mengumpulkan data kemudian menggunakannya untuk mendapatkan informasi atau kesimpulan dari suatu proyek atau penelitian. Profesi Data Analyst bertanggung jawab mengolah data, memproses, dan memvisualisasikan data. Data Analyst lebih mengarah pada visualisasi data agar mudah dipahami oleh orang lain. Adapun kompetensi yang wajib dikuasai oleh Data Analyst yaitu antara lain kemampuan matematika dan statistik yang kuat, mampu menafsirkan data, mampu melakukan analisis dengan baik, memahami istilah-istilah bisnis, memahami database dan bahasa pemrograman, mampu memvisualisasikan data, serta kemampuan komunikasi yang baik. Informasi yang diperoleh dari hasil analisis data dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan di masa mendatang. 


Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer


2. Data Scientist

Berbeda dengan Data Analyst, Data scientist bertugas membersihkan, memproses, dan mengolah data dalam jumlah besar yang disebut big data yang telah dikumpulkan oleh data engineer di perusahaan. Data scientist tidak hanya melakukan analisa tetapi harus bisa bereksperimen untuk membuktikannya. Data scientist juga biasanya membangun machine learning untuk mengolah data. Kompetensi yang wajib dikuasai adalah skill programming, analisis statistik dan matematika, analisis resiko, machine learning, data mining, pengetahuan kalkulus dan aljabar, dan penyimpanan serta struktur data besar. Seorang data scientist juga harus berpikir kritis, problem solving yang baik, dan kemampuan komunikasi yang efektif. 


3. Tools yang Digunakan

Kita sudah membahas peran dan tanggung jawab Data Analyst dan Data Scientist. Perbedaan kedua profesi tersebut juga menentukan tools yang digunakan. Data scientist akan sering berhadapan dengan tools seperti SQL, Python, R, Java, dan SAS karena perannya lebih ke pemrosesan data mentah. Tools-tools tersebut sangat membantu ketika digunakan untuk mengolah data dan membangun machine learning. Data Analyst yang lebih fokus pada pengolahan dan penyajian informasi hasil analisis tentu membutuhkan tools yang agak berbeda. Tools yang dibutuhkan adalah tools yang mampu memvisualisasikan data secara interaktif agar mudah dipahami. Tools yang sering digunakan seorang Data analyst adalah SQL, Excel, Tableau, dan tools Business Intelligence (BI) lainnya. Excel memiliki fitur yang cukup baik dalam menyajikan data menggunakan grafik, plot, atau ikon lainnya. Untuk data dengan ukuran yang lebih besar, biasanya akan menggunakan Tableau. Disamping itu Tableau memang memiliki fitur yang lebih banyak untuk memudahkan penyajian data. 


4. Jenjang Karir dan Gaji 

Peluang karir yang tersedia untuk Data Analyst dan Data Scientist di Indonesia hingga saat ini masih tinggi. Mulai dari bidang industri, pemerintahan, kesehatan, pendidikan, dan masih banyak lainnya. Menarik bukan? Yup, profesi di bidang data memang bisa ditempatkan dimana saja. Jenjang karir Data Scientist yaitu Junior Data Scientist, Senior Data Scientist, dan Chief Data Scientist. Gaji yang ditawarkan beragam tergantung pada tingkatan karir dan kebijakan industri. Untuk level awal atau junior berkisar antara 5 juta hingga 8 juta. Sedangkan untuk tingkat senior bisa lebih dari 20 juta. Sedangkan jenjang karir Data Analyst yaitu Junior Data Analyst dan Senior Data Analyst. Untuk entry level gaji yang ditawarkan berkisar antara 5 juta hingga 8 juta dan level senior bisa diatas 20 juta. 


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


5. Mana Profesi yang Kamu Pilih, Data Analyst atau Data Scientist?

Data Analyst vs Data Scientist keduanya sama-sama memiliki karir yang menjanjikan bahkan dikatakan hingga 5 tahun kedepan. Jika kamu masih bingung karir mana yang ingin dicapai, kamu bisa belajar kompetensi keduanya seperti berlatih mengolah data dan mempelajari bahasa pemrograman SQL, Python, dan R. Data mentah bisa kamu dapatkan melalui web scraping atau mengunduhnya di Kaggle. Bagi pemula yang ingin mencoba belajar tapi takut zonk, DQLab punya modul gratis, loh! Kamu cukup daftar di DQLab.id dan dapatkan langsung akses ke modul gratisnya. Fitur live code yang disediakan akan memudahkan kamu belajar coding tanpa perlu repot menginstall IDE atau code editor terlebih dahulu. Mulai belajar data bersama sahabat data lainnya sekarang, yuk!


Penulis: Dita Kurniasarii

Editor: Annissa Widya


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!