PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 13 Menit 51 Detik 

Role Data Scientist vs Data Analyst, Yuk Temukan Perbedaannya

Belajar Data Science di Rumah 18-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/546c0a9671adddcc187c4a83fe434f2a_x_Thumbnail800.jpg

Perkembangan teknologi dan 'fast-paced" world yang sedang kita hadapi saat ini, terkadang membuat kita terheran dan bahasa teknis memusingkan terutama dalam bidang ilmiah karena sudah banyaknya istilah dan informasi baru. Beberapa orang masih bingung dengan konsep, tugas, bahkan peran tertentu, salah satunya pada praktisi ilmu data atau Data Scientist dan juga Data Analyst. Meskipun demikian, keduanya menjadi profesi yang paling banyak diminati terutama demand dari beberapa perusahaan dalam menjalankan bisnis mereka. Selain gaji yang tinggi, menjadi Data Scientist dan Data Analyst sangat memiliki dampak positif terhadap pengembangan perusahaan dalam berbisnis ditambah teknologi semakin canggih membantu pekerjaan mereka mendapatkan data konsumen guna meningkatkan profit. 


Kedua bidang profesi tersebut sangatlah erat, namun tanpa disadari ada beberapa perbedaan di dalamnya. Nah, pas banget pada artikel DQLab kali ini, akan membantu kamu yang masih bingung untuk mencari informasi lebih detail terkait Data Scientist dan Data Analyst. Penasaran? Yuk, pahami dan simak artikel berikut ini!


1. Gambaran Umum Perannya

Data Scientist sederhananya merupakan sebuah bidang yang mengumpulkan dan memahami data. Ilmu data ini kombinasi dari berbagai ilmu diantaranya matematika, statistik, ilmu komputer, Machine Learning, dan Artificial Intelligence (AI). Sebagai Data Scientist sendiri, profesi ini tidaklah mudah karena mereka menangani volume data yang sangat besar untuk dianalisis dengan mengacu pada statistik. Dengan demikian, tujuan umum yang dari Data Scientist sendiri adalah membuat data menjadi akurat hingga dapat diakses. Sehingga, dari data tersebut dapat digunakan untuk dianalisis guna mendorong keputusan. Seorang Data Scientist pun juga diberi tugas untuk memastikan pola yang divisualisasikan dari data yang didapat dengan benar, sehingga terbaca oleh mereka yang membuat keputusan.


Sebelum volume data yang digunakan untuk mendorong keputusan, adapun praktisi yang mengekstrak data serta mengungkap "data" secara spesifik untuk menjadi sebuah wawasan. Praktisi tersebut adalah Data Analyst, sederhananya bidang ini berfokus pada mencari jawaban yang lebih spesifik dari pertanyaan yang diajukan oleh ilmu Data Science sendiri. Itulah mengapa, dalam industri maupun perusahaan besar sekalipun memasukan seorang Data Analyst untuk mencari sumber informasi yang belum diproses untuk mencoba dan menemukan tren dan metrik yang ada, sehingga dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih akurat dan lebih baik.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Data Scientist vs Data Analyst, "Serupa tapi Tak Sama"

Meskipun pada kedua profesi tersebut bertujuan untuk memahami data lebih detail dan mendalam, adapun beberapa poin yang sedikit berbeda diantara kedua peran tersebut. Sebagai Data Analyst, mereka memeriksa data untuk memahami masa lalu sehingga yang dilakukan oleh seorang Data Scientist menggunakan data tersebut untuk membuat asumsi masa depan. Melakukan analisis pada data yang dilakukan Data Analyst bertujuan untuk menggambar wawasan tentang hal-hal yang telah terjadi maupun tren yang sedang berlangsung sehingga dapat disajikan yang koheren melalui visualisasi data. Tugas yang dilakukan oleh Data Scientist pada penggunaan data untuk membuat sebuah prediksi dan bisa menganalisis peluang.


3.  Data Scientist vs Data Analyst: Skill Dasar & Tools

Setelah kamu mengetahui tentang Data Scientist dan Data Analyst baik secara umum maupun penjelasan pekerjaannya seperti apa. Pada poin ini, akan dijelaskan lebih terkait skill dan tools yang wajib dimiliki oleh kedua praktisi tersebut, yuk perhatikan beberapa poin di bawah ini:

  • Data Scientist

    • Berpengalaman dalam menggunakan platform Big Data

    • Berpengalaman dan memiliki kemampuan matematika dan statistik

    • Memiliki kemampuan visualisasi data untuk merepresentasikan data sebagai wawasan dan tren

    • Menguasai pemrograman diantaranya seperti Python dan R

    • Berpengalaman dalam pembelajaran algoritme Machine Learning


  • Data Analyst

    • Memiliki kemampuan A/B Testing untuk menguji diantara beberapa variabel

    • Memiliki kemampuan visualisasi data, bisa dengan menggunakan Tableau untuk menjelaskan kepada perusahaan atau stakeholder terkait data yang dimiliki.

    • Memiliki keterampilan analitis dan kemampuan memecahkan masalah

    • Menguasai Excel, SQL, dan oracle.

    • Kemampuan berkomunikasi yang kuat dan presentasi yang baik dalam melaporkan wawasan data


4. Profesi Data Scientist dan Data Analyst Menjadi Kunci Utama Kelancaran Bisnis

  1. Data Scientist

  • Cenderung dapat ditemukan di perusahaan layanan dan produk menggunakan data sebagai kebutuhan dalam pengembangannya (data-sentric)

  • Hi-Tech Startup yang mempekerjakan seorang Data Scientist memiliki dua peran yaitu menganalisis data dan juga mengembangkan teknologi AI/ Machine Learning.

  • Jika memiliki tingkat keterampilan dan keahlian yang tinggi, maka peran sebagai Data Scientist bisa menjadi lebih khusus dan mendapatkan ekspektasi gaji yang lebih tinggi


  1. Data Analyst

  • Dapat ditemukan di industri yang mengumpulkan dan menjaga data dengan kapasitas volume data yang sangat besar jumlahnya, sperti SAAS, layanan kesehatan, retail, dan pemerintahan.

  • Mengembangkan keterampilan dalam statistik, Machine Learning, serta pengembangan software dalam membantu Data Scientist untuk lebih maju.



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


5. Mulai Membangun Karir sebagai Data Scientist bersama DQLab!

Nah, menarik bukan? Jadi tunggu apalagi. Tidak memiliki background IT bukan menjadi suatu penghalang bagi kamu yang ingin membangun karir sebagai Data Scientist maupun Data Analyst. Jangan khawatir, DQLab siap membantu pembelajaran untuk menguasai ilmu Data Science. Di DQLab juga kamu dapat membangun proyek dan portofolio datamu untuk berkarir di revolusi industri 4.0! Jangan lewatkan kesempatan mengakses gratis module "Introduction to Data Science", simak cara mengaksesnya dibawah ini:

  • Buatlah akun gratis dengan cara Signup di DQLab.id/signup

  • Akses module "Introduction to Data Science"

  • Selesaikan modulenya, dan jangan lupa untuk dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab!

  • Subscribe DQLab.id untuk bisa akses semua Module Premium

  • Selamat mencoba, sahabat!




Penulis: Agnes Nurlisa

Editor: Annissa Widya

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!