7 Perbedaan Data Science VS Software Engineer

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!  

BACA JUGA: 3 Kunci Utama untuk Jadi Digital Talent

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.

BACA JUGA: Portofolio Python: Definisi Hingga Panduan Lengkap 

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

BACA JUGA: Beda SQL dan MySQL: Penjelasan Lengkap 

7 Perbedaan Data Science VS Software Engineer

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:

1. Meneliti data pada perusahaan yang akan digunakan untuk penentuan keputusan
2. Membuat tabel pivot menggunakan software statistik
3. Memvisualisasikan data dalam bentuk grafik
4. Menggunakan berbagai bahasa pemrograman untuk analisis data
5. Menyiapkan infrastruktur data
6. Analisis data perusahaan dalam jumlah besar
7. Merancang machine learning
8. Memvisualisasikan data
9. Mengelola manajemen basis data

Sedangkan, tugas seorang software engineer diantaranya: 

1. Merekomendasikan dan mengimplementasikan metode pada software development project
2. Mendesain dan merawat software system
3. Testing dan evaluasi software baru
4. Menulis dan menguji kode pemrograman
5. 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: 

1. Bahasa pemrograman = Python, C/C++, Python, dan Java
2. Statistika = Uji statistik, distribusi, dan regresi
3. Data wrangling = Mengolah data yang kasar 
4. Database management = MySQL, SQL Server, dan Oracle
5. 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: 

1. Bahasa pemrograman = Python, Java, SQL, dan C/C++
2. Data = Tipe data, struktur data, hingga algoritma dasar setiap bahasa pemrograman
3. Operating system = Windows, Mac, Linux, Android, iOS
4. Database = SQLite, MySQL, PostgreSQL, dan MongoDB
5. Jaringan komputer = Menguasai sistem encryption dan authentication 
6. End-to-end testing = Memeriksa dan memperbaiki bug di keseluruhan proses
7. 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:

1. Data scientist = Bertanggung jawab menganalisis berbagai macam data dan mengolahnya menjadi insight yang bermanfaat
2. Data architect = Bertanggung jawab mengembangkan dan menerapkan strategi data perusahaan yang sesuai dengan proses bisnis 
3. Data analyst = Bertanggung jawab menganalisis dan mengevaluasi dan sesuai kebutuhan perusahaan
4. 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:

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

BACA JUGA: Back End Developer Adalah: Penjelasan Lengkap 

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.

BACA JUGA: 17 Pekerjaan Gaji Besar di Bidang IT, Ada Dream Job-mu? 

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.

BACA JUGA: Tips Membuat Portofolio Kerja yang Menarik 

Rekomendasi Bootcamp Data Science

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: 

1. Sertifikasi Digital Skola
2. Sertifikat BNSP
3. 1 end-to-end project implementation
4. 6 mini projects
5. Real experience internship
6. Sesi konsultasi unlimited
7. 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!