Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist

Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist, profesi yang berhubungan dengan data semakin banyak dibutuhkan. Dua di antaranya yang paling sering terdengar adalah data analyst dan data scientist. Meski terdengar mirip, sebenarnya ada perbedaan mendasar di antara keduanya.

Nah, buat kamu yang masih bingung apa itu data analyst dan data scientist, yuk kita bahas dengan cara yang santai dan mudah dipahami.

Baca Juga : Sertifikasi Data Analyst?

Pengertian Data Analyst

Kalau kita ibaratkan data sebagai bahan mentah, maka data analyst adalah “koki” yang mengolah bahan mentah itu jadi masakan yang siap dinikmati. S

eorang data analyst bertugas menganalisis data yang sudah ada untuk membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. Fokus mereka lebih ke apa yang sudah terjadi di masa lalu dan bagaimana tren data bisa membantu memahami situasi saat ini.

Tugas utama seorang data analyst biasanya berkisar pada pengumpulan data, pembersihan data, lalu mengolahnya menjadi informasi yang bisa dipahami oleh tim manajemen. Mereka juga sering membuat visualisasi data dalam bentuk grafik atau dashboard yang menarik.

Pengertian Data Scientist

Nah, kalau data analyst ibaratnya “koki”, maka data scientist lebih seperti “ilmuwan dapur”. Mereka nggak cuma mengolah data, tapi juga bereksperimen dan menciptakan resep baru dari data yang ada. Data scientist bekerja dengan algoritma, model prediktif, dan teknik statistik lanjutan untuk mencari pola dan memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan.

Data scientist biasanya terlibat dalam membangun model machine learning, melakukan analisis eksploratif terhadap data besar, dan menciptakan solusi berbasis data yang bisa diterapkan secara otomatis dalam sistem perusahaan.

Skill yang Dibutuhkan

Nah, sekarang kita masuk ke bagian yang sering jadi pertimbangan utama: skill atau kemampuan teknis. Meskipun ada tumpang tindih, skill yang dibutuhkan oleh data analyst dan data scientist cukup berbeda.

1. Skill yang Harus Dimiliki Data Analyst

Seorang data analyst umumnya harus menguasai tools seperti Excel, SQL, dan software visualisasi data seperti Tableau atau Power BI. Selain itu, kemampuan dasar statistik dan logika bisnis juga sangat penting.

2. Skill yang Dibutuhkan Data Scientist

Kalau kamu ingin jadi data scientist, kamu harus siap mendalami bahasa pemrograman seperti Python atau R, algoritma machine learning, serta statistik tingkat lanjut. Nggak cuma itu, pemahaman tentang big data dan teknologi cloud juga bisa jadi nilai plus.

Fokus Pekerjaan dan Output

Selain skill, hal lain yang membedakan dua profesi ini adalah fokus pekerjaan dan output atau hasil kerjanya. Yuk, kita bahas satu per satu dengan santai.

1. Fokus Data Analyst

Data analyst lebih fokus pada pengolahan dan pelaporan data historis. Mereka membantu perusahaan memahami apa yang sudah terjadi dan mengapa itu terjadi. Hasil kerjanya biasanya berupa laporan, grafik, atau insight yang siap pakai.

2. Fokus Data Scientist

Sementara itu, data scientist lebih banyak bekerja untuk memprediksi masa depan dan menciptakan sistem yang bisa belajar sendiri dari data. Output mereka bisa berupa model prediktif, algoritma machine learning, atau sistem rekomendasi.

Tools yang Digunakan

Setiap profesi pasti punya alat tempurnya masing-masing. Begitu juga dengan data analyst dan data scientist. Meski ada beberapa tools yang digunakan bersama, ada juga perbedaan signifikan di antara keduanya.

1. Tools untuk Data Analyst

Data analyst biasanya menggunakan Excel, SQL, dan tools visualisasi seperti Tableau atau Power BI. Beberapa mungkin juga menggunakan Python untuk analisis dasar.

2. Tools yang Digunakan Data Scientist

Data scientist lebih sering menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R, library machine learning seperti scikit-learn dan TensorFlow, serta platform big data seperti Apache Spark.

Karier dan Gaji

Buat kamu yang tertarik mengejar salah satu profesi ini, pasti penasaran juga soal prospek karier dan gajinya. Tenang, kita bahas tanpa istilah ribet.

1. Karier Data Analyst

Biasanya, seseorang memulai karier di bidang data sebagai data analyst. Dari sini, mereka bisa berkembang jadi business analyst, data engineer, atau bahkan beralih ke data scientist jika punya skill yang cukup.

2. Karier Data Scientist

Karier data scientist cenderung lebih teknikal. Mereka bisa naik ke posisi seperti machine learning engineer, AI specialist, hingga posisi strategis seperti Chief Data Officer (CDO).

Kesimpulan

Jadi, kesimpulannya apa sih perbedaan data analyst dan data scientist? Data analyst lebih fokus pada analisis data historis dan membantu pengambilan keputusan bisnis berdasarkan data yang ada. Sementara data scientist menggunakan data untuk membangun model prediktif dan solusi berbasis teknologi yang lebih canggih.

Keduanya sama-sama penting dan saling melengkapi. Pilih yang sesuai dengan minat dan skill kamu, ya! Kalau kamu suka analisis dan visualisasi data, data analyst bisa jadi pilihan yang pas.

Tapi kalau kamu tertarik dengan statistik lanjutan, coding, dan prediksi, data scientist mungkin lebih cocok buatmu.