Meski nampak memiliki nama yang serupa, kedua jenis perkerjaan ini ternyata tetap memiliki perbedaan. Data Scientist memproses data menggunakan beberbagai cara dan algoritma untuk menemukan solusi, sedangkan Data Analyst bertanggung jawab dalam menghasilkan laporan hasil terjemahan data angka, sehingga mudah dimengerti.
Agar dapat memberimu informasi lebih jelas, berikut ini adalah penjelasan lanjut tentang perbedaan dan persamaan antara Data Scientist dan Data Analyst.
Mengenal profesi Data Scientist
Memiliki keahlian coding dan matematika merupakan keharusan bagi profesi ini. - Pexels
Data scientist tidak hanya handal dalam menginterpretasikan data, tetapi juga memiliki keahlian dalam bidang coding dan mathematical modeling. Pada intinya, pekerjaan dari profesi tersebut adalah mengumpulkan dan menganalisis data, mengumpulkan ide-ide yang dapat ditindaklanjuti, dan membagikannya kepada perusahaan.
Dikutip dari springboard.com, menurut buku Doing Data Science, Data Scientist adalah seseorang yang menghabiskan banyak waktu dalam proses mengumpulkan, membersihkan, dan merapikan data, karena data tidak pernah akan bersih. Selain itu, profesi ini juga mengharuskan kamu untuk tahu cara membuat algoritma, menemukan pola, merancang eksperimen, dan membagikan hasil data dengan tim kamu dalam format yang mudah dicerna.
Perbedaan antara Data Scientist dan Data Analyst
Terdapat perbedaan antara Data Scientist dan Data Analyst dilihat dari kemampuan dan tugasnya - EKRUT
Berikut perbedaan mendasar Data Scientist dan Data Analyst bila dilihat dari tugasnya,
Data Scientist
Data scienctist melakukan proses analisis data menggunakan berbagai cara dan algoritme untuk menemukan solusi dari suatu masalah yang rumit. Data Scientist mengombinasikan beberapa pasang data untuk mengungkap suatu pola. Contohnya, kebiasaan dan preferensi konsumen. Pola yang dicari ini nantinya dapat digunakan sebagai acuan untuk memprediksi pergerakan bisnis suatu produk.
Amazon, misalnya, menggunakan data penggunanya untuk menentukan produk yang akan disarankan pada setiap pengguna. Untuk merekomendasikan produk ini, dibutuhkan beberapa kemampuan khusus, di antaranya pemahaman statistika, pemrograman, dan pengetahuan bisnis.
Statistik merupakan inti dari Data Scientist. Bidang ini membutuhkan orang-orang yang memiliki kapasitas untuk mengungkap sebuah tren menggunakan data yang jumlahnya bisa lebih dari satu juta baris. Selain itu, kemampuan pemrograman juga dibutuhkan untuk mengubah kumpulan data yang masih berbentuk bahasa pemrograman tadi menjadi sesuatu yang lebih mudah untuk dibaca dan dipahami orang awam.
Seorang Data Scientist juga membutuhkan pengetahuan bisnis agar dapat memenuhi tujuan perusahaan. Pada akhirnya, seorang Data Scientist akan menghasilkan data product seperti sistem rekomendasi yang dimiliki Amazon untuk para calon konsumennya.
Baca juga: 8 Skills ini perlu kamu miliki untuk menjadi Data Scientist andal
Data Analyst
Meski memiliki nama yang berbeda, pekerjaan Data Analyst ternyata memiliki persamaan dengan Data Scientist. Seorang Data Analyst juga bertugas untuk menganalisis data dan mendapatkan pengetahuan baru dari sana. Perbedaannya, seorang Data Scientist diperlukan bila perusahaan sudah memiliki data pada volume besar tertentu dan membutuhkan bantuan untuk menganalisisnya sebelum menghasilkan data product.
Seorang Data Analyst memang tidak dituntut untuk mengerti seluk beluk dunia pemrograman namun, menjadi nilai plus bila ia mengetahuinya. Selebihnya Data Analyst juga tetap harus memahami statistik dan operasi bisnis karena seorang Data Analyst biasanya diminta untuk menghasilkan laporan atau presentasi yang merupakan intisari dari kinerja perusahaan.
Karena cakupan tugasnya yang tidak lebih banyak dari Data Scientist, terkadang Data Analyst kerap disebut juga sebagai junior Data Scientist. Mereka yang tertarik untuk mengembangkan karir biasanya akan berpindah haluan dari Data Analyst ke Data Scientist dengan melanjutkan study.
Baca juga: Tertarik dengan profesi Data Analyst? ini skill yang kamu butuhkan
Persamaan antara Data Scientist dan Data Analyst
Meski begitu keduanya juga memiliki beberapa kesamaan - EKRUT
Di samping perbedaan-perbedaan yang ada, ada pula beberapa kesamaan yang harus dimiliki seorang Data Scientist maupun Data Analyst, antara lain:
- Keduanya harus memiliki kemampuan statistik yang kuat, terbiasa dengan perangkat lunak pengolah data seperti My SQL, Cassandra, atau Hadoop.
- Keduanya diharapkan mampu memahami bahasa pemrograman, terutama bagi Data Scientist dan dapat menggunakan data-data tadi untuk menggali informasi lebih dalam demi perkembangan bisnis perusahaan.
Skills yang dibutuhkan Data Scientist dan Data Analyst
Data analyst harus memiliki kemampuan matematis yang mumpuni - EKRUT
Untuk menjalani pekerjaannya dengan efektif, masing-masing Data Scientist dan Data Analyst harus menguasai beberapa skill tertentu.
Skills yang dibutuhkan Data Scientist
Beberapa skills Data Scientist yang harus dimiliki:
- Pemahaman yang baik mengenai machine learning dan algoritma seperti k-NN, Naive Bayes, SVM, Decision Forests dan lainnya
- Memiliki pengalaman dengan toolkit seperti R, Weka, NumPy, MatLab dan lainnya
- Mahir dalam SQL, Hive, Pig
- Pengalaman dalam database seperti SQL, Hive, Pig
- Mahir dalam menggunakan NoSQL database, seperti MongoDB, Cassandra, Hbase
- Memiliki keahlian statistik terapan yang baik seperti distribusi, pengujian statistik, regresi dan lainnya
- Memiliki keterampilan scripting dan programming
- Orientasi pada data
- Pemahaman mengenai bisnis
- Kemampuan komunikasi yang baik
- Kemampuan leadership dan bekerja dalam tim yang baik
Skills yang dibutuhkan Data Analyst
Sementara itu umumnya seorang Data Analyst perlu memiliki beberapa skills seperti:
- Memiliki kemampuan matematis yang mumpuni
- Memiliki kemampuan dalam mengolah data
- Kemampuan analisa yang baik
- Kemampuan komunikasi yang baik (lisan maupun tulisan)
- Kemampuan berpikir kritis
- Perhatian pada detail
Baca juga: Ini dia 6 pekerjaan big data yang paling banyak dicari
Gaji Data Scientist dan Data Analyst
Gaji keduanya pun berbeda, Data Scientist menempati gaji lebih besar di banding Data Analyst - EKRUT
Berdasarkan data pada tahun 2018, diketahui bahwa rata-rata gaji untuk Data Scientist dengan pengalaman hingga 2 tahun ada pada kisaran Rp 14.000.000, untuk yang berpengalaman 2- 5 tahun berada pada angka Rp 18.000.000, sementara untuk Data Scientist dengan pengalaman lebih dari 5 tahun kisarannya ada pada angka Rp 19.000.000.
Sementara itu, berdasarkan data yang sama diketahui bahwa Data Analyst dengan pengalaman hingga dua tahun ada pada kisaran angka Rp 14.600.000, sedangkan untuk yang berpengalaman 2 hingga 5 tahun berada pada kisaran Rp 18.000.000, dan untuk Data Analyst dengan total pengalaman lebih dari 5 tahun memiliki kisaran gaji Rp 19.000.000
Dengan mengetahui ulasan di atas, kini kamu sudah tahu perbedaan dan persamaan antara keduanya, kan?
Baca juga: Semakin diminati, begini ternyata 10 cara menjadi Data Analyst
4 Best practices untuk menjadi Data Scientist yang handal
Untuk menjadi data scientist yang handal perlu memiliki banyak skills.. - Pexels
Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, profesi data science mengharuskan kamu untuk memiliki kemampuan dalam statistik, programming, dan pengetahuan akan bisnis. Berikut ini adalah beberapa cara agar kamu menjadi profesional yang handal dalam bidang data science:
- Jadikan statistik dan matematika terapan sebagai kelebihan.
Memiliki dasar yang kuat dalam dalam statistik dan matematika adalah keharusan. Kamu bisa melakukan data science dengan baik, kamu harus memiliki keahlian dalam kalkulus dan aljabar linier. - Familiar dengan database dan big data tools.
Sebagian besar perusahaan menggunakan perangkat lunak seperti MYSQL sebagai manajemen data, akan menguntungkan jika kamu terbiasa dengan hal tersebut. Pengetahuan akan big data tools seperti Hadoop juga akan membuat kamu lebih unggul. - Mengembangakan kemampuan coding.
Pengetahuan dalam bahasa statistical programming seperti Python, R, dan SAS sangatlah penting dan diharapkan dapat dimiliki semua profesi data science. - Memperoleh pengalaman bisnis dan menguasai presentasi data.
Terlepas dari banyaknya hardskill yang harus dimiliki, melibatkan diri dalam proyek bisnis juga tidak kalah penting. Mengetahui bagaimana bisnis dijalankan juga perlu untuk kamu pahami. Softskill seperti melakukan presentasi dengan baik juga harus kamu miliki.
Baca juga: Mengetahui tujuan dan keunggulannya data science dalam bisnis
Contoh job description Data Scientist
Menganalisis data dari database perusahaan merupakan salah satu tanggung jawab data scientist. - Pexels
Berikut ini beberapa contoh tanggung jawab yang harus kamu lakukan apabila menggeluti bidang data science:
- Menganalisis data dari database perusahaan, untuk mengoptimalkan dan meningkatkan pengembangan produk, teknik pemasaran, dan strategi bisnis.
- Menggunakan model prediksi untuk meningkatkan pengalaman konsumen, perolehan revenue, penargetan iklan, dan lainnya.
- Mengembangkan custom data model dan algoritma.
- Mengembangkan proses dan tools untuk memantau dan menganalisis kinerja model dan akurasi data.
- Menilai keefektifan dan keakuratan sumber data baru dan teknik pengumpulan data.
- Mengembangkan pengujian kerangka kerja A/B perusahaan dan pengujian kualitas model.
- Berkoordinasi dengan tim lainnya untuk menerapkan model dan memantau hasilnya.
Jika kamu tertarik untuk mendapatkan tawaran menjadi seorang Data Scientist atau Data Analyst, cobalah untuk mendaftarkan dirimu di situs talent marketplace. Dengan mendaftarkan dirimu, kamu akan lebih mudah ditemukan oleh perusahan yang memungkinkan kamu untuk terus mengembangkan dirimu.
Itulah dia ulasan mengenai profesi data science yang perlu kamu ketahui. Selain berbagai macam hardskill yang harus dimiliki profesi tersebut, jangan lupa untuk tetap mengasah softskill kamu, ya!
Sumber:
- techinasia.com
- springboard.com
- teknologi.id
- Tags: data scientist
