Data telah menjadi aset berharga bagi berbagai sektor industri. Hal ini membuka peluang besar bagi para profesional yang mampu mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat.
Dua profesi yang kian diminati dalam bidang ini adalah Data Analyst dan Data Scientist. Meski sama-sama bergelut dengan data, kedua peran ini memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Artikel ini akan mengupas tuntas perbedaan Data Analyst dan Data Scientist.
Baca Juga : Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Penjelasan, Skill, dan Prospek Karir
Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist
Meski sama-sama bergelut dengan data, perbedaan antara data scientist dan data analyst cukup signifikan. Perbedaan ini terletak pada peran dan tanggung jawab, kompetensi dan skill yang dibutuhkan, hingga gaji yang ditawarkan. Berikut ini penjelasannya:
Perbedaan Peran dan Tanggung Jawab:
Peran dan Tanggung Jawab Data Analyst:
- Mengumpulkan dan membersihkan data: Data Analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Mereka kemudian membersihkan data dari kesalahan dan inkonsistensi untuk memastikan kualitas data yang akurat.
- Melakukan analisis data: Data Analyst menggunakan berbagai teknik analisis data, seperti statistik dan visualisasi data, untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data.
- Menyajikan hasil analisis: Data Analyst mengkomunikasikan hasil analisis data kepada stakeholders dalam format yang mudah dipahami, seperti laporan, dashboard, dan presentasi.
- Mendukung pengambilan keputusan: Data Analyst membantu bisnis dalam mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang telah dianalisis.
Peran dan Tanggung Jawab Data Scientist:
- Membangun model prediktif: Data Scientist menggunakan algoritma machine learning dan deep learning untuk membangun model prediktif yang dapat memprediksi tren dan pola di masa depan.
- Mengembangkan solusi data: Data Scientist merancang dan mengembangkan solusi data yang dapat membantu bisnis dalam memecahkan masalah dan meningkatkan efisiensi.
- Melakukan penelitian data: Data Scientist melakukan penelitian data untuk menemukan wawasan baru dan peluang bisnis yang belum teridentifikasi.
- Berkomunikasi dengan stakeholders: Data Scientist mengkomunikasikan temuan dan rekomendasi mereka kepada stakeholders secara efektif, baik secara teknis maupun non-teknis.
Perbedaan Kompetensi
Perbedaan mendasar antara Data Analyst dan Data Scientist terletak pada kompetensi yang mereka miliki. Berikut ini penjelasan lebih lanjut mengenai perbedaan kompetensi antara kedua bidang ini:
Kompetensi yang harus dimiliki seorang Data Analyst:
- Keahlian analisis data: Menguasai teknik analisis data seperti statistik, visualisasi data, dan data mining untuk mengolah dan memahami pola dalam data.
- Keterampilan SQL: Mahir dalam bahasa pemrograman SQL untuk mengakses dan memanipulasi data dari database.
- Keterampilan komunikasi: Mampu menyampaikan hasil analisis data kepada stakeholders dengan cara yang jelas, ringkas, dan mudah dipahami.
- Pemahaman bisnis: Memiliki pemahaman yang baik tentang bisnis di mana mereka bekerja agar dapat menganalisis data dengan konteks yang tepat.
Kompetensi yang harus dimiliki seorang Data Scientist:
- Keahlian pemrograman: Menguasai bahasa pemrograman seperti Python dan R untuk membangun model machine learning dan mengembangkan solusi data.
- Pengetahuan machine learning dan deep learning: Memiliki pengetahuan yang mendalam tentang machine learning dan deep learning untuk membangun model prediktif yang canggih.
- Keterampilan komunikasi: Mampu menyampaikan temuan dan rekomendasi data science kepada stakeholders secara teknis dan non-teknis.
- Business acumen: Memiliki business acumen yang kuat untuk memahami masalah bisnis dan menerjemahkannya menjadi solusi data yang tepat.
Perbedaan Skill yang Dibutuhkan
Perbedaan skill yang dibutuhkan dalam berbagai bidang data sangat mempengaruhi jalur karir yang diambil seseorang. Data scientist memiliki keterampilan yang lebih mendalam dalam analisis dan pemodelan statistik dibandingkan dengan profesional di bidang data analytics.
Mereka seringkali diharapkan memiliki pemahaman yang kuat tentang statistika dan kemampuan untuk menangani data yang sangat kompleks. Di sisi lain, seorang senior data analyst mungkin lebih fokus pada visualisasi data dan penerapan teknik analitik untuk mendukung keputusan bisnis.
Oleh karena itu, meskipun ada tumpang tindih antara skill yang diperlukan, spesialisasi dalam data science biasanya membutuhkan keterampilan tambahan dalam coding dan machine learning. Berikut ini penjelasan mengenai perbedaan keduanya:
Skill yang Dibutuhkan Data Analyst:
- Keahlian analisis data: Memiliki kemampuan untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data menggunakan teknik statistik dan visualisasi data.
- Keterampilan SQL: Mampu menggunakan SQL untuk mengakses dan memanipulasi data dari database.
- Keterampilan komunikasi: Mampu menyampaikan hasil analisis data kepada stakeholders dengan cara yang jelas, ringkas, dan mudah dipahami.
Skill yang Dibutuhkan Data Scientist:
- Keahlian pemrograman: Menguasai bahasa pemrograman seperti Python dan R untuk membangun model machine learning dan mengembangkan solusi data.
- Pengetahuan machine learning dan deep learning: Memiliki pengetahuan yang mendalam tentang machine learning dan deep learning untuk membangun model prediktif yang canggih.
- Keterampilan komunikasi: Mampu menyampaikan temuan dan rekomendasi data science kepada stakeholders secara teknis dan non-teknis.
- Business acumen: Memiliki business acumen yang kuat untuk memahami masalah bisnis dan menerjemahkannya menjadi solusi data yang tepat.
Perbedaan Latar Belakang Pendidikan
Secara umum, Data Analyst membutuhkan latar belakang pendidikan di bidang Statistik, Matematika, Ilmu Komputer, atau Ilmu Sosial. Sedangkan Data Scientist membutuhkan latar belakang pendidikan di bidang yang sama dengan Data Analyst, dengan tambahan fokus pada ilmu data, machine learning, dan computer science.
Latar Belakang Pendidikan untuk Menjadi Data Analyst:
- Sarjana (S1) di bidang Statistik, Matematika, Ilmu Komputer, atau Ilmu Sosial
- Memiliki pengalaman dalam analisis data dan penggunaan tools statistik
- Memiliki pemahaman bisnis yang baik
Latar Belakang Pendidikan untuk Menjadi Data Scientist:
- Sarjana (S1) di bidang Statistik, Matematika, Ilmu Komputer, atau Ilmu Sosial
- Memiliki pengalaman dalam analisis data, programming, dan machine learning
- Memiliki pemahaman bisnis yang baik
- Memiliki kemampuan komunikasi yang baik
Baca Juga : Data Science Career: Langkah Awal Jadi Data Science
Rekomendasi Tempat Belajar untuk Menjadi Data Analyst dan Data Scientist
Belajar menjadi seorang Data Analyst dan Data Scientist dapat ditempuh melalui berbagai jalur pendidikan, salah satunya adalah mengikuti kursus bootcamp. Bootcamp ini dirancang khusus untuk memberikan pelatihan intensif dengan kurikulum yang fokus pada keterampilan praktis yang dibutuhkan di dunia industri.
Salah satu rekomendasi tempat belajar terbaik adalah Course-Net, melalui Kursus Bootcamp Data Science & Machine Learning dan Kursus Bootcamp Data Analyst. Kedua program ini menawarkan kombinasi yang solid antara teori dan praktik, dipandu coach praktisi aktif berpengalaman lebih dari 5 tahun.
Dengan mengikuti bootcamp ini, Anda akan mendapatkan pemahaman mendalam tentang teknik analisis data, pemodelan machine learning, hingga penggunaan alat-alat analisis terkini yang banyak digunakan oleh perusahaan terkemuka.
Daftarkan diri Anda sekarang dan mulailah perjalanan Anda menuju karir yang sukses di bidang data!
