MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 21 Menit 33 Detik 

Sekelimut Tentang Perbedaan Data Scientist vs Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 07-Mei-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7e845e1be837ed564d05c82fc8c7a7f5_x_Thumbnail800.jpg

Disrupsi teknologi digital berhasil mengubah tatanan sistem di Indonesia maupun dunia secara mendasar dan dalam skala besar. Era ini juga diramalkan akan menggeser beberapa profesi yang ada saat ini tapi, dilain waktu juga akan memunculkan profesi-profesi baru. Profesi baru tersebut adalah data scientist dan data analyst, eksistensi keduanya muncul adalah akibat membludaknya data. Meskipun data scientist  dan data analyst serupa, tetapi profesi tersebut tidaklah sama. Masing-masing diantaranya memiliki tugas dan peran yang berbeda, dimana data scientist lebih berfokus dalam prediksi berdasarkan pola data yang ada, sementara seorang data analyst lebih berfokus pada pengumpulan insight yang berarti dari sebuah data.


Data analyst vs data scientist, ada kata versus disitu. Namun, bukannya keduanya merupakan profesi yang sama? Lantas mengapa ada kata versus disana? Mungkin pertanyaan itu akan muncul di benakmu ketika baru mengenal kedua profesi tersebut. Sebenarnya, benar bahwa kedua profesi tersebut sama-sama memiliki tujuan yang sama tetapi, Data Scientist dan Data Analyst juga  memiliki perbedaan meskipun keduanya bekerja di lingkup yang sama. Lalu, apa hal apa saja yang membedakan Data Scientist dengan Data Analyst? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. Dari Sisi Skillset yang Dibutuhkan Data Scientist VS Data Analyst

Beberapa orang sering sekali mengira skillset atau keterampilan yang dimiliki seorang data scientist dan data analyst sama. Tetapi, keduanya memiliki perbedaan yang cukup substansial. Ya, memang benar data scientist dan data analyst sama-sama membutuhkan pengetahuan terkait matematika, algoritma dan pemrograman, pengetahuan tentang software hingga bagaimana cara berkomunikasi yang baik. Tetapi ada beberapa skillset utama berbeda, yang lebih spesifik di antara kedua profesi tersebut. Seperti data scientist yang wajib memiliki pemahaman yang kuat terkait pemodelan dengan machine learning atau artificial intelligence, analitik, hingga statistik. Sedangkan data analyst wajib mahir dalam bahasa SQL untuk melakukan query data, hingga membuat report dengan memvisualisasikan data.

Data Scientist

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Tools Data Scientist VS Data Analyst

Data Scientist

Untuk menyelesaikan tugas dan perannya di perusahaan tentunya dibutuhkan tools-tools yang dapat menunjang pekerjaan mereka. Tools yang digunakan oleh Data Scientist adalah Python/R, SAS, Hadoop and Spark tools seperti pig dan hive, algoritma machine learning dan deep learning, SQL, Tableau dan Matlab. Sementara Data Analyst biasanya menggunakan tools seperti, advanced spreadsheet SPSS/Excel, Tableau dan Storytelling, Google Analytics, Talend, Power BI, Python/R serta SQL


3. Role Data Scientist VS Data Analyst

Jika kamu perhatikan di beberapa situs lowongan kerja seperti linkedin job desc antara data scientist dan data analyst di tiap-tiap perusahaan bervariasi tergantung dengan jenis industri yang dijalani. Tapi, kali ini DQLab akan membahas beberapa role data scientist dan data analyst secara umum. Berikut adalah role umum seorang data scientist

  • Memahami proses bisnis yang ada di perusahaan

  • Melakukan data preprocessing yang mencakup proses data cleaning, dan data transformation

  • Terlibat dalam perencanaan strategis untuk analisis data

  • Melakukan data analitik dan optimasi menggunakan Machine Learning dan Deep Learning

  • Bertanggung jawab untuk mengembangkan model operasional

  • Sebagai jembatan antara stakeholder dengan customer/client


Adapun role dari seorang data analyst sebagai berikut:

  • Melakukan pengumpulan data dan melakukan data preprocessing tahap awal

  • Bertanggung jawab atas analisis statistik dan interpretasi data

  • Optimalkan efisiensi dan kualitas statistik

  • Memanipulasi database dengan bahasa query

  • Melakukan reporting dan visualisasi data untuk menceritakan kesimpulan yang telah di dapat

  • Memastikan kualitas dan pemeliharaan data

Data Scientist


4. Perkembangan Profedsi Data Scientist VS Data Analyst

Untuk menjadi seorang data scientist beberapa perusahaan biasanya dengan memulai karir sebagai data analyst terlebih dahulu. Yang memiliki tugas untuk membuat laporan dan juga dashboard. Yang kemudian berlanjut ke tugas yang melibatkan teknis analitik tingkat lanjut. Lalu seorang data analyst biasanya melanjutkan studi mereka dan upgrade skill untuk menjadi seorang data scientist. Pasalnya, saat ini untuk menjadi data scientist kamu perlu memenuhi kualifikasi baik itu dari segi pendidikan, pengalaman, atau bagi kamu yang telah menyelesaikan bootcamp data science.


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


5. Yuk, Belajar Skillset Data Analyst Pemula Hingga Mahir dengan Modul DQLab!

Ingin menambah skill data analyst kamu sekaligus membangun portofolio yang outstanding? Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.Caranya mudah cukup:

  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Nikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif untuk jago Data Analyst bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium DQLab Sekarang!


Penulis: Rian Tineges

Editor: Annisa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!