GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 25 Menit 8 Detik 

Simak Perbedaan Data Scientist dengan Data Analyst yang Harus Kamu Tau

Belajar Data Science di Rumah 01-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f6b4a45e07fdd56ea839fa0d4bbd9dd6_x_Thumbnail800.jpg

Sejak adanya data, perkembangan teknologi semakin hari semakin canggih. Terdapat banyak inovasi-inovasi yang muncul karna penggunaan data yang tepat dan benar. Contohnya saja Virtual Assistant. Sekarang kita dapat membuat rumah kita terintegrasi dengan internet dan bisa mengatur rumah kita hanya dengan virtual assistant ini. Data juga dapat diambil dari mana saja, bahkan ada perusahaan yang memperjual belikan data sehingga jika Kamu menggunakan aplikasi buatan perusahaan tersebut. Data yang diperjualbelikan biasanya lebih kepada history search, apa yang kamu suka, dan sebagainya. Data tersebut dapat membantu perusahaan untuk menyiapkan strategi-strategi yang sesuai dengan keadaan lapangan.


Akibatnya terdapat berjuta-juta data bahkan triliunan data yang dihasilkan setiap harinya. Dalam dunia bisnis data merupakan elemen penting jika dipergunakan secara benar dan tepat. Dengan adanya ada perusahaan memiliki strategi yang luas bisa menciptakan produk sesuai dengan tren, menganalisis keinginan dan kebutuhan masyarakat, dan masih banyak lagi. Namun mengolah data bukanlah pekerjaan yang sederhana. Dibutuhkan kemampuan untuk dapat menganalisis dan mencari solusi yang tepat untuk permasalahan tersebut. Sebelum KIta kulik lebih dalam lagi, sebenarnya apa itu Data Analyst dan Data Scientist?


1. Data Scientist

Data Scientist dan Data Analyst merupakan pekerjaan dibidang data yang paling banyak dicari oleh perusahaan. Data Scientist adalah orang yang menggabungkan ilmu matematika, statistika dan ilmu komputer dengan tujuan untuk memperlancar proses analisa data. Cara kerjanya adalah dengan mengaplikasikan algoritma tertentu untuk membuat sistem yang didukung kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, hingga akhirnya dapat difungsikan untuk proses data analytics.


Umumnya Data Science memiliki komponen-komponen dasar seperti berikut :

  • Statistik

    Statistik merupakan ilmu dasar yang harus dimiliki setiap Data Scientist. Dengan mempunyai pemahaman akan statistik akan berguna saat Kamu menentukan algoritma yang akan digunakan saat mengolah data, dan juga dengan ilmu statistik Kamu bisa mengembangan software machine learning sehingga akan semakin meningkatkan kemampuan Kamu sebagai Data Scientist.


  • Visualisasi Data

    Visualisasi data dipakai untuk mempresentasikan hasil data yang telah dianalisis untuk mempermudah orang awam memahami data tersebut. Dengan adanya visualisasi data ini juga orang dapat mencari informasi lebih cepat karna data yang digunakan relative banyak sehingga dengan adanya visualisasi data, data yang diinginkan dapat didapatkan dengan cepat dan tepat. Penelitian menunjukkan bahwa orang mengingat 80% dari apa yang mereka lihat, tapi cuma 20% dari apa yang mereka baca. Otak kita dapat mengingat gambar jutaan kali lebih cepat daripada kata.


  • Machine Learning

    Machine Learning adalah mesin yang dikembangankan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa bantuan dari pembuatnya. Machine learning ini meliputi disiplin ilmu lainya seperti statistik, matematika dan data mining.

    Machine learning merupakan salah satu cabang dari terbentuknya artificial intelligence (AI). Di dalam sebuah AI banyak machine learning dibutuhkan untuk memperoleh data yang ada dan mempelajari data tersebut agar dapat melakukan tugas tertentu.

    Pasti diantara Kamu masih bingung dengan machine learning, bagaimana cara mereka belajar dan megembangkan dirinya sendiri. Sama seperti manusia machine learning  memiliki teknik belajar yang beragam yaitu supervised learning dan unsupervised.

    • Supervised Learning, teknik ini biasanya digunakan pada barang yang memiliki informasi yang lengkap. Machine learning akan memberikan barang tersebut label sesuai dengan kategori-kategori yang sama dan juga menempatkanya sesuai dengan kategori tersebut. Teknik ini bertujuan untuk memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman dari masa lalu.
    • Unsupervised Learning, sebaliknya dengan supervised, teknik ini digunakan saat informasi terkait barang tersebut tidak lengkap. Sehingga machine learning belum mempunyai acuan untuk melabeli barang. Teknik ini digunakan untuk mencari struktur ataupun pola-pola tertentu yang tidak memiliki label.


Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist


2. Data Analyst

Sedangkan Data analyst adalah pekerjaan yang dilakukan untuk mendapatkan “kesimpulan” dengan cara menganalisa data yang datang dari berbagai sumber, dengan jenis dan ukuran yang berbeda. Hasil kesimpulan yang didapatkan akan membantu perusahaan untuk memutuskan keputusan bisnis berdasarkan data yang tersedia, yang dapat membuat hasil keputusan lebih efektif dan akurat untuk kemajuan bisnis kedepannya.


Umumnya seorang Data Analyst memiliki tanggung jawab sebagai berikut :


  • Memahami asal-usul data dan kemungkinan terdistorsinya data-data tersebut dengan teknologi khusus.

  • Mengumpulkan dan menganalisis data-data.

  • Melakukan identifikasi terhadap korelasi dan pola interpretasi yang terkandung di dalam data-data. Hasil identifikasi ini kelak akan menghasilkan informasi-informasi yang bermanfaat, utamanya bagi pihak perusahaan.

  • Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang tersedia.

  • Mengkategorikan data-data sesuai  dengan pengelompokannya


3. Perbedaan Data Analyst dan Data Science

Setelah memahami apa saja yang dilakukan oleh kedua profesi tersebut, perbedaan terletak pada tugasnya, Data Scientist lebih kepada proses pertama mengolah data, dan Data Analyst yang bertugas untuk mematangkan data yang diberikan oleh Data Scientist. Meskipun memiliki jobdesk yang berbeda Data Analyst dan Data Scientist harus memiliki pengetahuan yang sama karna jika Data Scientist tidak tau apa yang akan Data Analyst kerjakan bisa jadi data yang dipaparkan oleh Data Scientist tidak memenuhi apa yang Data Analyst butuhkan, begitu pula dengan Data Analyst harus mengerti dasar-dasar Data Scientist untuk mengerti apa yang Data Scientist paparkan.


Namun yang pasti kedua profesi ini merupakan profesi yang akan menjadi primadona pada tahun-tahun kedepannya, melihat dari tingkat pertumbuhan yang kita miliki. Ini sudah dibuktikan dimana menurut Future of Jobs Survei 2020 oleh WEF, Data Analyst dan Data Scientist berhasil menduduki puncak menjadi profesi idaman di tahun 2025.


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


4. Mulai Belajar Data Science Bersama DQLab!

DQLab siap menemani kamu belajar Data Science secara terstruktur dan sederhana. Bagi kamu yang ingin berkarir sebagai Data Scientist jangan khawatir, karena kamu memiliki kesempatan yang tepat untuk belajar Data Science bersama DQLab.


Mulai belajar bersama DQLab dengan sign up sekarang di DQLab dan nikmati pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif agar kamu siap bersaing di industri nyata. Selamat belajar Sahabat Data DQLab!



Penulis :  Yohanes Ricky

Editor : Annissa Widya Davita



Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!