5 Perbedaan Data Engineer vs Data Scientist, Termasuk Gaji

Ketika membahas dunia data, seringkali muncul perdebatan sengit: data engineer vs data scientist, siapa yang lebih penting? Meskipun keduanya bekerja dengan data, tanggung jawab mereka jauh berbeda. 

Ada yang mengatakan data scientist adalah 'otak' di balik analisis data, sementara data engineer hanyalah 'tukang' yang mengelola data. 

Apakah kamu setuju dengan pernyataan ini? Sebelum kamu memutuskan, mari kita telusuri lebih dalam perbedaan data engineer dan data scientist, termasuk perbandingan gaji mereka.

Apa Itu Data Scientist vs Data Engineer?

Sumber: Freepik 

Meski terlihat mirip, kedua profesi ini memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda. 

Memahami perbedaan mendasar antara keduanya akan membantumu menentukan jalur karir yang paling sesuai dengan minat dan kemampuanmu.

Definisi Data Scientist

Data scientist adalah profesional yang memiliki kemampuan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi data dalam jumlah besar. 

Mereka menggunakan metode statistik, algoritma machine learning, dan alat analisis lainnya untuk mengekstrak wawasan berharga dari data mentah. 

Data scientist bertujuan untuk mengidentifikasi tren dan pola yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan strategi bisnis yang lebih efektif.

Definisi Data Engineer

Data engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data. 

Mereka memastikan data yang digunakan oleh data scientist dan analisis lainnya tersedia, dapat diandalkan, dan dapat diakses dengan efisien. 

Data engineer bekerja dengan berbagai alat dan teknologi untuk merancang sistem penyimpanan data, pipeline data, dan integrasi data yang mendukung analisis dan operasional bisnis.

Baca Juga: 19 Skill Penting untuk Menjadi Data Scientist yang Sukses

5 Perbedaan Data Scientist dan Data Engineer

Sumber: Freepik

Meski keduanya bekerja dengan data, data scientist dan data engineer memiliki peran yang sangat berbeda. Berikut 5 perbedaan utama antara data scientist dan data engineer.

1. Tugas dan Tanggung Jawab

Perbedaan data engineer dan data scientist dari segi tugas dan tanggung jawab adalah sebagai berikut.

Data Scientist

Seorang data scientist fokus pada analisis data untuk menemukan pola dan tren yang dapat digunakan untuk membuat prediksi dan keputusan bisnis. 

Mereka menggunakan metode statistik, machine learning, dan analisis data untuk mendapatkan wawasan berharga. 

Tugas utama mereka melibatkan eksplorasi data, pembuatan model prediktif, serta interpretasi dan komunikasi hasil analisis kepada manajemen atau stakeholder lainnya. 

Data scientist sering bekerja sama dengan tim produk dan pemasaran untuk mengidentifikasi peluang bisnis yang dapat ditingkatkan melalui analisis data.

Data Engineer

Sementara data engineer bertanggung jawab atas desain, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur data. 

Mereka memastikan data tersedia, dapat diandalkan, dan terstruktur dengan baik untuk digunakan oleh data scientist dan analisis lainnya. 

Data engineer bekerja dengan pipeline data yang melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, pemrosesan data mentah menjadi format yang dapat digunakan, serta penyimpanan data dalam database atau data warehouse. 

Selain itu, mereka juga memastikan sistem data dapat menangani volume data yang besar dan kompleks dengan efisien dan aman.

2. Bahasa Pemrograman

Perbedaan selanjutnya, dapat Sobat MinDi lihat dari bahasa pemrograman yang digunakan.

Data Scientist

Untuk data scientist, lebih sering menggunakan bahasa pemrograman seperti Python dan R. Hal ini karena keduanya memiliki library dan framework yang kuat untuk analisis data dan machine learning. 

Python, misalnya, memiliki library seperti Pandas untuk manipulasi data, Scikit-learn untuk machine learning, dan Matplotlib untuk visualisasi data. 

R juga populer di kalangan data scientist karena kemampuannya dalam analisis statistik dan grafis.

Data Engineer

Sedangkan, data engineer cenderung menggunakan bahasa pemrograman seperti Java, Scala, dan SQL.

Bahasa pemrograman tersebut lebih cocok untuk pemrosesan data besar, pengelolaan data, dan pengembangan infrastruktur data. 

Java dan Scala sering digunakan dalam ekosistem big data seperti Apache Hadoop dan Apache Spark. Sementara SQL adalah bahasa standar untuk mengelola dan memanipulasi database relasional. 

Data engineer juga mungkin menggunakan Python, tetapi lebih fokus pada aspek scripting dan automasi proses data.

3. Tools Utama

Perbedaan data engineer dan data scientist selanjutnya, dapat Sobat MinDi perhatikan dari tools yang mereka gunakan. 

Data Scientist

Seorang data scientist menggunakan tools seperti Jupyter Notebook, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, dan berbagai platform analisis data lainnya. 

Jupyter Notebook memungkinkan data scientist untuk membuat dan berbagi dokumen yang mengandung kode langsung, visualisasi, dan narasi teks. 

Pandas digunakan untuk manipulasi data, Scikit-learn untuk machine learning, dan TensorFlow untuk deep learning dan AI. 

Selain itu, mereka juga menggunakan alat visualisasi seperti Tableau dan Power BI untuk menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami.

Data Engineer

Sementara itu, data engineer menggunakan tools seperti Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, dan berbagai platform big data lainnya untuk pengolahan dan penyimpanan data. 

Apache Hadoop adalah framework yang memungkinkan pemrosesan data dalam skala besar dengan model pemrograman sederhana. 

Sedangkan Apache Spark menawarkan pemrosesan data cepat dan dukungan untuk machine learning dan streaming data. 

Apache Kafka digunakan untuk streaming data real time, memungkinkan transfer data dengan latensi rendah dari satu sistem ke sistem lainnya. 

Selain itu, data engineer juga menggunakan database seperti MySQL, PostgreSQL, dan NoSQL databases seperti MongoDB untuk menyimpan data.

4. Skill

Berikutnya, perbedaan dari segi skill yang harus dimiliki. Perhatikan penjelasan selengkapnya di bawah ini ya!

Data Scientist

Untuk menjadi seorang data scientist, kamu perlu pemahaman yang kuat dalam statistik, analisis data, machine learning, dan kemampuan komunikasi untuk menyampaikan hasil analisis kepada stakeholder. 

Selain itu, harus memiliki keterampilan dalam data wrangling, yaitu proses membersihkan dan mengubah data mentah menjadi format yang sesuai untuk analisis. 

Keterampilan pemrograman dalam Python dan R sangat penting, serta kemampuan dalam menggunakan alat visualisasi data untuk menyajikan hasil analisis. 

Di samping itu, kemampuan bisnis juga penting agar data scientist dapat memahami konteks bisnis dari data yang dianalisis.

Data Engineer

Jika kamu ingin menjadi data engineer, kamu membutuhkan keahlian dalam desain dan pengembangan sistem data, pemrosesan data besar, dan kemampuan untuk mengoptimalkan kinerja sistem data. 

Mereka harus menguasai konsep database, pemrograman SQL, serta framework big data seperti Hadoop dan Spark. 

Keahlian dalam scripting dan otomasi proses data juga penting, termasuk pemahaman tentang sistem operasi dan administrasi server. 

Selain itu, data engineer harus memahami prinsip keamanan data untuk memastikan bahwa data yang dikelola aman dari akses yang tidak sah.

5. Gaji

Perbedaan yang terakhir adalah dari segi gaji, cari tahu yuk!

Data Scientist

Rata-rata gaji data scientist cenderung lebih tinggi karena kebutuhan akan kemampuan analisis yang kompleks dan spesialisasi dalam machine learning dan AI. 

Dikutip jobstreet.co.id, gaji data scientist di Indonesia bisa berkisar antara Rp8.500.000 hingga Rp11.500.000 per bulan, tergantung pengalaman dan perusahaan. 

Sementara berdasarkan data indeed.com, gaji data scientist di Jakarta sekitar Rp12.337.130.

Data Engineer

Rata-rata gaji data engineer di Indonesia berkisar antara Rp8.926.144 per bulan hingga Rp11.649.049 per bulan, tergantung perusahaan dan lokasi kerja. 

Sebagai contoh, dikutip indeed.com, gaji data engineer di Jakarta sekitar Rp10.925.110 per bulan.

Baca Juga: 3 Metode Pengolahan Data & Tools, Data Scientist Wajib Tahu

Data Engineer vs Data Scientist, Mana Jalur Karir Pilihanmu?

Itulah 5 perbedaan data engineer dan data scientist yang perlu Sobat MinDi tahu. Jadi, mana jalur karir yang kamu pilih? 

Baik menjadi data engineer maupun data scientist, kamu membutuhkan penguasaan data science.

Program Bootcamp Data Science dibimbing.id adalah solusi yang sempurna untukmu. Selain mentor berpengalaman dan kurikulum yang komprehensif, kamu juga bisa praktek langsung dengan real case study.

Konsultasi kebutuhanmu sekarang di sini dan dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu!

Referensi

1. Data Engineer Vs. Data Scientist: What Is The Difference? [Salary Included] [Buka]
2. Data Scientist vs Data Engineer [Buka]
3. Gaji Data Scientist [Buka] 
4. Gaji Data scientist di Indonesia [Buka]
5. Gaji Data engineer di Indonesia [Buka]