Data science vs software engineer adalah dua profesi yang sama-sama populer semenjak industri berubah menjadi serba digital. Tak bisa dipungkiri, pekerjaan di bidang teknologi memang menawarkan jenjang karier yang menjanjikan dan gaji yang menggiurkan. Bahkan, hingga kini permintaan tenaga kerja yang berkaitan dengan data dan IT sama-sama masih tinggi sehingga bisa menjadi pilihan untuk kamu yang baru mulai terjun berkarier di bidang digital atau kamu yang ingin switch career.

Mengutip dari data CIO, rata-rata pekerjaan dengan demand tertinggi pada tahun 2023 diisi oleh bidang teknologi seperti data scientist, software engineer, backend developer, data engineer, Java developer, hingga scrum master. Profesi software engineer juga semakin diminati secara global dalam beberapa tahun terakhir, seperti yang dinyatakan oleh U.S. Bureau of Labor Statistics, profesi ini diperkirakan akan meningkat kebutuhannya hingga 25% dari tahun 2021-2031. Sedangkan profesi data scientist diperkirakan akan mengalami peningkatan kebutuhannya hingga 36% dari tahun 2021-2031 (Sumber: US Bureau of Labor Statistics).

Walaupun data science vs software engineer sama-sama merupakan profesi di bidang teknologi, tapi kedua profesi ini memiliki banyak perbedaan dari berbagai aspek. Jika saat ini kamu masih merasa bimbang untuk memilih satu diantara kedua profesi ini, maka simak artikel ini untuk mengetahui perbedaan data science vs software engineer!

Apa Itu Data Science?

Data science adalah bidang ilmu yang menggabungkan matematika, pemrograman, teknik statistik, dan analisis data untuk mendapatkan insight yang berharga dari data. Tujuan utama data science adalah mengolah data mentah menjadi informasi yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan atau membuat prediksi. Dalam data science, ada beberapa elemen penting yang sering digunakan, diantaranya:

Statistika & Matematika = Untuk menganalisis data dan menemukan pola
Machine Learning = Untuk membuat model prediktif berdasarkan data
Pemrograman = Biasanya menggunakan Python atau R untuk memproses dan menganalisis data
Big Data = Mengolah data dalam jumlah besar dengan teknologi seperti Hadoop dan Spark
Visualisasi Data = Membantu menyajikan hasil analisis dalam bentuk grafik atau dashboard

Berbicara mengenai data science, tentu kita tidak bisa melewatkan peran utama dalam bidang ini, yaitu data scientist orang yang bertanggung jawab dalam mengolah dan menganalisis data menggunakan berbagai teknik dan tools. Mereka tidak hanya mencari insight dari data, tetapi juga membangun model prediksi yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan. Untuk bisa jadi data scientist, kamu harus memiliki skills:

Pemrograman = (Python, R, SQL) untuk mengolah data.
Statistik & Matematika = Untuk menganalisis pola dan tren
Machine Learning & AI = Untuk membuat prediksi
Big Data & Cloud Computing = Untuk mengelola data dalam skala besar
Data Visualization = (Tableau, Power BI, Seaborn) untuk menyajikan data secara visual

Dengan kemampuan ini, data scientist dapat bekerja di berbagai industri seperti e-commerce, finansial, kesehatan, hingga teknologi. Data scientist memegang peran penting dalam mengubah data mentah menjadi insight berharga yang dapat meningkatkan efisiensi bisnis atau bahkan menciptakan inovasi baru.

Apa Itu Software Engineer?

Software engineering adalah disiplin ilmu yang berfokus pada desain, pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan perangkat lunak dengan metode yang terstruktur dan efisien. Tujuannya adalah untuk menciptakan software yang andal, scalable, dan mudah dipelihara. Beberapa tahapan utama dalam software engineering meliputi:

Requirement Analysis = Memahami kebutuhan pengguna sebelum membangun software
System Design = Mendesain arsitektur software agar efisien dan scalable
Development (Coding) = Menulis kode menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau JavaScript
Testing & Debugging = Menguji software untuk memastikan tidak ada bug atau kesalahan
Deployment & Maintenance = Merilis software ke pengguna dan terus memperbaikinya berdasarkan feedback

Peran utama dalam software engineering adalah software engineer yaitu profesi yang bertanggung jawab dalam merancang, membangun, dan mengelola perangkat lunak. Mereka tidak hanya sekadar menulis kode, tetapi juga memastikan software yang mereka buat efisien, scalable, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Untuk bisa jadi software engineer, kamu harus memiliki skills:

Pemrograman = Menguasai bahasa seperti Java, Python, C++, atau JavaScript
Software Architecture = Mendesain struktur software agar optimal
Database Management = Mengelola data dengan SQL atau NoSQL
Version Control (Git) = Menggunakan Git untuk kolaborasi dalam pengembangan software
Problem Solving = Menyelesaikan masalah dan mengoptimalkan kinerja aplikasi

7 Perbedaan Data Science VS Software Engineer

5 Perbedaan Data Science VS Software Engineer — **Data Science VS Software Engineer (Photo by Emile Perron on Unsplash)**

Ada beberapa perbedaan utama data science vs software engineer, diantaranya:

Data Science VS Software Engineer: Definisi

Perbedaan data science vs software engineer pertama adalah definisinya. Data science adalah ilmu yang menggabungkan keahlian pemrograman, matematika, dan statistika. Maka dari itu, data scientist adalah profesi yang bertanggung jawab untuk menganalisis sejumlah informasi berupa data mentah untuk menemukan pola yang nantinya akan membantu perusahaan mengambil keputusan terbaik.

Sedangkan, software engineer adalah profesi yang berperan dalam proses analisis desain dan kebutuhan user, konstruksi, serta uji perangkat lunak seperti aplikasi (Sumber: ZDNet). Seorang software engineer memiliki tanggung jawab utama untuk merancang, mengembangkan, menguji, hingga debugging aplikasi perangkat lunak.

Data Science VS Software Engineer: Tugas

Perbedaan data science vs software engineer selanjutnya bisa kita lihat dari tugasnya, tugas seorang data scientist diantaranya:

Meneliti data pada perusahaan yang akan digunakan untuk penentuan keputusan
Membuat tabel pivot menggunakan software statistik
Memvisualisasikan data dalam bentuk grafik
Menggunakan berbagai bahasa pemrograman untuk analisis data
Menyiapkan infrastruktur data
Analisis data perusahaan dalam jumlah besar
Merancang machine learning
Memvisualisasikan data
Mengelola manajemen basis data

Sedangkan, tugas seorang software engineer diantaranya:

Merekomendasikan dan mengimplementasikan metode pada software development project
Mendesain dan merawat software system
Testing dan evaluasi software baru
Menulis dan menguji kode pemrograman
Mengoptimasi software untuk scalability dan speed

Skill yang Dibutuhkan untuk Jadi Data Scientist

Skill yang dibutuhkan untuk berkarier jadi data scientist dan software engineer juga berbeda, berikut skill teknis yang dibutuhkan seorang data scientist:

Bahasa pemrograman = Python, C/C++, Python, dan Java
Statistika = Uji statistik, distribusi, dan regresi
Data wrangling = Mengolah data yang kasar
Database management = MySQL, SQL Server, dan Oracle
Data storytelling = Membangun visualisasi dan narasi dari kumpulan data yang sudah diolah agar mudah dipahami oleh awam

Skill yang Dibutuhkan untuk Jadi Software Engineer

Sedangkan skill yang dibutuhkan jika kamu tertarik berkarier jadi software engineer adalah:

Bahasa pemrograman = Python, Java, SQL, dan C/C++
Data = Tipe data, struktur data, hingga algoritma dasar setiap bahasa pemrograman
Operating system = Windows, Mac, Linux, Android, iOS
Database = SQLite, MySQL, PostgreSQL, dan MongoDB
Jaringan komputer = Menguasai sistem encryption dan authentication
End-to-end testing = Memeriksa dan memperbaiki bug di keseluruhan proses
Software development life cycle = Menjaga arah pembuatan software agar tetap sesuai kebutuhan pengguna

Tools yang Digunakan Untuk Data Scientist

Data scientist lebih banyak bekerja dengan analisis data, machine learning, dan visualisasi. Berikut tools yang umum digunakan:

Bahasa Pemrograman = Python, R
Data Manipulasi = Pandas, NumPy
Machine Learning & AI = TensorFlow, Scikit-Learn, PyTorch
Big Data Processing = Apache Spark, Hadoop
Database = SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra)
Data Visualization = Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn
Cloud & Deployment = Google Cloud AI, AWS SageMaker, Docker
Notebook & IDE = Jupyter Notebook, Google Colab

Tools yang Digunakan Untuk Software Engineer

Sedangkan, software engineer lebih banyak bekerja dengan pengembangan aplikasi, backend, dan arsitektur software. Berikut tools yang umum digunakan:

Bahasa Pemrograman = Java, Python, JavaScript, C++, Go, Rust Framework Web & Backend = Node.js, Django, Spring Boot, .NET
Database = MySQL, PostgreSQL, Firebase, MongoDB
Version Control = Git, GitHub, GitLab, Bitbucket
Containerization & DevOps = Docker, Kubernetes, Jenkins, AWS
Cloud Computing = AWS, Google Cloud, Azure
Mobile App Development = React Native, Flutter, Swift, Kotlin
IDE & Code Editor = Visual Studio Code, IntelliJ IDEA, Eclipse

Hasil Kerja

Output kerja yang dihasilkan oleh data scientist vs software engineer juga berbeda, umumnya output dari data scientist adalah solusi berbasis data, karena seorang data scientist tidak cukup hanya bisa memberikan hasil data yang diolah, tapi mereka juga harus mampu mengkomunikasikan hasil temuannya untuk membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih baik.

Sedangkan, output dari software engineer adalah menghasilkan berbagai perangkat lunak untuk semua jenis perangkat sesuai kebutuhan perusahaan dan pengguna baik itu komputer atau mobile app.

Prospek Industri

Data scientist umumnya bekerja di industri yang memanfaatkan big data dan AI, seperti:

E-commerce & Retail = Menganalisis tren belanja, rekomendasi produk
Fintech & Perbankan = Deteksi fraud, analisis risiko kredit
Kesehatan & Medis = Prediksi penyakit, analisis rekam medis
Media Sosial & Teknologi = Rekomendasi konten, analisis sentimen
Telekomunikasi = Prediksi churn pelanggan, optimasi jaringan
Pemerintahan = Analisis data populasi, kebijakan berbasis data
Manufaktur & IoT = Prediksi kegagalan mesin, optimasi supply chain
Sports & Gaming = Analisis performa atlet, AI dalam game development

Sedangkan, software engineer umumnya bekerja di industri yang yang berfokus pada pengembangan aplikasi dan sistem, seperti:

Teknologi & Startup = Membangun aplikasi web, mobile, dan software berbasis cloud
E-commerce & Marketplace = Mengembangkan platform belanja online, payment gateway
Fintech & Perbankan = Membuat aplikasi perbankan digital, sistem keamanan siber
Cybersecurity = Mengembangkan software keamanan, enkripsi, dan deteksi serangan
Gaming & Entertainment = Mengembangkan game, game engine, AI dalam game
IoT & Embedded Systems = Software untuk perangkat pintar dan otomasi
Automotive & Self-Driving Cars = Software untuk kendaraan otonom, sistem navigasi
Cloud Computing & DevOps = Pengelolaan server, pengembangan SaaS (Software as a Service)

Prospek Karier

Terakhir tak kalah penting, perbedaan data science vs software engineer adalah prospek kariernya. Jika kamu belajar ilmu data science maka kamu bisa memiliki kesempatan untuk berkarier di beberapa profesi, diantaranya:

Data scientist = Bertanggung jawab menganalisis berbagai macam data dan mengolahnya menjadi insight yang bermanfaat
Data architect = Bertanggung jawab mengembangkan dan menerapkan strategi data perusahaan yang sesuai dengan proses bisnis
Data analyst = Bertanggung jawab menganalisis dan mengevaluasi dan sesuai kebutuhan perusahaan
Machine learning engineer = Bertanggung jawab merancang algoritma agar mesin secara otomatis tanpa dikendalikan manusia secara langsung

Sedangkan, jika kamu belajar ilmu software engineer, maka kamu bisa memiliki kesempatan untuk berkarier sebagai:

Software engineer = Bertanggung jawab merancang, mengembangkan, hingga menguji aplikasi perangkat lunak
System analyst = Bertanggung jawab menganalisa, menyusun, dan menerapkan sistem
Software architect = Bertanggung jawab melakukan pengembangan produk software

Mana Profesi yang Cocok Untukmu?

Jika kamu memiliki ketertarikan dalam analisis data, eksperimen dengan algoritma, serta pengembangan model kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, maka karier sebagai data scientist dapat menjadi pilihan yang tepat. Profesi ini menuntut kemampuan dalam statistik, pengolahan data, dan pemrograman, serta berfokus pada pencarian wawasan bisnis melalui analisis data yang mendalam.

Namun, jika kamu lebih tertarik pada pengembangan perangkat lunak, membangun sistem backend, serta merancang dan mengoptimalkan aplikasi, maka software engineering merupakan jalur karier yang lebih sesuai. Profesi ini menuntut keterampilan dalam pemrograman, arsitektur perangkat lunak, serta pengelolaan sistem teknologi informasi untuk menciptakan solusi digital yang efisien dan skalabel.

Kesimpulan

Bisa disimpulkan, baik data science maupun software engineering adalah profesi yang memiliki prospek cerah di era digital. Keduanya menawarkan jenjang karier yang menjanjikan dan permintaan tenaga kerja yang tinggi. Namun, perbedaan utama antara kedua profesi ini terletak pada fokus pekerjaan dan keterampilan yang dibutuhkan.

Pada akhirnya, pilihan terbaik tergantung pada minat dan keterampilan yang ingin kamu kembangkan. Jika kamu lebih tertarik eksplorasi data dan pembuatan model prediktif, data science adalah jalur yang tepat. Namun, jika kamu lebih suka membangun dan mengoptimalkan aplikasi atau sistem perangkat lunak, maka software engineering adalah pilihan yang lebih cocok.

Rekomendasi Bootcamp Data Science

Rekomendasi Data Science Courses — **Data Science VS Software Engineer (Photo by Caspar Camille Rubin on Unsplash)**

Setelah mengetahui perbedaan data science vs software engineer, sekarang waktunya kamu untuk memutuskan karier yang akan dipilih sesuai dengan minat dan bakat. Jika kamu lebih tertarik belajar ilmu data science, maka kamu bisa mengikuti pelatihan bersertifikat yaitu Bootcamp Data Science Digital Skola. Di kelas ini kamu akan belajar dari 0 sampai siap berkarier di bidang data dengan bantuan fasilitas seperti:

Sertifikasi Digital Skola
Sertifikat BNSP
1 end-to-end project implementation
6 mini projects
Real experience internship
Sesi konsultasi unlimited
Data enthusiast community

Menariknya, kelas intensif ini menggunakan metode belajar blended learning yaitu gabungan dari metode belajar self learning, live class, dan unlimited consultation. Jadi, waktu belajarnya lebih fleksibel. Penasaran ingin tau lebih lengkap mengenai fasilitas dan materi yang akan kamu dapat? Klik button di bawah ini!

BOOTCAMP DATA SCIENCE

7 Perbedaan Data Science VS Software Engineer

Share

Digital Skola