Role Terpopuler Data Analyst vs Data Scientist, Kamu Pilih yang Mana?

Data Analyst vs Data Scientist, siapa sih yang tidak tertarik? Profesi ini menjadi salah satu incaran banyak orang baik yang memiliki background IT maupun yang non IT. Kepopuleran data science membuat berbagai industri melek akan data. Oleh karena itu, Data Analyst dan Data Scientist masih banyak dibutuhkan. Tidak hanya di industri tetapi juga di bidang perbankan, kesehatan, hingga pemerintahan.Menarik, bukan?

Untuk menjadi Data Analyst atau Data Scientist tidaklah didapatkan secara instan. Perlu belajar yang insentif dan terus berlatih mengolah berbagai jenis data dan kasus. Selain itu untuk menambah wawasan juga bisa dengan mengikuti webinar atau workshop data. Skill-skill yang dibutuhkan juga wajib kamu kuasai dan tunjukkan dengan portofolio data. Namun tahukah kamu bedanya Data Analyst dan Data Scientist? Bukannya sama-sama mengolah data? Serupa tapi tak sama, yuk kita bahas perbedaan Data Analyst dan Data Scientist! Simak di bawah ini, ya!

1. Peran dan Tanggung Jawab

Meskipun sama-sama diawali dengan kata "Data", profesi Data Analyst dan Data Scientist memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda. Data Scientist bertanggung jawab membersihkan, memproses, dan mengolah data dalam jumlah besar yang telah dikumpulkan oleh data engineer di perusahaan. 

Data scientist akan bereksperimen untuk membuktikan hasil analisisnya. Infrastruktur data yang baik di perusahaan akan memudahkan penyimpanan dan penarikan data jika diperlukan di kemudian hari. Selain itu Data Scientist juga bertugas membangun machine learning untuk membantu prediksi hingga memberikan pengalaman menarik bagi pelanggan. Berbeda dengan Data Analyst yang bertanggung jawab mengambil atau mengumpulkan data kemudian menggunakannya untuk mendapatkan informasi atau kesimpulan dari suatu proyek atau penelitian. Jadi, Data Analyst bertugas mengumpulkan, mengklasifikasikan, menganalisis, hingga menyajikan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami oleh orang lain. 

Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

2. Kemampuan yang Wajib Dimiliki

Skill atau kemampuan yang wajib dimiliki Data Analyst dan Data Scientist agak berbeda. Secara umum kedua profesi ini membutuhkan skill matematika, statistik, dan pemrograman. Seperti yang sudah dibahas di poin sebelumnya, tugas kedua profesi tersebut adalah mengolah data. 

Pengolahan data ini menggunakan metode-metode tertentu seperti metode statistik. Disamping itu diperlukan kemampuan analisis, komunikasi yang baik, pemahaman mengenai jenis data dan metode pengolahan data, dan visualisasi data. Khusus Data Scientist diperlukan juga kemampuan infrastruktur data dan keahlian membangun machine learning. 

3. Apa Sih Tools yang Digunakan untuk Mengolah Data?

Ketika berbicara tentang profesi Data Analyst dan Data Scientist ada beberapa bahasa pemrograman yang sering digunakan. Bahasa pemrograman yang paling sering digunakan kedua profesi tersebut yaitu sebagai berikut:

•  SQL digunakan untuk mengelola data di perusahaan seperti menyimpan hingga mengakses data agar lebih mudah. Contoh software untuk SQL yaitu MySQL, Microsoft SQL Server Management Studio, dan Oracle. 

• Python digunakan untuk mengolah data yang sudah dikumpulkan sebelumnya. Python juga bisa digunakan Data Scientist untuk merancang machine learning. Contoh software untuk menjalankan Python yaitu Jupyter, Visual Studio Code, dan Spyder. 

• R yang digunakan untuk mengolah data dengan berbagai metode statistik hingga memudahkan penyajian data yang menarik. RStudio adalah software untuk membuat program serta melakukan analisa dengan bahasa R. 

Data scientist akan sering berhadapan dengan tools seperti SQL, Python, R, Java, dan SAS karena perannya lebih ke pemrosesan data mentah. Sedangkan tools yang sering digunakan seorang Data analyst adalah SQL, Excel, Tableau, dan tools Business Intelligence (BI) lainnya yang memudahkan proses analisis dan penyajian data secara interaktif. 

4. Tujuan Karir Data Analyst vs Data Scientist

Karir sebagai Data Analyst dan Data Scientist sampai saat ini masih bisa dibilang menjanjikan. Apalagi dengan perubahan aktivitas ke digital seperti berbelanja, transportasi umum, dan lain sebagainya. Jenjang karir Data Scientist yaitu Junior Data Scientist, Senior Data Scientist, dan Chief Data Scientist. Masih banyaknya lowongan sebagai praktisi data dan gaji yang ditawarkan menjadi salah satu daya tarik profesi Data Analyst dan Data Scientist. 

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

5. Yuk, Belajar Data Bersama DQLab

DQLab merupakan lembaga kursus yang fokus pada data science dan pemgembangan skill untuk para talenta data. Kamu bisa belajar dari mana saja dan kapan saja dengan harga terjangkau. Modul-modul yang disusun sedemikian rupa oleh para mentor data akan memberi gambaran bagi sahabat data tentang bagaimana dunia data di industri. Challenge dan project yang diberikan juga bisa loh jadi bekal portofolio datamu. Portofolio data ini akan menjadi pelengkap serta unjuk kemampuan datamu saat mendaftar bekerja. 

Takut zonk? Yuk, daftar di DQLab.id sekarang dan dapatkan langsung akses modul Python dan R, gratis!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags