Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist – Pengertian, Fokus Kerja, dan Prospek lainnya

Kamu pasti sering mendengar dua profesi yang lagi booming, yaitu Data Analyst dan Data Scientist. Meski sama-sama berkutat dengan data, keduanya memiliki fokus, keterampilan, dan tanggung jawab yang berbeda. Artikel ini akan membahas perbedaan Data Analyst dan Data Scientist secara lebih lengkap, biar kamu nggak bingung lagi!

Apa Itu Data Analyst dan Data Scientist? 

Pada dasarnya Data Analyst berfokus pada pengolahan data untuk menghasilkan wawasan visual yang mendukung pengambilan keputusan. Sebaliknya, Data Scientist berkonsentrasi pada pengembangan model matematis dan analitik untuk memperkirakan pola atau tren di masa depan berdasarkan data yang tersedia. Mari kita ulas lebih jauh dari perbedaan data analyst dan data scientist:

Pengertian Data Analyst 

Data Analyst adalah seseorang yang bertugas mengolah dan menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang membantu perusahaan mengambil keputusan. Pekerjaan ini biasanya melibatkan analisis data historis, membuat laporan, dan memberikan rekomendasi berdasarkan pola yang ditemukan.

Contoh tugas utama Data Analyst:

• Pengolahan Data: Membersihkan, menyusun, dan mengorganisasi data agar lebih mudah dianalisis.
• Visualisasi Data: Membuat laporan yang mudah dipahami dengan grafik atau dashboard.
• Mendukung Keputusan Bisnis: Memberikan rekomendasi berdasarkan pola atau tren yang ditemukan dari data.

Pengertian Data Scientist

Sementara itu, Data Scientist adalah seseorang yang menggunakan teknik machine learning, statistik tingkat lanjut, dan pemrograman untuk memprediksi masa depan berdasarkan data. Profesi ini lebih fokus pada pengembangan model prediktif dan algoritma kompleks.

Contoh tugas utama Data Scientist:

• Mengembangkan model prediksi penjualan.
• Menciptakan sistem rekomendasi produk seperti yang ada di e-commerce.
• Menjalankan deep learning untuk menganalisis sebuah gambar atau suara.

Apakah Data Analyst Sama dengan Data Scientist? 

Jawabannya adalah tidak. Meski keduanya bekerja dengan data, fokus dan pendekatannya berbeda. Mari kita bahas perbedaannya lebih mendalam.

Perbedaan Utama dalam Tugas dan Fokus Kerja 

Untuk membedah perbedaan dalam segi tugas maupun fokus kerja dari keduanya, dibawah ini perbandingan antara perbedaan Data Analyst dan Data Scientist: 

Aspek	Data Analyst	Data Scientist
Fokus	Analisis data historis	Prediksi data masa depan
Metodologi	Statistik dasar dan visualisasi data	Statistik tingkat lanjut dan machine learning
Tools yang Digunakan	Excel, Tableau, SQL	Python, R, TensorFlow
Output	Laporan dan wawasan	Model prediktif

Baca juga: Apa itu Data Scientist 

Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist dengan Skill yang Dibutuhkan 

Untuk menjadi  seorang Data Analyst, yang harus kamu kuasai keterampilan seperti:

• Pemahaman statistik dasar.
• Kemampuan menggunakan alat visualisasi data seperti Tableau atau Power BI.
• Penguasaan SQL untuk mengolah data.

Sementara itu, seorang Data Scientist harus memiliki keterampilan seperti:

• Pemrograman dengan Python atau R.
• Pengetahuan mendalam tentang algoritma machine learning.
• Kemampuan bekerja dengan data besar (big data) menggunakan Spark atau Hadoop.

Data Analyst Kerjanya Apa? 

Data Analyst punya peran penting dalam berbagai industri. Mereka membantu perusahaan memahami apa yang terjadi di masa lalu dan memberikan rekomendasi berbasis data. Berikut adalah beberapa contoh pekerjaan mereka:

1. Menyusun Laporan Kinerja Data Analyst biasanya menyusun laporan untuk tim manajemen. Misalnya, melaporkan hasil dari penjualann baik  harian, mingguan, atau bulanan.
2. Mengumpulkan Data: Data Analyst biasanya bekerja dengan data dari berbagai sumber, seperti database perusahaan atau survei pelanggan.
3. Mengidentifikasi Peluang Bisnis Dengan menganalisis data pelanggan, seorang Data Analyst bisa memberikan saran tentang strategi pemasaran yang lebih efektif.
4. Mengolah Data: Menggunakan tools seperti Excel, SQL, atau Tableau untuk memudahkan analisis.
5. Menyajikan Data: Hasil analisis disusun dalam bentuk laporan yang mudah dipahami untuk membantu tim manajemen mengambil keputusan.

Data Scientist Harus Menguasai Apa Saja? 

Untuk menjadi Data Scientist, kamu harus menguasai banyak keterampilan teknis. Hal-hal ini yang wajib kamu pahami dibidang ini:

Pemrograman

Python dan R adalah dua bahasa pemrograman yang wajib dikuasai oleh Data Scientist. Keduanya digunakan untuk analisis data, membuat model, dan memproses data besar.

Statistik dan Matematika 

Statistik adalah fondasi dari pekerjaan Data Scientist. Pengetahuan mendalam tentang probabilitas, regresi, dan distribusi data sangat penting.

Machine Learning 

Data Scientist harus memahami algoritma machine learning seperti:

• Klasifikasi (classification).
• Klastering (clustering).
• Prediksi menggunakan regression models.

Big Data Tools 

Karena Data Scientist sering bekerja dengan data dalam jumlah besar, mereka perlu menggunakan alat seperti Apache Spark, Hadoop, atau Google BigQuery.

Baca juga: Tools-Tools AI Marketing Terbaik untuk Digital Marketing

Kenapa Memahami Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist Penting? 

Mengetahui perbedaan ini sangat penting, terutama jika kamu sedang memutuskan jalur karier atau merekrut talenta untuk perusahaanmu. Dengan pemahaman yang jelas, kamu bisa:

• Memilih jalur karier yang sesuai dengan bakat dan keterampilanmu.
• Kalau kamu suka menganalisis data dengan tools yang simpel, Data Analyst mungkin lebih cocok.
• Kalau kamu tertarik dengan teknologi canggih dan prediksi data, pilih karir sebagai Data Scientist.

Tips Memulai Karier di Dunia Data 

Sudah mengenali perbedaan Data Analyst atau Data Scientist?, Jika kamu tertarik berikut adalah langkah-langkah yang bisa kamu ambil:

1. Pelajari Dasar-Dasar Data Mulailah dengan memahami konsep dasar data, seperti tipe data, statistik, dan pengolahan data sederhana.
2. Ikuti Kursus Online Banyak platform yang menawarkan kursus gratis atau berbayar, seperti digibos.id, Coursera atau Udemy, 
3. Latihan dengan Proyek Nyata Gunakan dataset yang tersedia di internet untuk membuat analisis atau model. Semakin banyak praktik, semakin mahir kamu.
4. Bangun Portofolio Dokumentasikan semua proyek yang pernah kamu kerjakan. Portofolio ini akan menjadi nilai tambah saat kamu melamar pekerjaan.
5. Jaringan dengan Profesional di Bidang Ini Bergabunglah dengan komunitas atau forum profesional untuk belajar dari pengalaman orang lain.

Pilih Kariermu dengan Tepat!

Sekarang kamu sudah lebih paham tentang perbedaan Data Analyst dan Data Scientist. Profesi ini memang mirip, tapi memiliki fokus yang berbeda. Jika kamu tertarik dengan analisis data sederhana dan pembuatan laporan, Data Analyst mungkin cocok untukmu. Namun, jika kamu ingin mendalami teknologi canggih dan membuat prediksi berbasis data, Data Scientist bisa jadi pilihan.

Kalau kamu butuh bimbingan belajar lebih lanjut, digibos.id memiliki banyak layanan kelas-kelas yang bisa membantu kamu mempersiapkan karir yang lebih matang untuk menggapai mimpimu. Semoga artikel ini bermanfaat dan sukses untuk perjalanan karirmu! 😊