Data Analyst vs Data Scientist: Pahami Perbedaan Prospek Karirnya
Data Analyst atau Data Scientist, mau pilih yang mana? Kedua profesi ini sedang hangat diperbincangkan seperti di media sosial Instagram. Data jadi komponen penting apalagi dengan perkembangan digital yang semakin pesat. Pertumbuhan data pun terus meningkat dan perlu didukung dengan metode pengolahan data yang baik. Data science digunakan untuk permasalahan tersebut. Disiplin ilmu ini dipakai oleh Data Analyst dan Data Scientist untuk mengolah data, analisis, dan lainnya.
Sebelum kamu menentukan mana profesi yang ingin dijalani, ada baiknya mengenal kedua profesi tersebut lebih dulu. Data Analyst dan Data Scientist tampak sama namun ada perbedaan dari tugas serta keahlian yang dibutuhkan. Jika kamu memahaminya kamu bisa lebih fokus pada kompetensi yang lebih perlu untuk dikuasai. Semua bisa dipelajari dari berbagai sumber baik internet, buku, hingga mengikuti kursus. Mau tahu apa saja perbedaan Data Analyst dan Data Scientist? Yuk, simak di bawah ini!
1. Mengenal Profesi Data Analyst
Apa sih tanggung jawab Data Analyst? Data Analyst bertugas mengambil atau mengumpulkan data kemudian menggunakannya untuk mendapatkan informasi atau kesimpulan dari suatu proyek atau penelitian. Data Analyst akan mengolah data, memproses, dan memvisualisasikan data.
Tugas Data Analyst lebih mengarah pada visualisasi data agar mudah dipahami oleh orang lain. Hasil pengolahan data akan disampaikan kepada pihak yang bersangkutan, misalnya bagian marketing, bisnis, dan lain sebagainya. Profesi ini cukup banyak diminati tahun ini karena prospek karir yang menjanjikan.
Baca juga : Kenali Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer
2. Perbedaan dengan Data Scientist
Masih terkait dengan data, Data Scientist juga menjadi profesi yang populer. Berbeda dengan Data Analyst, Data scientist bertugas membersihkan, memproses, dan mengolah data dalam jumlah besar yang disebut big data yang telah dikumpulkan oleh data engineer di perusahaan. Selain melakukan analisa, Data scientist akan bereksperimen untuk membuktikannya.
Data scientist juga biasanya membangun machine learning untuk mengolah data. Apa itu machine learning? Teman-teman yang tertarik dengan data pasti sering mendengar tentang machine learning. Machine learning merupakan disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan algoritma yang memungkinkan mesin dapat belajar dengan sendirinya. Jadi, ia akan menghasilkan output sesuai data yang sudah dipelajari.
3. Keahlian yang Diperlukan
Kompetensi yang dibutuhkan Data Analyst dan Data Scientist bisa dibilang mirip. Data Analyst wajib memiliki kemampuan matematika dan statistik yang kuat, mampu menafsirkan data, mampu melakukan analisis dengan baik, memahami istilah-istilah bisnis, memahami database dan bahasa pemrograman, mampu memvisualisasikan data, serta kemampuan komunikasi yang baik. Informasi yang diperoleh dari hasil analisis data dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan di masa mendatang. Tools yang sering digunakan seorang Data analyst adalah SQL, Excel, Tableau, dan tools Business Intelligence (BI) lainnya.
Sedangkan untuk Data Scientist kompetensi yang wajib dikuasai adalah skill programming, analisis statistik dan matematika, analisis resiko, machine learning, data mining, pengetahuan kalkulus dan aljabar, dan penyimpanan serta struktur data besar. Seorang data scientist juga harus berpikir kritis, problem solving yang baik, dan kemampuan komunikasi yang efektif. Data scientist akan sering berhadapan dengan tools seperti SQL, Python, R, Java, dan SAS karena perannya lebih ke pemrosesan data mentah.
4. Karir dan Gaji
Salah satu daya tarik profesi data yaitu prospek karir yang masih menjanjikan bahkan disebut hingga lima tahun kedepan. Peluang karir yang tersedia untuk Data Analyst dan Data Scientist di Indonesia hingga saat ini masih tinggi. Mulai dari bidang industri, pemerintahan, kesehatan, pendidikan, dan masih banyak lainnya. Jenjang karir Data Scientist yaitu Junior Data Scientist, Senior Data Scientist, dan Chief Data Scientist. Gaji yang ditawarkan beragam tergantung pada tingkatan karir dan kebijakan industri atau perusahaan. Rata-rata gaji untuk tingkat junior berkisar antara 5 juta hingga 8 juta. Sedangkan untuk tingkat senior bisa lebih dari 20 juta.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
5. Yuk, Mulai Buat Portofolio Datamu!
Ingin jadi praktisi data? Yuk, mulai bangun portofolio data! Seberapa penting sih? Hal ini juga tergantung tempat yang merekrut. Ada yang meminta portofolio data, ada juga yang tidak. Namun tidak ada salahnya jika kamu memiliki portofolio data dari sekarang. Portofolio data akan menjadi nilai tambah di mata rekruter dalam menilai kemampuanmu. Modul-modul pembelajaran di DQLab.id bisa jadi awal portofolio datamu, loh! Kerjakan modulnya dan buat semenarik mungkin kemudian upload di Medium atau LinkedIn. So, persiapkan diri sekarang, yuk!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya