Ragam Tugas Data Scientist vs Data Analyst

Data scientist dan data analyst adalah dua profesi yang berfokus pada pengolahan data untuk mendapatkan insight yang berharga bagi perusahaan atau organisasi. Meskipun demikian, peran, tanggung jawab, dan keterampilan yang dibutuhkan keduanya memiliki perbedaan yang mendasar dan signifikan. Dengan memahami perbedaan tersebut, kalian akan jauh lebih mudah untuk mulai mempelajari cakupan yang penting yang dibutuhkan sesuai minat SahabatDQ ya.

Dalam artikel ini, kita akan meninjau lebih jauh perbedaan antara data scientist dan data analyst dari berbagai aspek. Termasuk tugas utama, lingkup pekerjaan, keterampilan yang diperlukan, serta output pekerjaan yang dihasilkan oleh keduanya. Yuk, segera simak pembahasannya di bawah ini!

1. Tugas Utama

Tugas utama data scientist adalah bertanggung jawab untuk menyelidiki dan mengeksplorasi dataset yang besar dan kompleks agar diperoleh pola, hubungan, dan insight yang dapat mendukung pengambilan keputusan. Data scientist diharapkan mampu melatih dan mengoptimalkan model machine learning untuk melakukan prediksi, klasifikasi, dan tugas analisis lainnya berdasarkan data yang ada.

Selain analisis teknis, data scientist juga perlu memahami masalah bisnis dan mengidentifikasi area di mana analisis data dapat memberikan nilai tambah dan solusi untuk tantangan bisnis. Pekerjaan ini juga sering menggunakan data dalam skala besar (big data) dan memerlukan keterampilan untuk memproses data secara efisien menggunakan teknologi big data dan alat seperti Hadoop dan Spark.

Sedangkan data analyst bertugas untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, membersihkan, dan mempersiapkannya untuk kebutuhan analisis. Posisi ini bertanggung jawab untuk memastikan data dalam kondisi yang baik untuk digunakan dalam analisis lebih lanjut. Data analyst melakukan analisis statistik dasar dan EDA untuk mendapatkan informasi tentang data dan menemukan pola, tren, serta anomali dalam data.

Data Analyst juga terkadang diminta untuk menyusun laporan yang ringkas dan mudah dimengerti berdasarkan hasil analisis. Laporan ini membantu pemangku kepentingan dalam pengambilan keputusan dan perencanaan bisnis. Sehingga mereka menggunakan alat visualisasi data untuk membuat grafik, diagram, dan visualisasi lainnya agar informasi dapat diinterpretasikan dengan lebih baik.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Lingkup Pekerjaan

Data scientist cenderung memiliki lingkup pekerjaan tentang pengembangan model machine learning, pemrosesan big data, penelitian dan inovasi, serta kebutuhan pemahaman domain dan bisnis. Model machine learning ini digunakan untuk prediksi, klasifikasi, analisis kluster, dan tugas lainnya berdasarkan data historis. Data Scientist biasanya melakukan penelitian lanjutan untuk mencari cara baru dalam menerapkan algoritma, teknik machine learning, atau pendekatan analisis lainnya untuk mencapai tujuan bisnis.

Sedangkan data analyst lebih berfokus pada kebutuhan analisis deskriptif, visualisasi data, pelaporan, pengumpulan data, dan sebagai pendukung pengambilan keputusan. Mereka sering menggunakan teknik analisis statistik dasar dan visualisasi data untuk menyajikan informasi dengan jelas. Data analyst juga menyusun laporan yang ringkas dan jelas berdasarkan hasil analisis. Laporan ini disajikan kepada pemangku kepentingan bisnis untuk membantu dalam pengambilan keputusan

3. Keterampilan yang Dibutuhkan

Data scientist harus memiliki pemahaman mendalam tentang konsep matematika dan statistik, seperti probabilitas, aljabar linear, teori informasi, regresi, dan metode statistik lainnya. Skill ini diperlukan untuk mengembangkan dan memahami model machine learning yang kompleks. Untuk bahasa pemrograman, data scientist perlu menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, atau Scala untuk melakukan analisis data, membangun model machine learning, dan memproses data. Profesi ini juga membutuhkan pemahaman dan keterampilan dalam berbagai teknik machine learning seperti regresi, pengklasifikasi, clustering, pengenalan pola, dan jaringan saraf tiruan (neural networks).

Di sisi lain, data analyst perlu memiliki pemahaman yang baik tentang analisis statistik dasar, termasuk pengujian hipotesis, analisis regresi, dan analisis varian, untuk menggali wawasan dari data. Keterampilan dalam menggunakan SQL (Structured Query Language) juga sangat penting untuk mengambil data dari basis data terstruktur dan melakukan analisis data. Mereka juga harus mampu membuat visualisasi data yang efektif menggunakan alat seperti Tableau, Power BI, atau Matplotlib.

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

4. Output Pekerjaan

Salah satu output utama dari seorang data scientist adalah pengembangan model machine learning yang kompleks. Model ini digunakan untuk membuat prediksi, klasifikasi, dan analisis berdasarkan data historis. Selain itu, juga mencari solusi untuk masalah yang kompleks dengan menggunakan teknik analisis data dan algoritma machine learning. Solusi ini dapat membantu perusahaan dalam mengoptimalkan proses, meningkatkan efisiensi, atau meningkatkan kinerja bisnis.

Sedangkan data analyst menyajikan hasil analisis dalam bentuk laporan dan visualisasi data yang mudah dimengerti oleh pemangku kepentingan bisnis. Laporan ini berisi informasi, tren, dan temuan penting berdasarkan analisis data. Data analyst juga membantu dalam membuat dan mengembangkan laporan bisnis reguler atau dashboard untuk memantau kinerja dan metrik bisnis.

Dapat disimpulkan bahwa pekerjaan di bidang data ternyata sangat beragam. Masing-masing memiliki peran dan skill yang dibutuhkan. Sehingga penting untuk mulai fokus menyiapkan diri memperdalam skill tersebut jika kalian ingin berkarir sebagai praktisi data. Kalian bisa mulai belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya