Sekelimut Tentang Perbedaan Data Scientist vs Data Analyst
Disrupsi teknologi digital berhasil mengubah tatanan sistem di Indonesia maupun dunia secara mendasar dan dalam skala besar. Era ini juga diramalkan akan menggeser beberapa profesi yang ada saat ini tapi, dilain waktu juga akan memunculkan profesi-profesi baru. Profesi baru tersebut adalah 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.
Data analyst vs data scientist, ada kata versus disitu. Namun, bukannya keduanya merupakan profesi yang sama? Lantas mengapa ada kata versus disana? Mungkin pertanyaan itu akan muncul di benakmu ketika baru mengenal kedua profesi tersebut. Sebenarnya, benar bahwa kedua profesi tersebut sama-sama memiliki tujuan yang sama tetapi, Data Scientist dan Data Analyst juga memiliki perbedaan meskipun keduanya bekerja di lingkup yang sama. Lalu, apa hal apa saja yang membedakan Data Scientist dengan Data Analyst? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!
1. Dari Sisi Skillset yang Dibutuhkan Data Scientist VS Data Analyst
Beberapa orang sering sekali mengira skillset atau keterampilan yang dimiliki seorang data scientist dan data analyst sama. Tetapi, keduanya memiliki perbedaan yang cukup substansial. Ya, memang benar data scientist dan data analyst sama-sama membutuhkan pengetahuan terkait matematika, algoritma dan pemrograman, pengetahuan tentang software hingga bagaimana cara berkomunikasi yang baik. Tetapi ada beberapa skillset utama berbeda, yang lebih spesifik di antara kedua profesi tersebut. Seperti data scientist yang wajib memiliki pemahaman yang kuat terkait pemodelan dengan machine learning atau artificial intelligence, analitik, hingga statistik. Sedangkan data analyst wajib mahir dalam bahasa SQL untuk melakukan query data, hingga membuat report dengan memvisualisasikan data.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Tools Data Scientist VS Data Analyst
Untuk menyelesaikan tugas dan perannya di perusahaan tentunya dibutuhkan tools-tools yang dapat menunjang pekerjaan mereka. 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
3. Role Data Scientist VS Data Analyst
Jika kamu perhatikan di beberapa situs lowongan kerja seperti linkedin job desc antara data scientist dan data analyst di tiap-tiap perusahaan bervariasi tergantung dengan jenis industri yang dijalani. Tapi, kali ini DQLab akan membahas beberapa role data scientist dan data analyst secara umum. Berikut adalah role umum seorang data scientist
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
Adapun role dari 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
4. Perkembangan Profedsi Data Scientist VS Data Analyst
Untuk menjadi seorang data scientist beberapa perusahaan biasanya dengan memulai karir sebagai data analyst terlebih dahulu. Yang memiliki tugas untuk membuat laporan dan juga dashboard. Yang kemudian berlanjut ke tugas yang melibatkan teknis analitik tingkat lanjut. Lalu seorang data analyst biasanya melanjutkan studi mereka dan upgrade skill untuk menjadi seorang data scientist. Pasalnya, saat ini untuk menjadi data scientist kamu perlu memenuhi kualifikasi baik itu dari segi pendidikan, pengalaman, atau bagi kamu yang telah menyelesaikan bootcamp data science.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
5. Yuk, Belajar Skillset Data Analyst Pemula Hingga Mahir dengan Modul DQLab!
Ingin menambah skill data analyst kamu sekaligus membangun portofolio yang outstanding? Mulai bangun portfolio datamu yang outstanding dengan Data Analyst Career Track bersama DQLab dan nikmati modul-modul dari dasar hingga tingkat mahir.Caranya mudah cukup:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Nikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif untuk jago Data Analyst bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium DQLab Sekarang!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annisa Widya Davita