Data Scientist VS Data Analyst, Kamu Pilih yang Mana?

Apa kamu sudah memiliki resolusi dan bucket list yang akan kamu realisasikan di tahun 2022? Rasanya mempelajari skill baru dibidang data scientist dan data analyst wajib sekali kamu tambahkan ke dalam bucket list kamu. Mengingat kebutuhan yang memprioritaskan kedua profesi tersebut banyak di organisasi, lembaga dan perusahaan. Jika kamu ingin bertahan dan sukses di tengah era disrupsi teknologi digital ini kamu perlu mempelajari tren. Lebih dari itu segala sesuatu kini bergantung pada data. Profesi 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.

Sebagian besar orang mungkin berpikir bahwa seorang data scientist adalah sebutan lain dari data analyst, padahal keduanya merupakan dua profesi yang berbeda. Hal ini menyebabkan kebingungan dalam memilih minat kamu lebih condong untuk menjadi data scientist atau data analyst. Untuk itu artikel ini akan membahas perbedaan antara data scientist vs data analyst agar kamu dapat menyesuaikan dengan passion kamu. Jadi, mari kita simak artikel ini hingga selesai.

1. Peran Data Scientist Di Perusahaan

Data Scientist adalah profesi yang dapat membuat prediksi berdasarkan pola-pola data yang  berasal dari masa lalu dan masa sekarang, data tersebut dikumpulkan, diolah, dan dianalisis sampai menghasilkan suatu informasi yang dapat berguna bagi instansi terkait. Adapun tugas Data Scientist yang bisa kamu mulai pelajari dan kuasai antara lain sebagai berikut:

• 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

Baca juga : Profesi Data Scientist yang Pemula Wajib Kenali Rolenya

2. Peran Data Analyst Di Perusahaan

Lain dengan Data Scientist, Data Analyst tidak memiliki akses ke semua data karena Data Analyst difokuskan pada proses analisis statistik untuk memecahkan permasalahan kemudian memberikan laporan secara rutin dan teratur. Adapun tugas 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

  
  

3. Tools yang Digunakan

Untuk menyelesaikan tugas dan tanggung jawab, seorang data scientist dan data analyst selain membutuhkan hardskill dan softskill yang mumpuni tetapi mereka juga membutuhkan tools-tools yang dapat menunjang pekerjaan mereka. Sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam bekerja. Adapun 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.

4. Mana yang Cocok dengan Passion Kamu?

Bagaimana sobat data, setelah kamu mengetahui perbedaan antara data scientist vs data analyst apa kamu sudah memilih kira-kira profesi mana yang paling sesuai dengan passion kamu? Atau kamu tertarik untuk mendalami keduanya? Itu tidak ada salahnya mendalami keduanya. Tapi, umumnya untuk beberapa orang biasanya akan memulai karir sebagai praktisi data dengan menjadi seorang Data Analyst terlebih dahulu. Alasannya, mungkin karena tugas dan tanggung jawab Data Analyst tidak sekompleks Data Scientist. Namun, tak jarang beberapa perusahaan memang menggabungkan kedua profesi tersebut menjadi satu posisi yaitu Data Scientist. Terlepas dari mana yang lebih sesuai dengan passion kamu, yang terpenting bahwa kedua profesi tersebut saling terkait satu sama lain untuk mewujudkan goals dari profesi mereka yaitu mendapatkan informasi yang bermanfaatkan dari data-data yang telah diteliti. Jadi, akan lebih baik kita menguasai kedua skillset tersebut.

Baca juga : Berkarir Sebagai Data Scientist, Intip 4 Panduan Jitunya Yuk

5. Pedoman Belajar Data Scientist dengan Modul Premium DQLab!

Untuk berkarir sebagai data scientist tidak perlu memiliki background STEM, karena bahkan semua bidang pasti akan sering bersinggungan dengan data. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar data analyst dan data scientist. Tetapi, tidak punya waktu untuk pergi ke lembaga kursus dan memilih untuk belajar otodidak, dan malah overdosis informasi? Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

Tags