Anda mungkin sering mendengar tentang dua profesi yang cukup populer dalam dunia data, yaitu data analyst dan data scientist. Kedua peran ini seringkali disalahartikan atau digabungkan menjadi satu. Namun, sebenarnya terdapat perbedaan data analyst dan data scientist yang signifikan.
Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
Berikut beberapa perbedaan data analyst dan data scientist.
1. Peran dan Tanggung Jawab
Tentunya, data analyst dan data scientist memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda. Berikut perbedaannya :
Data Analyst
Seorang data analyst adalah seseorang yang berfokus pada menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang dapat digunakan oleh perusahaan atau organisasi.
Tugas utama seorang data analyst adalah mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data untuk kemudian menjalankan analisis statistik yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan.
Beberapa tanggung jawab utama seorang data analyst mencakup:
- Mengumpulkan dan mengorganisir data.
- Melakukan analisis statistik dasar.
- Membuat laporan dan visualisasi data.
- Memberikan wawasan yang dapat digunakan oleh tim manajemen.
Data Scientist
Sementara itu, seorang data scientist memiliki peran yang lebih luas dan kompleks. Mereka tidak hanya melakukan analisis data, tetapi juga merancang dan membangun model prediksi yang kompleks.
Data scientist memiliki kemampuan untuk menggali wawasan yang mendalam dari data dan mengembangkan solusi berbasis data untuk masalah yang lebih kompleks.
Beberapa tanggung jawab utama seorang data scientist mencakup:
- Mengumpulkan, membersihkan, dan memproses data.
- Mengembangkan model prediksi dan machine learning.
- Menerapkan algoritma yang kompleks.
- Menghadirkan solusi data-driven yang inovatif.
2. Keterampilan yang Diperlukan
Selanjutnya perbedaan data analyst dan data scientist yang akan kita bahas adalah terkait keterampilan yang diperlukan:
Data Analyst
Untuk menjadi seorang data analyst, Anda perlu memiliki keterampilan analitis yang kuat. Anda harus menguasai alat-alat analisis data seperti Microsoft Excel, SQL, dan bahasa pemrograman seperti Python atau R.
Kemampuan komunikasi yang baik juga sangat penting, karena Anda harus mampu menjelaskan temuan Anda kepada orang-orang yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.
Keterampilan yang diperlukan untuk data analyst meliputi:
- Analisis statistik dasar.
- Penggunaan perangkat lunak analisis data.
- Kemampuan komunikasi
Data Scientist
Seorang data scientist perlu memiliki keterampilan yang lebih mendalam dalam analisis data dan pemahaman tentang machine learning dan pemodelan statistik.
Mereka harus menguasai bahasa pemrograman seperti Python atau R dan dapat mengembangkan model prediksi yang kompleks. Selain itu, kemampuan dalam mengelola dan memproses data yang besar juga sangat penting.
Keterampilan yang diperlukan untuk data scientist meliputi:
- Pemahaman yang mendalam tentang statistik dan machine learning.
- Kemampuan pemrograman.
- Pengolahan data besar.
3. Tingkat Pendidikan
Perbedaan data analyst dan data scientist juga berkaitan dengan tingkat pendidikannya :
Data Analyst
Untuk menjadi seorang data analyst, Anda biasanya memerlukan gelar sarjana dalam bidang terkait seperti statistik, matematika, ilmu komputer, atau bisnis.
Meskipun beberapa perusahaan mungkin menerima kandidat tanpa gelar sarjana jika mereka memiliki pengalaman yang cukup dalam analisis data.
Data Scientist
Sebaliknya, menjadi seorang data scientist biasanya memerlukan gelar sarjana atau lebih tinggi dalam ilmu komputer, statistik, atau bidang terkait. Kebanyakan data scientist memiliki gelar magister atau doktor dalam bidang yang relevan.
Pendidikan yang lebih tinggi diperlukan karena pekerjaan ini melibatkan pemahaman yang mendalam tentang matematika dan statistik yang kompleks.
4. Fokus Utama
Fokus utama juga menjadi bagian dari perbedaan data analyst dan data scientist.
Data Analyst
Data analyst lebih fokus pada menggali wawasan dari data yang ada untuk memberikan informasi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Mereka bekerja dengan data historis dan saat ini untuk memberikan wawasan tentang apa yang telah terjadi dan apa yang sedang terjadi.
Data Scientist
Sementara itu, Data scientist lebih fokus pada mengembangkan model prediksi yang dapat digunakan untuk meramalkan peristiwa di masa depan. Mereka bekerja dengan data historis untuk membangun model yang dapat memprediksi hasil yang mungkin terjadi.
5. Penggunaan Hasil Kerja
Perbedaan data analyst dan data scientist yang kelima adalah terkait hasil kerja, yaitu :
Data Analyst
Hasil kerja seorang data analyst seringkali digunakan oleh tim manajemen dan departemen lain dalam perusahaan. Mereka membantu dalam pengambilan keputusan sehari-hari dan memberikan wawasan yang dapat meningkatkan kinerja perusahaan.
Data Scientist
Hasil kerja seorang data scientist seringkali digunakan untuk mengembangkan produk atau layanan berbasis data yang inovatif. Mereka menghadirkan model prediksi yang dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman pengguna atau mengoptimalkan proses bisnis.
6. Sumber Data
Data analyst dan data scientist mendapatkan data dari sumber yang berbeda. Berikut perbedaannya :
Data Analyst
Data analyst biasanya bekerja dengan data yang telah ada dalam perusahaan. Mereka mengumpulkan data dari berbagai sumber internal seperti basis data perusahaan, sistem pelacakan, atau data pelanggan.
Pemahaman yang baik tentang sumber data internal penting bagi seorang data analyst.
Data Scientist
Data scientist juga dapat menggunakan data internal perusahaan, tetapi mereka seringkali bekerja dengan data eksternal seperti data sosial media, data sensor, atau data dari sumber eksternal lainnya. Mereka harus mampu mengintegrasikan data dari berbagai sumber yang berbeda.
7. Jenjang Karier
Kedua profesi ini bukan hanya bergerak di bidang teknologi saja, namun mereka juga dibutuhkan di berbagai sektor bisnis seperti kesehatan, media, perbankan, dan lainnya.
Data analyst dan data scientist memiliki jenjang karier yang berbeda. Perbedaannya antara lain :
Data Analyst
- Junior Data Analyst
- Senior Data Analyst
- Data Analyst Consultant
Data Scientist
- Junior Data Scientist
- Senior Data Scientist
- Chief Data Scientist
Penutup
Untuk memahami perbedaan data analyst dan data scientist, penting untuk memahami peran dan tanggung jawab masing-masing, keterampilan yang diperlukan, tingkat pendidikan yang diperlukan, fokus utama pekerjaan, dan penggunaan hasil kerja.
Keduanya memiliki peran yang penting dalam dunia data. Dengan memahami perbedaan profesi ini, Anda dapat memilih jalur karier yang sesuai dengan minat dan kemampuan Anda.
Jika Anda suka pekerjaan yang berhubungan dengan data dana analisis, kedua profesi tersebut cocok untuk Anda.
Anda dapat belajar data analyst di ITBOX. Dengan materi yang lengkap dan terstruktur, Anda dapat mempelajarinya dari basic hingga advanced. Harganya pun terjangkau dengan pembelajaran online yang fleksibel.
