Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Tugas, Gaji, dan Skill

Perbedaan Data Science dan Data Analyst sering bikin bingung, ya Warga Bimbingan? Apalagi kalau kamu baru mulai mendalami dunia data. 

Masalahnya, tanpa memahami perbedaan ini, kamu bisa salah kaprah dalam memilih karier atau bahkan salah menetapkan peran di perusahaan.

Jadi, penting banget nih buat tahu tugas, gaji, tools yang dipakai, sampai skill yang diperlukan untuk masing-masing profesi. Nah, biar nggak salah paham lagi, yuk kita kupas tuntas perbedaan Data Scientist dan Data Analyst ini!

Di artikel ini, MinDi akan bahas semuanya secara detail dan mudah dipahami. Simak sampai habis, ya, biar makin paham dan bisa pilih profesi yang cocok buat kamu!

Apa itu Data Science dan Data Analyst?

Data Science adalah bidang yang berfokus pada menemukan wawasan dari data besar dan kompleks melalui teknik seperti machine learning dan statistik. 

Bayangkan Data Science seperti "detektif" data yang mengungkap pola tersembunyi untuk membantu keputusan yang lebih cerdas di dunia bisnis, seperti memprediksi kebutuhan pelanggan.

Di sisi lain, Data Analyst lebih fokus pada menganalisis dan menyajikan data yang sudah ada agar mudah dipahami dan bermanfaat. Peran ini mirip "penyaji data" yang merapikan dan menginterpretasikan data untuk membantu perusahaan membuat keputusan harian.

Keduanya sama-sama penting dan saling melengkapi. Data Scientist lebih fokus pada eksplorasi mendalam dan prediksi, sedangkan Data Analyst lebih pada interpretasi langsung dan laporan untuk kebutuhan praktis.

Baca juga : Roadmap Data Analyst: Panduan dari Pemula hingga Profesional

Perbedaan Data Science dan Data Analyst

Sumber : Canva

Memahami perbedaan Data Scientist dan Data Analyst akan membantu kamu lebih mengerti peran dan fungsinya dalam perusahaan. Yuk, kita lihat lebih rinci perbedaannya mulai dari tugas hingga skill yang diperlukan:

1. Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist vs Data Analyst

Nah, setelah tahu apa itu Data Scientist dan Data Analyst, sekarang saatnya kita bahas perbedaan tugas utama mereka. 

Meskipun sama-sama bekerja dengan data, fokus dan tanggung jawab keduanya beda, lho! Yuk, simak biar makin paham apa yang dilakukan oleh masing-masing profesi ini.

Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist:

1. Menganalisis Data Skala Besar – Data Scientist bekerja dengan data dalam jumlah besar untuk menemukan pola dan tren yang bisa memprediksi kebutuhan atau perubahan di masa depan.
2. Membangun Model Prediktif – Menggunakan teknik machine learning dan algoritma, Data Scientist menciptakan model yang dapat digunakan untuk peramalan dan pengambilan keputusan strategis.
3. Eksperimen Data – Data Scientist melakukan eksperimen untuk mengevaluasi model dan menemukan metode terbaik untuk meningkatkan hasil analisis.
4. Komunikasi Wawasan – Data Scientist juga bertanggung jawab menyampaikan temuan dari data kepada pihak manajemen atau tim lain dengan bahasa yang mudah dipahami.

Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst

1. Membersihkan dan Menyiapkan Data – Data Analyst memastikan data yang akan dianalisis sudah bersih, rapi, dan siap digunakan untuk analisis.
2. Analisis Deskriptif – Data Analyst lebih fokus pada analisis data yang sudah ada untuk menghasilkan laporan yang menjawab pertanyaan bisnis tertentu.
3. Membuat Visualisasi Data – Membantu menyajikan data dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti grafik atau diagram, agar hasil analisis lebih mudah dicerna oleh tim non-teknis.
4. Memberikan Rekomendasi – Berdasarkan hasil analisis, Data Analyst memberikan rekomendasi praktis yang bisa langsung digunakan oleh perusahaan.

Baca juga: Jenjang Karir Data Analyst: Gaji hingga Skill yang Dimiliki

2. Rata-Rata Gaji Data Scientist dan Data Analyst

Sumber : Canva

Penasaran nggak sih, berapa gaji seorang Data Scientist dan Data Analyst? Selain tugas dan tanggung jawab yang berbeda, perbedaan Data Science dan Data Analyst juga terlihat dari segi penghasilan. 

Jenjang karier di bidang ini juga menawarkan peluang yang menarik, terutama buat kamu yang punya skill mumpuni. Yuk, kita bahas gaji rata-rata dan potensi karier untuk kedua profesi ini!

Berikut adalah informasi mengenai rata-rata gaji untuk posisi Data Scientist dan Data Analyst di Indonesia berdasarkan data dari situs penyedia informasi gaji seperti Indeed:

Rata-Rata Gaji Data Scientist:

1. Level Junior: Dilansir dari Jobstreet, Data Scientist pemula biasanya menerima gaji sekitar Rp5,4 Juta - Rp8,1 Juta per bulan di Indonesia.
2. Level Menengah: Dengan pengalaman 3-5 tahun, gaji dapat meningkat menjadi sekitar Rp13.103.323 per bulan di Jakarta.
3. Level Senior: Data Scientist senior dengan lebih dari 5 tahun pengalaman dapat memperoleh gaji Rp 30 Juta atau yang lebih tinggi, tergantung pada perusahaan dan lokasi.

Rata-Rata Gaji Data Analyst:

1. Level Junior: Data Analyst yang baru memulai biasanya menerima gaji sekitar Rp5.614.440 per bulan di Indonesia
2. Level Menengah: Dengan pengalaman 3-5 tahun, gaji dapat meningkat menjadi sekitar Rp7.203.840 per bulan di Jakarta.dilansir 
3. Level Senior: Mengutip dari Glassdoor, Data Analyst senior dengan pengalaman lebih dari 5 tahun dapat memperoleh gaji 14.3 juta hingga IDR 27.1 juta per bulan atau yang lebih tinggi, tergantung pada perusahaan dan lokasi. 

Jenjang Karier di Bidang Data:

1. Data Scientist – Biasanya, karier dimulai dari Data Scientist Junior, lalu meningkat ke Data Scientist, Senior Data Scientist, dan bisa berlanjut menjadi Lead Data Scientist atau Chief Data Officer (CDO) di level eksekutif.
2. Data Analyst – Karier Data Analyst juga punya peluang besar, mulai dari Data Analyst Junior, Senior Data Analyst, lalu bisa berkembang menjadi Data Analytics Manager atau Business Intelligence Analyst.

Baca juga : Contoh CV Data Analyst dan Panduan Lengkap Menulisnya!

3. Tools Utama Data Scientist dan Data Analyst

Sumber : Canva

Buat kamu yang tertarik menjadi Data Scientist atau Data Analyst, penting banget untuk mengenal tools yang sering digunakan di masing-masing profesi ini. 

Yuk, kita bahas apa saja tools utama yang digunakan oleh Data Scientist dan Data Analyst, biar kamu bisa siap menghadapi tantangan di dunia data!

Tools Utama untuk Data Scientist:

1. Python dan R – Kedua bahasa pemrograman ini adalah andalan para Data Scientist untuk melakukan analisis data mendalam, pemodelan statistik, dan machine learning.
2. TensorFlow dan PyTorch – Tools ini digunakan untuk membuat dan mengimplementasikan model machine learning, terutama dalam proyek-proyek AI yang kompleks.
3. Apache Spark dan Hadoop – Platform big data ini memungkinkan Data Scientist mengolah data dalam skala besar dengan cepat, ideal untuk data yang sangat besar.
4. Jupyter Notebook – Alat ini memudahkan Data Scientist untuk menulis dan menjalankan kode secara interaktif, sehingga analisis dan dokumentasi data bisa lebih mudah.

Tools Utama untuk Data Analyst:

1. SQL – SQL adalah "senjata utama" bagi Data Analyst untuk mengakses, mengelola, dan menganalisis data dari database.
2. Excel – Meskipun terlihat sederhana, Excel sangat powerful untuk analisis data dasar, perhitungan statistik, dan visualisasi sederhana.
3. Tableau dan Power BI – Kedua tools ini membantu Data Analyst membuat visualisasi data yang menarik dan mudah dipahami, sehingga hasil analisis bisa disampaikan dengan jelas.
4. Google Analytics – Untuk Data Analyst yang bekerja dengan data web atau pemasaran, Google Analytics menjadi tools utama untuk memahami perilaku pengguna dan kinerja situs.

Baca juga : 12 Rekomendasi Tools Data Analyst, Ngulik Data Jadi Asik

4. Skill Penting Data Scientist dan Data Analyst

Sumber : Canva

Perbedaan Data Science dan Data Analyst juga tercermin dari skill utama yang dibutuhkan oleh masing-masing profesi. 

Yuk, kita lihat skill apa saja yang perlu dikuasai biar kamu siap menjadi Data Scientist atau Data Analyst yang handal!

Skill Penting untuk Data Scientist:

1. Matematika dan Statistik – Ini adalah dasar bagi Data Scientist untuk memahami dan menganalisis data secara mendalam. Pemahaman statistik juga penting untuk membuat model prediktif yang akurat.
2. Machine Learning – Sebagai Data Scientist, kamu harus paham cara membangun dan mengimplementasikan algoritma machine learning untuk memprediksi data atau menemukan pola tersembunyi.
3. Pemrograman (Python dan R) – Menguasai bahasa pemrograman seperti Python dan R sangat penting, karena digunakan untuk analisis data, pemodelan, dan pembuatan algoritma.
4. Big Data Processing – Data Scientist sering bekerja dengan data dalam jumlah besar, jadi kemampuan mengolah big data dengan tools seperti Apache Spark atau Hadoop sangatlah penting.

Skill Penting untuk Data Analyst:

1. Analisis Statistik – Kemampuan ini membantu Data Analyst dalam menganalisis data yang ada dan menemukan insight yang relevan untuk pengambilan keputusan.
2. SQL dan Manajemen Database – Data Analyst wajib menguasai SQL untuk mengakses dan mengelola data di database, serta memahaminya dengan baik.
3. Visualisasi Data – Data Analyst harus bisa menyajikan data dalam bentuk yang menarik dan mudah dipahami menggunakan tools seperti Tableau atau Power BI.
4. Komunikasi – Skill ini penting karena Data Analyst perlu menyampaikan hasil analisis kepada tim non-teknis, jadi penyampaian yang jelas dan efektif sangat dibutuhkan.

Baca juga : 19 Skill Wajib Data Analyst agar Sukses, Sudah Punya?

Siap Jadi Data Expert Profesional! Temukan di Bootcamp dibimbing.id

Punya mimpi jadi Data Scientist atau Data Analyst yang profesional? Di Bootcamp dibimbing.id, kamu bisa pilih jalur yang sesuai minatmu dan belajar dari dasar hingga mahir bersama mentor-mentor yang berpengalaman di industri. Mulai dari penguasaan tools, analisis data, hingga penerapan project nyata, semua dibimbing step by step supaya kamu lebih percaya diri!

Dengan kurikulum yang lengkap dan akses materi seumur hidup, kamu bisa belajar kapan saja dan di mana saja. Selain itu, dibimbing.id juga menyediakan proyek langsung untuk portofoliomu, jadi kamu nggak cuma belajar teori, tapi juga punya hasil nyata yang bisa dipamerkan ke calon perusahaan.

Bootcamp ini sudah bekerja sama dengan 700+ hiring partner dan punya 94% alumni yang sukses bekerja di industri data. 

Jadi, kalau kamu serius ingin berkarier sebagai Data Scientist atau Data Analyst yang diburu banyak perusahaan, ini kesempatan yang nggak boleh dilewatkan! Yuk, daftar sekarang di dibimbing.id dan siap wujudkan karier impianmu. #BimbingSampeJadi

Referensi: 

1. What is data science? [Buka]
2. What is Data Science? [Buka]