Blog

/

Data Science

/

5 Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst - dibimbing.id

5 Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst - dibimbing.id

Kezia Margaretha

13 October 2022

3031

Image Banner

Hai Sobat MinDi, di era saat ini profesi yang berkaitan dengan teknologi dan data sangat dibutuhkan oleh banyak perusahaan sehingga memiliki prospek yang cukup terjamin. Oleh karena itu, profesi Data Scientist dan Data Analyst merupakan salah satu yang banyak diminati oleh berbagai kalangan saat ini. 


Berhubungan dengan data, kedua profesi ini seringkali dianggap sama oleh kalangan awam. Namun, keduanya ternyata memiliki perbedaan yang cukup signifikan, lho! Apa saja? Yuk, simak artikel dibawah ini sampai selesai! 


Apa itu Data Scientist dan Data Analyst? 


Sebelum masuk ke perbedaanya, kamu perlu tau dulu nih apa itu Data Scientist dan Data Analyst! 


Data Scientist merupakan seseorang yang memiliki tugas untuk menganalisis dan menafsirkan kumpulan-kumpulan data. Mereka mengolah data dari Data Engineer dan bertanggung jawab untuk mencari peluang dari data yang mereka kelola tersebut. Oleh karena itu, tugas mereka meliputi dari pengumpulan, pengolahan, dan bahkan sampai analisa data tersebut. 


Sedangkan, Data Analyst merupakan seseorang yang bertugas untuk mengolah data, mengambil kesimpulan dari data yang dikumpulkan, lalu membuat visualisasinya. Mereka harus mencari hal-hal yang baru dari data tersebut yang berguna bagi bisnis untuk diberikan kepada Data Engineer. Sebagai seorang Data Analyst, kamu harus berhadapan langsung dengan data-data dalam jumlah yang banyak. 


Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst


Setelah mengetahui apa sih itu profesi Data Analyst dan Data Scientist, kita akan masuk ke apa saja perbedaan-perbedaan mendasar yang perlu kamu ketahui. 


1. Peran dan Tanggung Jawab 


Peran dan Tanggung Jawab Data Analis/Sumber: Rencanamu


Data Analyst biasanya bertanggung jawab dalam melakukan pekerjaan sebagai berikut: 

  • Bekerja sama dengan atasan atau divisi lain untuk mengidentifikasi kebutuhan informasi yang dibutuhkan bagi perusahaan

  • Mencari data dari berbagai sumber data 

  • Membersihkan dan mengatur data untuk keperluan analisis 

  • Melihat tren dan pola dari data yang dianalisis 

  • Membuat representasi data secara visual 


Data Scientist lebih berfokus dalam melakukan pekerjaan seperti berikut: 

  • Mengumpulkan, memproses, dan membersihkan data-data yang masih mentah

  • Membuat strategi untuk mengoptimalkan penggunaan machine learning 

  • Mengembangkan tools yang dapat digunakan untuk menganalisis akurasi data 

  • Terlibat dalam pembuatan alat visualisasi data dan laporan

  • Menulis program untuk mengumpulkan dan memproses data secara otomatis 


2. Skill yang Dibutuhkan


Skills yang perlu dikuasai/Sumber: ProjectPro


Sebagai seorang Data Analyst, kamu dituntut untuk menguasai berbagai skill dasar seperti memiliki pengetahuan terhadap data dan probabilitas, dapat menggunakan tools seperti Python dan SQL, memiliki kemampuan untuk menganalisis data menggunakan MS Excel dan menggunakan Tableau dalam membuat laporan, wrangling data, dan eksplorasi data yang di analisis. 


Cukup berbeda, Data Scientist harus memiliki berbagai skill yang lebih banyak dan sulit dibandingkan dengan Data Analyst. Kamu perlu menguasai kalkulus, algebra, statistika, dan probabilitas. Bukan hanya itu, kamu diwajibkan untuk dapat menggunakan lebih banyak tools seperti Python, SQL, R, SAS, MATLAB, dan Spark. Kamu juga harus bisa menguasai Power BI untuk visualisasi data serta Tableau. Selain wrangling data, kamu juga harus menguasai modeling data. Terakhir, seorang Data Scientist tentunya juga harus dapat menguasai machine learning dan cloud computing. 


3. Gaji 


Gaji Profesi di Era Digital/Sumber: LinovHR


Diantara profesi yang melibatkan data dan teknologi, Data Scientist dan Data Analyst merupakan kedua profesi yang memiliki gaji cukup besar secara global. 


Di Amerika Serikat, gaji seorang Data Analyst mencapai sampai dengan 70.000 US dollar per tahunnya. Sedangkan, Data Scientist memiliki gaji yang lebih besar yaitu mencapai 100.000 US dollar per tahunnya. (10.000 US dollar sama dengan Rp. 152.900.000)


Di India, kedua profesi ini juga memiliki gaji yang tidak kalah fantastis seperti di Amerika Serikat. Untuk Data Analyst, gaji yang didapat mencapai 6 Lakh Rupee per tahunnya dan untuk Data Scientist mencapai 9 Lakh Rupee per tahunnya. (1 Lakh Rupee sama dengan Rp. 18.557.396)


4. Latar Belakang Pendidikan 


Jurusan-Jurusan Penting di Era Digital/Sumber: Gramedia.com


Meskipun tidak ada jurusan spesifik untuk kamu yang ingin bekerja sebagai Data Scientist dan Data Analyst. Namun, terdapat beberapa jurusan yang berkaitan dengan keduanya.


Untuk menjadi Data Analyst, rata-rata diperlukan pendidikan minimal sampai dengan sarjana. Namun, berdasarkan survey dari IBM di tahun 2017, 6% dari Data Analyst biasanya menempuh pendidikan sampai dengan magister atau lebih. Sedangkan 76%nya telah memiliki pengalaman kerja minimal 3 tahun. Jurusan-jurusan yang digemari untuk orang-orang yang ingin berprofesi sebagai Data Analyst adalah matematika, statistika, ilmu komputer, dan juga keuangan. 


Sedangkan, orang-orang yang mengemban berprofesi Data Scientist biasanya telah mengambil program magister atau doktoral di jurusan-jurusan yang berkaitan dengan Data Science seperti teknologi informatika, matematika, dan statistika. Berdasarkan survey dari PAPs, mereka biasanya berasal dari latar belakang teknik dan sebagian kecilnya berasal dari latar belakang bisnis. 


5. Karir 


Perkembangan Karir Seorang Data Analis/Sumber: PKK UMA


Bagi kamu yang ingin berkarir di bidang analitik, Data Analyst dapat menjadi pilihan yang tepat bagi kamu. kamu dapat menggunakan skill-skill kamu untuk membuat report dengan BI tools dan menganalisa data-data. Apabila kamu ingin lebih berfokus pada karir tersebut, kamu juga dapat meng-upgrade skill kamu dengan menggunakan teknik-teknik yang lebih advance. 


Untuk kamu yang merasa dapat membuat keputusan penting serta menjalankan sebuah bisnis, kamu dapat mengambil profesi sebagai Data Scientist. Kamu nantinya dapat menggunakan data-data tersebut untuk mengembangkan algoritma dan membuat beberapa model-model bisnis. Meskipun terlihat lebih sulit dibandingkan Data Analyst, kamu tetap dapat menjadi Data Scientist dengan memiliki skills yang tepat serta pengetahuan-pengetahuan mengenai bisnis. 


Gimana nih Sobat MinDi? Setelah membaca penjelasan di atas, apakah kamu sudah mengetahui perbedaan dari keduanya? Dapat dilihat, meskipun keduanya berhubungan dengan data, Data Analyst memiliki tugas yang lebih simple dibandingkan dengan Data Scientist. Secara tidak langsung, Data Scientist juga sering dianggap sebagai versi yang lebih advance dari Data Analyst itu sendiri. 


Meskipun demikian, keduanya tetap saja memiliki tanggung jawab masing-masing dan merupakan peran yang penting dalam perusahaan. Untuk dapat mengemban profesi tersebut, kamu juga perlu membutuhkan skill-skill tertentu yang berbeda diantara keduanya. 


Nah, untuk kamu yang ingin belajar mengenai skill-skill yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist, kamu dapat mengikuti bootcamp Data Science dari dibimbing.id


Disini kamu akan mempelajari Data Science dari awal dan dibimbing oleh mentor-mentor yang sudah berpengalaman. 


Yuk, jangan berlama-lama lagi, segera daftarkan diri kamu di sini!
Platform Tepat untuk Menjadi Data Talent Profesional

Share

Author Image

Kezia Margaretha

Content writer yang (masih) banyak pengen tau ini itu.

Artikel Terkait