Data Analyst vs Data Scientist: Kenali 3 Perbedaannya!
Untuk kamu yang sedang belajar maupun mendalami bidang machine learning, tentunya sudah tidak asing lagi dengan kedua role tersebut. Mengingat prospek karir di bidang machine learning juga sangat terbuka dengan munculnya profesi seperti Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist bahkan Machine Learning Engineer.
Pada artikel kali ini, kita akan mengenal dua profesi yang sejenis namun berbeda. Kedua peran tersebut adalah pekerjaan Data Analyst dan Data Scientist. Untuk memfasilitasi perbedaan antara kedua profesi ini, kami akan mengenalinya dalam tiga hal.
Tugas dan Tanggung Jawab
Tools yang digunakan
Skills yang diperlukan
Mari kita bahas perbedaannya satu per satu!
Tugas dan Tanggung Jawab
Dalam hal tugas dan tanggung jawab yang diberikan, data analyst dan data scientist tentunya memiliki peran yang berbeda. Tugas utama seorang Data Analyst adalah memberikan wawasan tentang data yang ada. Biasanya, tim Data Analyst menggunakan data historis atau data masa lalu. Data ini dapat diperoleh dari berbagai kejadian atau dari suatu keputusan yang diambil.
Tim analitik data akan memberikan wawasan tentang data. Ide yang dihasilkan dibuat dari pertanyaan yang muncul. Jenis pengetahuan yang diperoleh akan menjadi informasi untuk kebutuhan mengidentifikasi masalah di masa lalu atau akan menjadi faktor penentu keputusan di masa depan.
Berbeda dengan tim Data Scientist yang misinya mengeksplorasi data yang sudah ada. Ilmuwan data akan memimpin eksplorasi untuk menemukan data yang berdampak untuk masa depan.
Tim Ilmuwan Data bertanggung jawab untuk menemukan data yang tepat untuk pemahaman yang lebih baik. Penemuan ilmuwan data dapat dimulai dengan analitik deskriptif, analitik prediktif, dan analitik preskriptif.
Hasil penemuan ini akan menghasilkan solusi, seperti model pembelajaran mesin yang dihasilkan untuk prediksi atau rekomendasi.
Tools yang Digunakan
Kedua tim ini sama-sama bekerja dengan data. Namun, alat yang digunakan untuk mengolah data tersebut berbeda-beda. Tim Data Analyst akan sering menggunakan alat yang mudah digunakan melalui dasbor. Contoh alat yang digunakan adalah Power BI, Excel, Spreadsheets, Tableau, dan lainnya. Tim Data Analyst memerlukan alat ini untuk memfasilitasi proses kueri serta visualisasi sesuai permintaan.
Sebaliknya, tim Data Scientist sering menggunakan bahasa pemrograman, seperti Python, untuk mengolah data yang ada. Tim Data Scientist menghabiskan lebih banyak waktu didepan kode untuk mendapatkan wawasan.
Tanggung jawab pada eksplorasi inilah yang memaksa tim Data Scientist untuk menggunakan dan mempelajari bahasa pemrograman, seperti Python, serta memecahkan masalah yang ada.
Skills yang Dibutuhkan
Selanjutnya kita membaca tentang tanggung jawab masing-masing profesi. Kita tahu, tentunya dengan tanggung jawab yang diberikan, skill dibutuhkan untuk mendukung produktivitas kedua tim.
Untuk seorang analis data, keterampilan pertama yang dibutuhkan adalah pemrograman. Keterampilan ini masih diperlukan untuk tujuan analitis. Pemrograman membantu kita menyempurnakan logika kita dan juga cara berpikir kita untuk memecahkan masalah.
Kedua, keterampilan visualisasi dan komunikasi. Keterampilan ini memainkan peran yang sangat penting bagi seorang Data Analyst untuk menyampaikan wawasan tentang data yang diproses. Kemampuan komunikasi juga sangat berpengaruh, untuk menyampaikan sebuah cerita dari informasi yang didapat.
Ketiga, keterampilan statistik dan matematika. Kemampuan ini diperlukan untuk melakukan analisis dan perhitungan dari data yang ada. Terakhir, literasi data, yaitu kemampuan memahami atau menerapkan konsep yang ada.
Menjadi Data Scientist juga penting karena memiliki empat skill yang ada pada seorang Data Analyst. Namun, ada dua skill tambahan untuk seorang Data Scientist, yaitu manajemen data dan pembelajaran mesin.
Yang pertama adalah keterampilan manajemen data, yaitu kemampuan untuk mengolah data agar data yang digunakan lebih mudah untuk ditangani di kemudian hari.
Yang kedua adalah Machine Learning, yang digunakan untuk membuat prediksi agar lebih memahami penemuan saat ini. Keterampilan Machine Learning ini memainkan peran penting dalam menyelesaikan masalah yang ada. Misalnya mempercepat proses pemberian rekomendasi dari data yang ada, user group, dll.
Kesimpulan
Nah, setelah mengetahui perbedaan antara Data Scientist dan Data Analyst, kita dapat menyimpulkan bahwa Data Scientist merupakan pekerjaan yang lebih advance dan membutuhkan skill lebih dibandingkan dengan Data Analyst. Karena keahlian mereka yang kompleks, banyak perusahaan membutuhkan Data Scientist untuk memberikan wawasan kelangsungan bisnis yang bermanfaat.
Komentar
Posting Komentar