Data Scientist Vs Data Analyst : Belajar Memahami Perbedaan Antara Dua Role Ini Bersama DQLab

Profesi Data Analyst, apakah kamu pernah mendengarnya? Bagi beberapa orang yang menekuni dunia Data Science pasti paham apa yang dimaksud role Data Analyst. Di era digital transformation ini, semakin hari data semakin membentuk suatu sistem di kehidupan kita. Dimulai dari mesin pencari, rekomendasi barang di situs e-commerce, dan laporan perusahaan merupakan hasil penerapan dari analisis data. Data Analyst dan Data Scientist merupakan dua profesi yang saat ini menerapkan program pengolahan data seperti yang dijelaskan. Secara garis besar, Data Analyst bertanggung jawab dalam menghasilkan laporan hasil terjemahan data angka agar mudah dimengerti. Sedangkan Data Scientist bertanggung jawab dalam memproses data menggunakan berbagai algoritma untuk menemukan solusinya. 

Apakah kamu berpikir untuk mulai mencoba berkarir di Data Analyst? Jika kamu adalah pemula di dunia Data Analyst, tenang saja karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya ilmu Data Analytics dan Data Science tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat pada era digital transformation saat ini, ilmu ini dapat digunakan di semua lini bisnis. Meski memiliki nama yang serupa, namun role Data Analyst dan Data Scientist ini memiliki beberapa perbedaan. Penasaran seperti apa lebih jelasnya perbedaan antara dua profesi ini? Yuk, simak penjelasannya!

1.  Pahami Role Data Analyst & Data Scientist

Sebelum membahas perbedaan dari kedua profesi ini, seorang Data Analyst dan Data Scientist harus memiliki persamaan dalam kemampuan menganalisis statistik yang kuat, mampu memahami Bahasa pemrograman untuk mengolah data dalam menggali informasi lebih dalam demi perkembangan bisnis perusahaan. Sementara itu perbedaan antara dua profesi ini jika kita lihat dari contoh penerapannya.

Untuk profesi Data Scientist, Amazon misalnya, menggunakan data penggunanya untuk menentukan produk yang akan disarankan pada setiap pengguna. Untuk merekomendasikan produk ini, dibutuhkan beberapa kemampuan khusus, diantaranya pemahaman statistika, pemrograman, dan pengetahuan bisnis. Sedangkan seorang Data Analyst tidak dituntut untuk mengerti seluk beluk dunia pemrograman namun, menjadi nilai plus bila ia mengetahuinya dan Data Analyst kerap disebut juga sebagai junior Data Scientist.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist 

2.  Skills dan Tools yang Harus Dikuasai Data Analyst & Data Scientist

Data  Analyst

Untuk menjadi seorang Data Analyst, skill dan tools yang harus dikuasai seperti memahami Bahasa pemrograman seperti Excel, SQL, Oracle, dan Bahasa R, memiliki kemampuan matematika yang kuat, memiliki kemampuan memecahkan masalah, memiliki keterampilan komunikasi yang kuat,

Kemampuan lainnya seperti menganalisa, menyajikan, dan menginterpretasi data, memiliki keterampilan analitis dan kemampuan Data Mining.

Data  Scientist

Hard skills yang dibutuhkan oleh Data Scientist seperti memahami analisis statistik dan matematika, memahami tools analisis untuk mempermudah proses pengerjaan data dengan Hadoop, Bahasa Python, SAS, R dan Java. Skill lainnya yang dibutuhkan adalah kemampuan Machine Learning, software development, Data mining, analisis data, dan object-oriented programming. Selain itu seorang Data Scientist perlu terampil dalam menangani informasi terstruktur & tidak terstruktur, mahir dalam algoritma pembelajaran mesin,

3.  Peran dan Tanggung Jawab Data Scientist & Data Analyst

Data Scientist

• Terlibat dalam perencanaan strategik dalam tahap analisis data.

• Bertanggung jawab dalam pembangunan model operasional.

• Melakukan preprocessing data yang melibatkan transformasi data dan pembersihan data.

• Memahami persyaratan perusahaan, model bisnis.

• Menggunakan alat pembelajaran mesin untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola dalam data.

• Mengembangkan model operasional.

• Menggunakan teknik visualisasi yang digabungkan dengan keterampilan mendongeng untuk mengkomunikasikan hasil dengan perusahaan.

Data Analyst

• Melakukan pemfilteran data, pembersihan, dan transformasi tahap awal.

• Bertanggung jawab pada analisis statistical dan menerjemahkannya.

• Lebih berperan dalam merepresentasi data melalui laporan dan visualisasi data.

• Menganalisis data menggunakan statistik deskriptif.

• Menggunakan bahasa query database untuk mengambil dan memanipulasi informasi.

• Mengkomunikasikan hasil dengan tim menggunakan visualisasi data.

• Bekerja dengan tim manajemen untuk memahami persyaratan bisnis.

• Melakukan Analisis Data eksplorasi (Exploratory Data Analysis)

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

4. Mulai Terapkan Ilmunya Sekarang bersama DQLab secara Gratis!

Kamu ingin belajar gratis bersama DQLab? bisa! Yuk, signup sekarang dan nikmati pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif. Terapkan ilmu data science untuk sia berkarir sebagai Data Analyst dan Data Scientist. Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

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

2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita