BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 3 Jam 27 Menit 56 Detik

Data Scientist VS Data Analyst, Lihat Perbedaannya dari Beberapa Aspek Berikut!

Belajar Data Science di Rumah 11-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/c2fb8574bce742efe55c68a2aee5510c_x_Thumbnail800.jpg

Perkembangan teknologi merupakan suatu hal yang tidak bisa kita hindari sama sekali. Kita bisa saja menolak semua teknologi baru, namun sudah bisa dipastikan kita akan tertinggal zaman. Ada banyak pekerjaan yang dulunya dilakukan oleh manusia namun sekarang mulai bisa digantikan oleh robot. Sehingga mau tidak mau, manusia harus terus melakukan improvisasi dan meningkatkan skill nya untuk mendapatkan pekerjaan baru yang relevan dengan perkembangan zaman agar tetap dapat bertahan.

Hilangnya beberapa pekerjaan yang dulu ada ternyata juga berbanding lurus dengan munculnya banyak pekerjaan baru. Misalkan Data Scientist dan Data Analyst ini. Kedua posisi ini ternyata sama-sama bergerak di bidang data. Kemiripan akan namanya, membuat orang awam akan bidang data tidak bisa membedakannya. Dalam artikel ini akan dibahas perbedaan kedua posisi ini jika dilihat dari beberapa aspek. Nah, agar lebih paham akan keduanya, simak artikelnya yuk!

1. Hal yang Dilakukan Oleh Data Scientist

Seorang Data Scientist umumnya akan lebih banyak terlibat di proses perancangan pemodelan data untuk membuat algoritma dan juga model prediktif. Untuk melakukan hal ini, Data Scientist akan menggunakan banyak waktunya untuk merancang alat, sistem otomasi, serta data framework. Pengembangan tools dan metode yang dilakukan oleh Data Scientist akan sangat berguna untuk memecahkan berbagai permasalahan yang cukup kompleks. Selain itu juga dapat berguna untuk memiliki intuisi bisnis dan kemampuan untuk berpikir secara kritis agar dapat memahami implikasi dari data. Sehingga tidak heran, orang yang menempati posisi Data Scientist ini tidak hanya memiliki kemampuan akan matematika dan statistika, namun juga seseorang yang bisa mendekati masalah dan menyelesaikannya dengan cara yang inovatif.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Hal yang Dilakukan Oleh Data Analyst

Data Analyst biasanya memiliki tugas untuk mengumpulkan data kemudian mengidentifikasi tren dari data tersebut. Hal ini dapat membantu para pemimpin bisnis membuat keputusan yang strategis. Data Analyst biasanya akan termasuk ke bagian dari tim interdisipliner untuk menentukan tujuan organisasi dan mengelola proses data mining, pembersihan data, serta analisis data. Dalam pekerjaannya, Data Analyst akan lebih banyak menggunakan bahasa pemrograman seperti R, Python, SAS; alat visualisasi seperti Power BI, dan Tableau; serta SQL untuk membuat query ke dalam database relational. Data Analyst juga dituntut untuk memiliki kemampuan komunikasi yang bagus agar dapat mengembangkan dan menyampaikan temuan mereka.

3. Perbandingan Skill Data Scientist dan Data Analyst

Untuk memahami lebih lanjut mengenai perbandingan Data Scientist dan Data Analyst, maka kita perlu melihat tabel berikut untuk melihat perbandingan skill antara kedua posisi tersebut seperti yang dilansir pada Master"s In Data Science.

DATA ANALYST SKILLS

DATA SCIENTIST SKILLS

Data Mining

Data Mining

Data Warehousing

Data Warehousing

Math, Statistics

Math, Statistics, Computer Science

Tableau and Data Visualization

Tableau and Data Visualization/Storytelling

SQL

Python, R, JAVA, Scala, SQL, Matlab, Pig

Business Intelligence

Economics

SAS

Big Data/Hadoop

Advanced Excel skills

Machine Learning

4. Perkembangan Karir Data Scientist dan Data Analyst

Untuk Data Analyst, mereka akan memulai karirnya di entry-level, dimana tugas utamanya adalah membuat laporan dan juga dashboard. Tahap selanjutnya mulai masuk ke pengambilan peran yang melibatkan strategi atau teknik analitik tingkat lanjut. Lebih jauh, Data Analyst mungkin akan tertarik pada peran manajerial, kemudian menjadi Manajer Analitik. Namun untuk menjadi manajer ini paling tidak haruslah memiliki masa pekerjaan paling tidak sembilan tahun. Di beberapa kasus lainnya, Data Analyst akan melanjutkan pendidikan mereka dan mengasah skillnya untuk menjadi Data Scientist.

Sementara untuk Data Scientist, hingga saat ini ada kesenjangan skill dan Data Scientist, dimana posisi ini lebih banyak dibutuhkan daripada jumlah orang yang akan mengisinya. Pasalnya, untuk menjadi Data Scientist, ada beberapa kualifikasi yang harus dipenuhi, dan tidak semua orang dapat memenuhi hal tersebut. Biasanya perusahaan akan mencari orang yang sedang banting setir ke arah Data Scientist namun telah menyelesaikan bootcamp Data Science. Bisa juga dengan melatih karyawan mereka yang telah ada saat ini untuk dijadikan Data Scientist. Orang yang bekerja sebagai Data Scientist juga bisa memilih untuk melanjutkan pendidikannya agar dapat memposisikan dirinya untuk peran Data Science yang lebih maju.

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

5. Ingin Jadi Praktisi data? Yuk, Belajar Data Science di DQLab!

DQLab menjadi salah satu lembaga kursus Data Science yang bisa diakses secara online tanpa harus terikat waktu. Untuk kamu yang saat ini masih ada di proses perkenalan dengan Data Science, kamu bisa banget nih mencoba modul gratis dari DQLab. Ada dua modul gratis yang bisa kamu nikmati, yaitu Introduction to Data Science using R dan Introduction to Data Science with Python. Yuk buruan, segera daftarkan dirimu di DQLab dan nikmati modul gratisnya!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login