Perbedaan Data Science, Data Analytics, dan Machine Learning: Panduan Karier Lengkap 2025

Dalam era digital yang serba cepat seperti sekarang, kamu pasti sering mendengar istilah data science, data analytics, dan machine learning. Meski kelihatannya mirip, ketiganya punya fokus dan peran berbeda dan penting banget untuk kamu pahami, apalagi kalau kamu Gen Z atau millennials yang ingin memulai karier atau switch career di bidang ini. Nah, Min Q akan membantumu memahami perbedaan antara ketiganya supaya tidak bingung dalam menentukan langkah karier kamu kedepannya. Let’s go!

1. Mengenal Data Science, Data Analytics, dan Machine Learning

Bagi kamu yang baru akan memulai karier di bidang data, maka kamu wajib untuk memahami esensi masing-masing profesi atau jenis karier di bidang data. Tujuannya supaya kamu punya gambaran yang jelas, ke arah mana karier yang akan kamu tuju kedepannya.

1. Data Science
   Kalau diibaratkan, data scientist itu seperti chef yang meracik masakan spesial. Dia nggak cuma masak (olah data), tapi juga mikir resepnya dari nol, mulai dari cari bahan (data), eksperimen rasa (algoritma), sampai plating yang cantik (visualisasi). Menurut IBM, data science menggabungkan statistik, pemrograman, dan pemahaman bisnis untuk menghasilkan insight yang bisa mengubah strategi perusahaan.

2. Data Analytics
   Nah, data analyst lebih kayak food critic. Dia fokus mencicipi, menilai, dan melaporkan rasanya ke publik. Data analytics bertugas membaca data historis dan mencari pola yang berguna untuk menjawab pertanyaan bisnis saat ini. Jadi kalau atasan nanya, “Kenapa penjualan turun bulan lalu?”, data analyst lah yang bisa ngasih jawabannya dengan data, bukan tebakan.

3. Machine Learning
   Kalau machine learning? Anggap dia sebagai asisten dapur robot yang pintar. Dia belajar dari pengalaman (data) dan makin lama makin jago bikin masakan tanpa perlu disuruh secara detail. Microsoft mendefinisikan machine learning sebagai cabang AI yang membuat sistem dapat belajar dan mengambil keputusan secara otomatis berdasarkan data.

2. Kenapa Penting Banget Buat Karir?

Pasar kerja untuk ketiga bidang ini lagi panas-panasnya. McKinsey dalam risetnya soal The State of AI in 2024 bilang, 60% perusahaan global sudah mengadopsi teknologi AI dan data analytics dalam proses bisnis mereka.

• Data Scientist dibayar untuk memprediksi masa depan, mulai dari tren belanja konsumen sampai deteksi penyakit dini. Nggak heran, Glassdoor berkali-kali menempatkan profesi ini di top 3 Best Jobs in America.

• Data Analyst jadi tulang punggung pengambilan keputusan cepat. Perusahaan nggak bisa nunggu model prediktif berbulan-bulan kalau yang dibutuhkan adalah insight “besok harus ngapain”.

• Machine Learning Engineer di sisi lain bikin produk dan layanan yang terasa “ajaib” buat user, seperti rekomendasi lagu di Spotify atau fitur auto-caption di TikTok.
  
  

Buat Gen Z atau milenial yang pengen gaji kompetitif, peluang global, dan kerja dengan teknologi cutting-edge, ini adalah arena yang layak banget dimasuki.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Gimana Cara Memulai Karir di Bidang Ini?

Nah, setelah kamu memahami alasan kenapa pentingnya mempertimbangkan karier mana yang akan kamu dalami. Kamu bisa mencoba roadmap karier berikut untuk memulainya:

1. Masuk lewat Pintu Data Analytics
   Kalau kamu pemula, data analytics adalah gerbang termudah. Mulai dari belajar Excel, SQL, dan dashboard seperti Tableau atau Power BI. Ini akan melatih kemampuan mengolah, membersihkan, dan menampilkan data dengan jelas.

2. Naik Level ke Data Science
   Setelah nyaman dengan analisis, baru mulai nyemplung ke data science. Di sini kamu perlu Python atau R, paham statistik, dan belajar membangun model prediktif. Jangan lupa kerjakan proyek nyata, misalnya menganalisis data e-commerce atau membuat prediksi harga properti.

3. Upgrade dengan Machine Learning
   Kalau udah pede, saatnya belajar machine learning. Mulai dari algoritma sederhana seperti linear regression atau decision tree, lalu lanjut ke yang lebih kompleks seperti neural networks. Gunakan pustaka seperti scikit-learn, TensorFlow, atau PyTorch, dan coba deploy model di cloud supaya terasa nyata seperti di industri.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

4. Hal Penting yang Sering Disepelekan

Satu hal yang sering dilupakan orang adalah: semua ini bukan cuma soal teknis. Komunikasi adalah senjata rahasia. Sebagus apapun model prediksi kamu, kalau nggak bisa menjelaskan ke manajer non-teknis, insight itu nggak akan berguna.

Selain itu, dunia data itu cepat banget berubah. Teknologi AI generatif seperti ChatGPT, AutoML, dan MLOps makin merubah cara kerja profesional di bidang ini. Menurut Gartner, 80% perusahaan besar akan menggunakan teknologi AI generatif dalam proses bisnis mereka sebelum 2026. Jadi, belajar adaptasi dan continuous learning itu wajib.

FAQ

Q: Kalau belum punya background IT, bisa masuk nggak?
A: Bisa banget. Banyak orang dari latar belakang akuntansi, psikologi, atau bahkan seni yang sukses berkarier di data setelah ikut kursus intensif.

Q: Gaji data analyst sama data scientist jauh beda nggak?
A: Umumnya, data scientist punya gaji lebih tinggi karena skill set-nya lebih kompleks. Tapi data analyst juga bisa mencapai level itu kalau mau terus upgrade skill.

Q: Harus pilih salah satu atau bisa semua?
A: Tergantung tujuan kamu. Banyak profesional yang mulai dari analyst, lalu naik ke scientist, dan akhirnya menguasai machine learning.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari