BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 0 Jam 58 Menit 3 Detik

Perbedaan Job Desc Data Scientist & Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 10-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/15375ca94a94908c921afef66e6a3c60_x_Thumbnail800.jpeg

Profesi data scientist sering terdengar pada era saat ini karena perkembangan teknologi. Semakin pesatnya big data dan ilmu data science membuat profesi ini banyak diincar. Namun, banyak yang masih keliru mendefinisikan beragam profesi yang ada di ilmu data science. Diantaranya terdapat data scientist, data analyst, dan data engineer. Masing-masing memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda. Sayangnya tak banyak orang yang memahami perbedaan tersebut.


Data scientist secara garis besar harus lebih menguasai pada pengetahuan machine learning. Sedangkan seorang data analyst berfokus pada mengubah data menjadi informasi yang bermakna untuk kebutuhan bisnis dan pengambilan keputusan. Karena peran yang berbeda tersebut tentunya detail job description masing-masing posisi yang berbeda. Seperti apa detail perbedaan kedua posisi praktisi data tersebut? Tools dan skill apa saja yang mendukung kedua pekerjaan tersebut? Yuk simak penjelasan di bawah ini!


1. Pahami ilmu Data Science

Data science merupakan ilmu yang menggabungkan sebuah kemahiran di bidang ilmu tertentu dengan keahlian pemrograman, matematika, dan statistik. Tujuannya adalah untuk mengekstrak sebuah pengetahuan atau informasi dari data. Jika sebuah bisnis ingin berkompetisi dan tetap relevan, ia harus mampu mengimplementasi data science. Ada tiga pilar pengetahuan yang dibutuhkan di bidang data science yaitu bisnis, matematika, dan teknologi.


Praktisi data yang mengolah data berdasarkan ilmu data science harus bisa mengolah data menjadi informasi yang bisa dipahami untuk membantu perancangan strategi guna menyelesaikan masalah bisnis. Untuk bisa melakukan ini, keahlian data science pun harus disertai pemahaman bisnis sehingga penyelesaian yang diusulkan berdasarkan data mungkin untuk dilakukan sebuah bisnis untuk mencapai tujuannya.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Profesi yang Berkaitan dengan Data Science

Seiring berkembangnya data science, bidang profesi yang bernaung pada bidang tersebut kini sedang dicari-cari. apa saja contoh pekerjaan yang berada di bawah payung ilmu data science? Berikut penjelasannya. 

  • Data analyst. Bertanggung jawab mengumpulkan, membersihkan, dan menafsirkan kumpulan data untuk menjawab pertanyaan atau memecahkan masalah pelanggan. Data analyst dapat bekerja di banyak sektor industri, termasuk bisnis, keuangan, hukum, sains, kedokteran, dan pemerintahan.

  • Data scientist. Bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan menganalisis kumpulan big data terstruktur dan tidak terstruktur. Peran mereka adalah untuk menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan matematika untuk menganalisis, memproses, dan memodelkan data. Data scientist juga harus menginterpretasikan hasil analisis untuk membuat rencana yang dapat ditindaklanjuti untuk keperluan bisnis perusahaan.

  • Data engineer.  Bertanggung jawab untuk merancang dan membangun sistem guna mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dalam skala besar. Bidang seperti machine learning dan deep learning tidak akan berhasil tanpa data engineer yang bisa memproses dan menyalurkan data.



3. Data Scientist

Seorang data scientist biasanya bekerja dalam tim untuk mengumpulkan berbagai data dan informasi. Data tersebut digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan dan mengidentifikasi peluang bisnis yang lebih baru. Pada praktiknya data scientist juga melakukan eksperimen terhadap data-data yang telah dikumpulkan dengan maksud membuktikan dan memberikan solusi yang paling tepat untuk perkembangan sebuah usaha atau bisnis. Dalam struktur kerja, seorang data scientist umumnya melakukan laporan kerja kepada pemimpin proyek/departemen, Chief Data Officer, atau kepala analytics dalam tim analisis data yang lebih besar.


Agar dapat menjadi seorang data scientist, dibutuhkan beberapa kemampuan khusus seperti berikut ini.

  • Probabilitas dan statistik. Dengan memiliki kedua kemampuan ini, kalian akan memahami semua informasi data yang tersedia dan mengungkap anomali pada data. Bukan hanya itu, kalian juga bisa memprediksi tren di masa depan berdasarkan data dari tren sebelumnya.  

  • Pemrograman. Adapun peran pemrograman sebagai data scientist adalah untuk ekstraksi data, membersihkan data, dan visualisasi data. Jadi, keterampilan ini dibutuhkan untuk mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang bisa ditindaklanjuti. 

  • Manajemen basis data. Tools manajemen basis data dirancang untuk mendefinisikan, memanipulasi, mengambil, dan mengelola data dalam database. Seorang data scientist yang memiliki skills ini dapat mendefinisikan aturan guna memvalidasi dan memanipulasi data.

  • Machine learning. Dengan skills machine learning, kalian dapat mendeteksi kemungkinan adanya penipuan dan risiko. Selain itu, kalian juga bisa membuat sistem pengenalan wajah dan suara serta penyaringan spam otomatis.


Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar



4. Perbedaan Job Desc Data Scientist & Data Analyst

Secara garis besar, data scientist berperan untuk menganalisis, mengatur, dan menafsirkan data. Data scientist bekerja mengolah data yang didapat dari data engineer. Kemudian, mencari adanya peluang baru yang bisa diwujudkan dari data tersebut. Sedangkan data analyst berperan untuk mengolah dan menguji data, mengambil kesimpulan, serta melakukan visualisasi data. Seorang data analyst harus bisa mencari insight baru yang berkaitan dengan kemajuan bisnis. Lebih jelasnya, terangkum pada tabel berikut.


Data Scientist


Data scientist merupakan profesi yang dibutuhkan saat ini dan perlu memiliki berbagai keahlian yang berkaitan dengan profesi tersebut. Kamu bisa coba mengikuti kursus online data science di DQLab.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu, DQLab menjadi platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif, yuk langsung sign up di DQLab.id/signup!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login