Yuk Intip Perbedaan Data Scientist, Data Analyst, dan Data E…

  • Whatsapp

Di era big data, produksi data meningkat drastis dari waktu ke waktu. Saat ini data diibaratkan sebagai berlian yang sangat berharga dan nilai jualnya cukup tinggi. Data sangat penting untuk proses pengambilan keputusan, bahkan dunia saat ini berjalan berdasarkan data. Organisasi dan perusahaan tidak akan bisa mempertahankan eksistensinya tanpa pengambilan keputusan dan rencana strategis berdasarkan data. Peran data dalam dunia industri saat ini cukup krusial, dengan pengolahan data yang tepat maka data dapat diekstraksi sehingga menghasilkan informasi yang dapat dimanfaatkan oleh petinggi perusahaan sebagai dasar pengambilan keputusan dan meningkatkan margin pendapatan dengan biaya minimum.

Read More

Dalam proses pengolahan data, perusahaan membutuhkan sumber daya manusia yang mampu dan menguasai beberapa metode dan tools analisis data. Saat ini ada tiga profesi yang berkaitan dengan data yaitu data scientist, data analyst, dan data engineer. Dengan peningkatan data secara eksponensial, rekrutmen pekerjaan berbasis data pun semakin meningkat. Namun, walaupun sudah banyak lapangan pekerjaan yang berhubungan dengan data, masih banyak yang salah mengartikan dan belum memahami secara betul apa perbedaan data scientist, data analyst, dan data engineer. Ketiga profesi ini memang berkaitan dengan data, namun memiliki perbedaan scope dan tanggung jawab. Oleh karena itu, pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan apa perbedaan data scientist, data analyst, dan data engineer. Tunggu apa lagi? Let”s get started!

1. Apa itu Data Scientist?

Data scientist bertugas untuk menganalisis data untuk mendapatkan insight di masa depan yang dapat mendorong performa perusahaan. Core dari data scientist adalah pada algoritma machine learning. Algoritma ini digunakan oleh data scientist untuk memprediksi peristiwa di masa depan. Algoritma machine learning membutuhkan data yang memadai agar dapat menghasilkan model yang akurat. Data scientist diharapkan dapat merumuskan masalah secara mandiri, mencari solusinya, dan menentukan masalah yang paling krusial dan harus segera diselesaikan. Seorang data scientist juga harus memiliki pengetahuan yang cukup mengenai ilmu statistika, matematika, pemrograman komputasi, dan operasi data. 

tanggung jawab dasar data scientist adalah melakukan preprocessing data yang melibatkan transformasi data dan pembersihan data, memahami model bisnis, merumuskan pertanyaan secara mandiri sesuai kebutuhan dan masalah di perusahaan, menguasai tools machine learning untuk mengenali dai klasifikasi pola di dalam data, mengembangkan model operasional, dan memahami teknik visualisasi yang digabungkan dengan keterampilan story telling untuk mempresentasikan dan mengkomunikasikan hasil analisis. 

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Apa itu Data Analyst?

Untuk mengekstrak informasi seorang data analyst juga terlibat dalam proses pemeriksaan data, cleaning, transformasi, dan pemodelan. Proses-proses ini disebut dengan proses analisis data. Setelah berhasil menganalisis data, seorang data analyst harus bisa mengkomunikasikan hasilnya secara efektif dengan tim. Salah satu perbedaan signifikan antara data analyst dengan data scientist adalah data analyst tidak memiliki akses ke semua data sedangkan data scientist memiliki semua akses data di sebuah organisasi ataupun perusahaan. Hal ini karena data analyst hanya ditugaskan untuk menganalisis data untuk keperluan jangka pendek. Dalam beberapa perusahaan, profesi yang berkaitan dengan analisis data memiliki banyak nama seperti business analyst, business intelligence analyst, operation analyst, atau basis data analyst. Namun, semua nama-nama tersebut memiliki scope job yang sama. Seorang data analyst harus terampil dalam teknik visualisasi data, statistik deskriptif dan inferensial, keterampilan presensi dan keterampilan komunikasi. Beberapa alat yang digunakan oleh seorang data analyst adalah SQL, Microsoft Excel, dan Python.

Beberapa tanggung jawab dasar seorang data analyst adalah menganalisis data menggunakan statistik deskriptif, menggunakan bahasa kueri database untuk mengambil dan memproses informasi, mengkomunikasikan hasil analisis data menggunakan tools visualisasi data, dan melakukan analisis data eksplorasi. Keterampilan dan alat yang digunakan oleh data analyst adalah harus memiliki pemahaman matematika yang kuat, mampu memecahkan masalah, memiliki keterampilan komunikasi yang kuat, memiliki keterampilan analisis yang baik, mampu menggunakan tools basis data seperti excel, oracle, dan SQL.

3. Apa itu Data Engineer?

Saat ini data engineer merupakan profesi yang sangat krusial di bidang data. Menurut riset, seorang data scientist membutuhkan dua data engineer untuk membantu menyelesaikan tugasnya. Hal ini karena data scientist membutuhkan data engineer untuk membangun pipeline yang dapat digunakan untuk menerapkan model yang telah dikembangkan. Faktanya hanya 13% model data scientist yang berhasil diproduksi, salah satu alasan mendasarnya adalah karena data scientist tidak mampu membangun pipeline produksi yang akan menjalankan model tersebut. Data engineer akan membangun platform dan arsitektur untuk pemrosesan data dan database besar. Seorang data engineer harus akrab dengan konsep dan algoritma pemrograman inti. Beberapa tools yang digunakan oleh data engineer adalah Hadoop, Apache-Spark, Kubernetes, Java, dan Yarn. 

Tanggung jawab dasar dari data engineer adalah mengembangkan, mengkonstruksi, memelihara, dan mengoptimalisasi arsitektur data, melakukan pengujian pada platform data berskala besar, menangani data mentah dan tidak tidak terstruktur, memberikan rekomendasi perbaikan, kualitas, dan efisiensi data, membangun infrastruktur yang diperlukan untuk ekstraksi, transformasi, dan loading big data yang optimal, dan membantu data scientist untuk mengoptimalkan produk. 

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

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       

Gunakan Kode Voucher “DQTRIAL”, dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher “DQTRIAL” dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

    Penulis: Galuh Nurvinda

    Editor : Annissawd

    Sumber : DQLab

    Related posts

    Leave a Reply

    Your email address will not be published.