[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 18 Jam 40 Menit 26 Detik 

Yuk Kenali Perbedaan Data Scientist vs Data Analyst, Profesi Hits Masa Kini

Belajar Data Science di Rumah 15-Desember-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4759bf4d85fdc4d1d351f30e81f7dca4_x_Thumbnail800.png

Data Scientist vs Data Analyst, hayo siapa yang ingin berkarir di bidang data? Pasti banyak teman-teman yang membaca artikel ini ingin berkarir di dunia data baik di bidang industri, kesehatan, pemerintahan, dan lain sebagainya. Bisa dibilang profesi ini cukup hits akhir-akhir ini. Banyak komunitas data science yang dapat dengan mudah kamu temukan di media sosial seperti Instagram dan LinkedIn. Tidak hanya komunitas, pembahasan mengenai data science, machine learning, dan artificial intelligence juga dibahas oleh para ahli data di akun pribadinya. Selain menambah wawasan kepada para data enthusiast, topik-topik data science ini juga mempengaruhi ketertarikan bahkan yang belum pernah atau tidak memiliki background IT menjadi tertarik. 


Sebelum terjun di dunia data, tentu para talent harus memahami dahulu profesi apa yang ingin digeluti. Ada beberapa profesi di bidang data yang banyak diincar para talent data seperti Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineer. Namun kali ini kita akan membahas profesi Data Scientist dan Data Analyst. Serupa tapi tak sama, keduanya berperan mengolah data namun memiliki tanggung jawab yang berbeda di perusahaan atau instansi. Begitu juga dengan kompetensi, tools yang digunakan, serta jenjang karir dan gajinya. Nah, kita akan bahas semuanya di artikel kali ini. Penasaran? Simak pembahasan artikel ini sampai habis, ya!


1. Role Data Scientist vs Data Analyst

Meskipun sama-sama memiliki tanggung jawab yang berkaitan dengan data, namun Data Scientist dan Data Analyst punya role yang berbeda. Data analyst adalah orang yang mengambil atau mengumpulkan data kemudian menggunakannya untuk mendapatkan informasi atau kesimpulan dari suatu proyek atau penelitian. Profesi Data Analyst bertanggung jawab mengolah data, memproses, dan memvisualisasikan data. Data Analyst lebih mengarah pada visualisasi data agar mudah dipahami oleh orang lain. Sedangkan profesi Data Scientist bertugas membersihkan, memproses, dan mengolah data dalam jumlah besar yang telah dikumpulkan oleh data engineer di perusahaan. Data scientist akan bereksperimen untuk membuktikan hasil analisisnya. Data scientist juga bertugas membangun machine learning untuk mengolah data serta memberikan pengalaman menarik bagi penggunanya.


Baca juga :  Pahami Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist Sebelum Terjun di Bidang Data


2. Kompetensi yang Wajib Dikuasai

Sudah tahukah kamu kompetensi apa yang wajib dikuasai? Kompetensi Data Scientist dan Data Analyst memang mirip, namun dengan role yang berbeda tentu ada juga perbedaan terkait kompetensi yang penting untuk dikuasai pada talent data. Kompetensi yang wajib dikuasai oleh Data Analyst yaitu antara lain kemampuan matematika dan statistik yang kuat, mampu menafsirkan data, mampu melakukan analisis dengan baik, memahami istilah-istilah bisnis, memahami database dan bahasa pemrograman, mampu memvisualisasikan data, serta kemampuan komunikasi yang baik. Informasi yang diperoleh dari hasil analisis data dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan di masa mendatang. Sedangkan kompetensi yang wajib dikuasai adalah skill programming, analisis statistik dan matematika, analisis resiko, machine learning, data mining, pengetahuan kalkulus dan aljabar, dan penyimpanan serta struktur data besar. Seorang data scientist juga harus berpikir kritis, problem solving yang baik, dan kemampuan komunikasi yang efektif. 


3. Apa Saja Tools yang Digunakan?

Setelah mengetahui role dan kompetensi yang wajib dimiliki Data Scientist dan Data Analyst, selanjutnya kita bahas tools apa sih yang digunakan profesi data tersebut? Data scientist akan sering berhadapan dengan tools seperti SQL, Python, R, Java, dan SAS karena perannya lebih ke pemrosesan data mentah. Tools-tools tersebut sangat membantu ketika digunakan untuk mengolah data dan membangun machine learning. Sedangkan Data Analyst yang lebih fokus pada pengolahan dan penyajian informasi hasil analisis membutuhkan tools yang dapat membantu proses analisis dan penyajian data yang menarik. Tools yang sering digunakan seorang Data analyst adalah SQL, Excel, Tableau, dan tools Business Intelligence (BI) lainnya. Excel memiliki fitur yang cukup baik dalam menyajikan data menggunakan grafik, plot, atau ikon lainnya. Sedangkan untuk data dengan ukuran yang lebih besar, biasanya akan menggunakan Tableau yang memiliki fitur lebih banyak untuk memudahkan penyajian data. 


4. Jenjang Karir dan Gaji yang Ditawarkan

Di Indonesia peluang karir sebagai Data Scientist dan Data Analyst masih tergolong tinggi. Hal ini menyebabkan banyak orang yang beralih untuk berkarir di bidang data. Baik itu karena memang tertarik dengan dunia data atau karena melihat prospek karir yang menjanjikan. Data Scientist dan Data Analyst dibutuhkan berbagai bidang seperti industri, pemerintahan, kesehatan, pendidikan, kecantikan, dan lain sebagainya. Jenjang karir Data Scientist yaitu Junior Data Scientist, Senior Data Scientist, dan Chief Data Scientist. Gaji yang ditawarkan beragam tergantung pada tingkatan karir dan kebijakan industri. Untuk level awal atau junior berkisar antara 5 juta hingga 8 juta. Sedangkan untuk tingkat senior bisa lebih dari 20 juta. Sedangkan jenjang karir Data Analyst yaitu Junior Data Analyst dan Senior Data Analyst. Untuk entry level gaji yang ditawarkan berkisar antara 5 juta hingga 8 juta dan level senior bisa diatas 20 juta. Menarik bukan? Kamu bisa mulai belajar data sekarang jika tertarik untuk menjadi Data Scientist dan Data Analyst. 

 

Baca juga : Cara Menjadi Data Scientist Tanpa Background IT dan Pengalaman Kerja

 

5. Data Scientist vs Data Analyst, Mana yang Lebih Baik?

Dari pembahasan di atas kamu sudah mendapatkan gambaran apa perbedaan Data Scientist dan Data Analyst. Role yang dikerjakan, kompetensi yang wajib dikuasai, tools yang digunakan, dan jenjang karirnya. Mana yang lebih baik? Semua tergantung kamu ingin berkarir sebagai apa. Misalnya kamu lebih suka dan mahir dalam mengolah dan membuat visualisasi data yang menarik, kamu bisa memilih berkarir jadi Data Analyst. Atau jika kamu suka atau mahir membangun infrastruktur data dan machine learning, kamu bisa memilih karir Data Scientist. Nah, kalau masih bingung kamu bisa mempelajari keduanya dan mengenali kecenderunganmu kemana. Tips lainnya yaitu mengikuti kursus data science yang memberikan modul terstruktur agar kamu fokus mempelajari skill yang dibutuhkan profesi tersebut seperti Data Analyst Track yang ada di DQLab. Kamu tinggal daftar di DQLab.id untuk mengakses modul gratisnya atau subscribe paket belajar sesuai budgetmu.



Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!