[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 18 Jam 56 Menit 24 Detik 

Perbedaan Data Analyst dengan Data Scientist yang Perlu Dipahami

Belajar Data Science di Rumah 30-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9256d45f8ef57534b9218ad6818d177a_x_Thumbnail800.png

Di zaman ini  terdapat berjuta-juta data bahkan triliunan data yang dihasilkan setiap harinya. Dalam dunia bisnis data merupakan elemen penting jika dipergunakan secara benar dan tepat. Dengan adanya ada perusahaan memiliki strategi yang luas bisa menciptakan produk sesuai dengan tren, menganalisis keinginan dan kebutuhan masyarakat, dan masih banyak lagi. Namun mengolah data bukanlah pekerjaan yang sederhana. Dibutuhkan kemampuan untuk dapat menganalisis dan mencari solusi yang tepat untuk permasalahan tersebut. Sebelum KIta kulik lebih dalam lagi, sebenarnya apa itu Data Analyst dan Data Scientist?


Data Scientist ataupun Data Analyst merupakan profesi yang dapat diambil setelah kamu mempelajari Data Science. Ilmu Data Science sendiri merupakan ilmu yang digadang-gadang merupakan ilmu yang paling penting di masa depan. Itu semua dikarenakan semakin meningkatnya perkembangan zaman semakin banyak juga data-data yang didapatkan. Ilmu Data Science  merupakan ilmu yang dipelajari untuk dapat lebih mengerti pengolahan data, analisis data, dan masih banyak lagi.


Yuk simak pemaparan mengenai Data Scientist dan juga Data Analyst lebih mendalam lagi.


1. Data Scientist

Data Scientist bertujuan untuk memproses data dengan menggunakan berbagai cara dan algoritma, data ini digunakan untuk menemukan solusi dari masalah yang ingin dipecahkan. Data yang telah diproses akan disimpan di dalam database perusahaan. Data yang dikumpulkan perlu untuk dianalisis melingkupi jumlah data yang besar sehingga memerlukan keahlian khusus.


Untuk contoh nyatanya penggunaan data dalam jumlah yang besar dapat dilihat dari ad personalized, penggunaan tipe ads ini membutuhkan banyak data agar dapat menampilkan iklan yang sesuai dengan target market. Misalnya saat kamu menginstall aplikasi e-commerce kamu akan diberikan pilihan untuk memperbolehkan history pencarian mu dibaca oleh aplikasi untuk menyesuaikan apa yang kamu mau dengan iklan yang akan tampil di handphone mu. Pengolahan data yang banyak tersebut membutuhkan seorang Data Scientist.


Seorang Data Scientist, untuk bisa mengolah data-data dalam jumlah besar, dibutuhkan keahlian di bidang statistika, pemrograman, dan pengetahuan bisnis. Seseorang yang belajar statistik di kampus bisa terjun menjadi seorang Data Scientist ketika masuk ke dunia kerja karena inti dari Data Scientist adalah statistika.


Kemampuan dari seorang Data Scientist bukan hanya digunakan untuk coding, tapi juga mampu mengubah kumpulan data yang belum terstruktur menjadi sesuatu yang lebih mudah dipahami oleh orang awam. Sebagai Data Scientist juga bertugas untuk mengerti bisni karna perusahaan membutuhkan jasa untuk menghasilkan rekomendasi produk untuk ditawarkan kepada konsumen.


Profesi Data Scientist sendiri saat ini merupakan primadona bagi perusahaan-perusahaan yang mengusung konsep industri 4.0. Kemampuan Data Scientist digunakan untuk mengungkap sebuah tren dari data yang memiliki jumlah berjuta-juta baris.


2. Data Analyst

Berbeda dengan Data Scientist,Seorang Data Analyst tidak dituntut untuk mengerti dunia pemrograman, tapi jika Kamu mengerti tentang dunia pemrograman akan menjadi nilai tambah yang kuat untuk mendapat pekerjaan ini. Data Analyst sendiri merupakan seseorang yang bertugas untuk menerjemahkan angka-angka menjadi laporan yang mudah dimengerti sehingga dapat diolah dan dijadikan laporan untuk membantu proses manajemen dan pengolahan data perusahaan. Data analyst juga dapat dikatakan sebagai orang yang bertugas untuk menganalisis data untuk meningkatkan keuntungan, dan kredibilitas suatu perusahaan. 


Tugas-Tugas dari Data Analyst sendiri antara lain menganalisis data, membaca arah bisnis, menafsirkan data, dan masih banyak lagi. Seorang Data Analysts juga harus memiliki  skill-skill untuk menjadi Data Analyst yang baik. Syaratnya Kamu harus bisa matematika dan statistik, mampu menganalisis, menyajikan dan menginterpretasikan data.


Umumnya seorang Data Analyst memiliki tanggung jawab sebagai berikut :


  • Memahami asal-usul data dan kemungkinan terdistorsinya data-data tersebut dengan teknologi khusus.

  • Mengumpulkan dan menganalisis data-data.

  • Melakukan identifikasi terhadap korelasi dan pola interpretasi yang terkandung di dalam data-data. Hasil identifikasi ini kelak akan menghasilkan informasi-informasi yang bermanfaat, utamanya bagi pihak perusahaan.

  • Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang tersedia.

  • Mengkategorikan data-data sesuai  dengan pengelompokannya


3. Skills yang Harus Dimiliki

Pada dasarnya, setiap profesi mengharuskan memenuhi soft skill dan hard skill yang seimbang. Kedua hal tersebut merupakan poin mendasar yang tak cuma harus diketahui, namun juga harus dimiliki oleh pencari kerja. Bahkan, Kamu yang sudah masuk ke dalam dunia kerja tentunya belajar mendalami dua hal tersebut dapat meningkatkan value Kamu. 


Skills yang dibutuhkan oleh seorang Data Analyst yaitu :

  • SQL, merupakan bahasa query yang dirancang untuk pengambilan informasi tertentu dari database. Dengan menguasai skill ini tentunya akan mempercepat dan juga meningkatkan kualitas data yang diambil.

  • Data Visualization, Data Analyst harus membagikan hasil analisisnya kepada tim lain di perusahaan, oleh karna data visualization  itu akan  membuat temuan nya menjadi mudah dipahami merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan.

  • Bahasa Pemrograman, dengan menggunakan bahasa pemrograman Data Analyst dapat menganalisa data dan juga memprediksi kumpulan data yang memiliki skala yang besar dengan cepat.


Skills yang dibutuhkan oleh seorang Data Scientist yaitu :

  • Statistik dan Matematika, seorang Data Scientist akan bertugas mengolah data yang berskala besar tentunya tanpa adanya skill statistik akan mempersulit pekerjaan Kamu.

  • Data Wrangling, skill ini diperlukan untuk merapikan data yang ada, sayangnya di perusahaan banyak dataset yang berantakan.

  • Data Storytelling, teknik ini merupakan teknik penyampaian pesan yang ditambahkan penggunaan visualisasi yang membuat informasi dapat lebih mudah dipahami oleh orang awam.


4. Tingkatkan Skill dan Pengetahuan Kamu Bersama DQLab

DQLab siap menemani kamu belajar Data Science secara terstruktur dan sederhana. Bagi kamu yang ingin berkarir sebagai Data Scientist jangan khawatir, karena kamu memiliki kesempatan yang tepat untuk belajar Data Science bersama DQLab.


Mulai belajar bersama DQLab dengan sign up sekarang di DQLab dan nikmati pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif agar kamu siap bersaing di industri nyata. Selamat belajar Sahabat Data DQLab!


Jadi apalagi yang kamu tunggu, ayo bergabung di DQLab! Kamu bisa belajar data science dari nol hingga bisa bergabung di perusahaan besar. Dengan bergabung sekarang kamu bisa mendapat module GRATIS “Introduction to Data Science” loh! 



Penulis: Yohanes Ricky

Editor: Annissa Widya


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!