Perbedaan Data Science dan Data Analyst (Photo by **Patrick Amoy** on **Unsplash**)

Ada banyak pilihan profesi di bidang data, yang paling populer adalah data science dan data analyst. Menurut World Economic Forum Future dalam The Future of Jobs Report, kedua profesi ini sama-sama masuk dalam daftar pekerjaan dengan gaji paling tinggi dan peningkatan permintaan tertinggi di seluruh industri. Namun walaupun memiliki banyak kesamaan, faktanya ada banyak perbedaan data science dan data analyst yang wajib diketahui apalagi jika kamu tertarik berkarier di bidang data.

Sekilas dua pekerjaan ini memang nampak mirip karena sama-sama berhubungan dengan data. Namun, secara umum data scientist memiliki lebih banyak tanggung jawab untuk memecahkan data mentah yang belum terstruktur, sedangkan seorang data analyst umumnya bekerja menggunakan data yang sudah terstruktur. Oleh karena itu, kedua profesi ini saling berkaitan dan sama-sama banyak dibutuhkan oleh perusahaan di berbagai sektor industri. Tak hanya itu, ada persamaan lain antara data scientist dan data analyst yaitu sama-sama membutuhkan skill statistik yang kuat dan menguasai perangkat lunak untuk pengolahan data seperti Hadoop, MySQL, Cassandra, dan masih banyak lagi.

Sebelum terjun berkarier ke bidang data, alangkah baiknya kamu mengetahui dulu perbedaan data science dan data analyst agar bisa menentukan pilihan karier yang sesuai dengan minat dan bakat yang kamu miliki. Simak ulasan mengenai perbedaannya di artikel ini!

Perbedaan Data Science dan Data Analyst

Secara umum ada 5 perbedaan data science dan data analyst, diantaranya:

**Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Definisi**

Hal paling utama yang perlu kamu ketahui mengenai perbedaan data science dan data analyst adalah pengertian dasarnya. Data scientist adalah seorang yang profesional dalam membuat prediksi yang akan datang dan menghadapi berbagai masalah yang kompleks. Sedangkan data analyst adalah seorang profesional yang bertugas untuk menggambarkan kesimpulan dari berbagai sumber untuk mencari keputusan dan solusi bagi bisnis.

**Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Tanggung Jawab**

Secara umum tanggung jawab data scientist lebih banyak berkutat dalam perancangan algoritma dan memprediksi model, sedangkan data analyst bertanggung jawab untuk mengumpulkan informasi dan mengidentifikasi trend. Lebih detailnya tanggung jawab data scientist adalah:

Mengumpulkan, membersihkan, hingga memproses data mentah
Melatih serta mengembangkan model machine learning
Menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi berbagai tren masa depan
Mengembangkan infrastruktur yang bisa menangani big data
Membuat tools visualisasi data, laporan, dan dashboard
Membuat program untuk membantu mengotomasikan pengumpulan dan pemrosesan data
Mempresentasikan knowledge kepada stakeholders
Membantu bisnis untuk mengambil keputusan yang baik berdasarkan data

Sedangkan tanggung jawab data analyst adalah:

Mengambil data dari sumber primer dan sekunder
Menganalisis data untuk melihat tren dan pola
Membuat dashboard untuk data
Melakukan berbagai forecasting menggunakan Excel
Menerjemahkan insight atau rencana untuk kebutuhan bisnis
Menyajikan hasil temuan kepada stakeholders
Membantu bisnis mengambil keputusan berdasarkan data

Hasil Pekerjaan

Dari tanggung jawab yang sebelumnya sudah dijabarkan, terlihat bahwa tujuan dari masing-masing pekerjaan memiliki perbedaan. Oleh karena itu, hasil pekerjaan yang dihasilkan oleh data scientist dan data analyst berbeda pula. Umumnya, hasil pekerjaan seorang data scientist adalah:

Automating risk
Automating management
Risk detection
Fraud detection
Sentiment analysis

Sedangkan, hasil pekerjaan seorang data analyst adalah:

Market analysis
Trend analysis
Customer analysis
Social media analysis
Competitor analysis

Dapat disimpulkan, seorang data scientist akan menghasilkan model yang bisa dimanfaatkan bisnis dalam jangka panjang, sedangkan data analyst menghasilkan insight yang bisa membantu day-to-day bisnis.

Skill

Pada dasarnya untuk jadi data scientist atau data analyst membutuhkan skill yang hampir mirip. Namun, ada sedikit perbedaan untuk jadi data scientist kamu harus memiliki kemampuan:

Kemampuan algoritma machine learning
Statistik dan matematika
Pengumpulan big data dan statistika
Bahasa pemrograman seperti R, Python, dan SAS
Machine learning dan data wrangling
Tools big data dan visualisasi data

Sedangkan untuk jadi data analyst kamu memerlukan skill:

Bahasa pemrograman seperti SQL, Oracle, dan Python
Statistik dan matematika
Menganalisis, menyajikan, dan menginterpretasi data
Data warehousing
Data cleaning
Data mining
Microsoft Excel

Kisaran Gaji

Walaupun data scientist dan data analyst sama-sama termasuk profesi dengan kisaran gaji yang tinggi, tapi tetap ada sedikit perbedaan, berdasarkan informasi dari Glassdoor umumnya seorang data scientist memiliki kisaran gaji:

Entry-level : 7-13 juta/bulan
Mid-level : 10-14 juta/bulan
Senior-level : 21-25 juta/bulan

Sedangkan, berdasarkan informasi dari Glassdoor umumnya seorang data analyst memiliki kisaran gaji:

Entry-level : 7-11 juta/bulan
Mid-level : 9-14 juta/bulan
Senior-level : 19-31 juta/bulan

Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Day-to-Day Tasks

Mengutip StrataScratch, tugas sehari-hari data scientist dan data analyst juga berbeda. Seorang data scientist tugas sehari-harinya adalah:

Membersihkan dan mempelajari data
Mengumpulkan data sets
Mining data untuk pattern
Refining algorithm
Komunikasi kebutuhan data dengan tim
Membuat dan me-maintain machine learning model

Sedangkan tugas sehari-hari data analyst adalah:

Membersihkan dan mempelajari data
Analytics, metrics, segments, aggregates, features dan training data
Membuat algoritma simple machine learning
Melakukan analisis data dan mempresentasikannya kepada stakeholder
Komunikasi kebutuhan data dengan team

Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Tools

Karena tugas dan tanggung jawabnya berbeda, maka tools yang digunakan oleh data science dan data analyst juga ada perbedaan. Berikut beberapa tools yang biasa digunakan oleh data scientist:

Jupyter Notebook = Membuat live code, visualiasi, dan presentasi
Apache Spark = Membantu mengolah dan memproses data berskala besar
Microsoft Excel = Mengolah dan menganalisis data dalam skala kecil
TensorFlow = Tools untuk machine learning dan membangun model menggunakan high-level APIs
GitHub = Manajemen version source code project-project data science
NTLK = Processing language
Flask = Membuat API Modelling dengan bahasa pemrograman Python
Tableau = Visualisasi data
DBeaver = Interaksi data yang tersimpan di database

Dan berikut tools yang biasanya digunakan oleh data analyst:

tools data analytics — Perbedaan Tools Data Science dan Data Analyst (Source: TechVidvan)

Tableau = Analitik dan visualisasi data
Cloudera = Platform machine learning dan analytics
Teradata = Sistem manajemen database relasional
R Programming = Perangkat lunak open source untuk analisis data
Apache Spark = Membantu mengolah dan memproses data berskala besar
Lumify = Digunakan untuk big data, analisis, dan visualisasi
Microsoft HDInsight = Digunakan untuk berbagai skenario dalam pemrosesan big data
Skytree = Machine learning dan analisis data
Pentaho = Migrasi data, membersihkan data, dan loadingfile ke database

Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Latar Belakang Pendidikan

Sebenarnya, untuk bisa jadi data scientist dan data analyst kini tidak diwajibkan untuk memiliki latar belakang pendidikan yang linear karena yang terpenting adalah penguasaan skill sesuai dengan yang dibutuhkan industri. Namun, jika kini kamu merupakan pelajar yang sedang mempertimbangkan jurusan untuk kuliah dan tertarik untuk berkarier jadi data scientist, maka kamu bisa mengambil jurusan berikut:

Teknologi Sains Data = Kamu juga bisa daftar menjadi mahasiswa jurusan Teknologi Sains Data yang tersedia di berbagai universitas contohnya Universitas Airlangga. Di jurusan ini kamu akan mempelajari ilmu terkait pengolahan dan interpretasi data dengan menggunakan formula statistika, bahasa pemrograman, dan berbagai tools yang sesuai.
Statistika dan Sains Data = Kini juga berbagai perguruan tinggi memiliki pilihan jurusan Statistika dan Sains Data yaitu jurusan yang fokus untuk memberikan ilmu terkait cara menggabungkan data dan cara menyajikan data. Contohnya, di Institut Pertanian Bogor, jurusan Statistika dan Sains Data kamu akan mempelajari metode statistika, teori statistika, komputasi statistika, basis data, dan lain sebagainya.
Matematika = Ilmu yang didapatkan di jurusan ini akan membantu kamu untuk memiliki peluang besar dan mengembangkan potensi di bidang data. Nantinya kamu akan memiliki kemampuan untuk menerapkan algoritma statistika, predictive, exploratory untuk menghasilkan insight dengan akurasi yang tinggi
Teknik Informatika = Kemampuan akademis dari lulusan Teknik Informatika umumnya akan membantu untuk bisa menganalisis data yang tersedia di berbagai sektor industri, bahkan kamu juga akan memiliki kemampuan dasar untuk menerjemahkan data menjadi suatu solusi perusahaan.

Sedangkan jika kini kamu merupakan pelajar yang sedang mempertimbangkan jurusan untuk kuliah dan tertarik untuk berkarier jadi data analyst, maka kamu bisa mengambil jurusan berikut:

Statistika = Jurusan Statistika akan banyak mengajarkan kamu cara mengolah data mulai dari mengumpulkan, menganalisis, hingga akhirnya kamu bisa menyajikan data yang mudah dipahami oleh orang lain
Matematika = Jurusan Matematika akan banyak mengajarkan kamu terkait angka dan konsep matematika seperti kalkulus, geometri, aljabar, dan lain sebagainya yang berkaitan erat dengan pekerjaan sehari-hari data analyst
Sistem Informasi = Jurusan Sistem Informasi akan banyak mengajarkan kamu untuk mengidentifikasi berbagai proses bisnis berdasarkan data yang tersedia, tak heran lulusan dari jurusan ini banyak yang akhirnya berkarier jadi data analyst profesional
Ilmu Komputer = Jurusan Ilmu Komputer akan banyak mengajarkan kamu terkait statistik dan analisis yang ilmunya digunakan oleh data analyst professional
Statistika dan Sains Data = Kamu juga bisa jadi data analyst jika memiliki background Pendidikan dan Sains Data karena ilmu yang dipelajari linear dengan skill yang dibutuhkan data analyst

Jika kamu kini sudah memiliki latar belakang pendidikan tertentu yang tidak linear dengan data science dan data analyst, kamu bisa coba untuk ikut berbagai jenis pelatihan seperti bootcamp.

Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Jenjang Karier

Mungkin kamu juga selama ini berfikir kalau data scientist dan data analyst hanya dibutuhkan di perusahaan teknologi saja. Faktanya, kedua profesi ini dibutuhkan juga di berbagai sektor bisnis, seperti:

Perbankan
Pendidikan
Kesehatan
Transportasi dan logistik
Media
Olahraga

Terkait jenjang kariernya, umumnya di setiap perusahaan akan berbeda-beda. Namun secara umum, berikut jenjang karier seorang data scientist:

Data Scientist
Senior Data Scientist
Chief Data Scientist

Lalu, berikut jenjang karier seorang data analyst secara umum:

Data Analyst
Senior Data Analyst
Data Analyst Consultant

Perbedaan Data Science dan Data Analyst: Mana yang Terbaik Untuk Kamu?

Lalu, mana yang kira-kira cocok untuk kamu? Apakah profesi data scientist atau data analyst? Jika kamu lebih menyukai:

Matematika
Coding
Model building
Interdisciplinary communication

Maka kamu akan lebih cocok untuk berkarier jadi data scientist hal ini karena data science memerlukan skill yang technical dan mindset matematika. Sebaliknya, jika kamu lebih suka:

Statistika
Analitis
Business knowledge
Data cleaning

Maka kamu lebih cocok untuk berkarier sebagai data analyst.

Setelah mengetahui perbedaan data science dan data analyst sekarang waktunya kamu untuk menentukan pilihan karier yang sesuai. Setelah menentukan pilihan karier, kamu harus mulai mempelajari hardskill dan softskill yang dibutuhkan untuk terjun ke profesi yang dipilih. Fakta menariknya, ada pelatihan bersertifikat yang bisa membantumu meraih karier impian untuk jadi data scientist atau data analyst, yaitu Bootcamp Digital Skola. Di bootcamp ini tak hanya kamu bisa berpeluang menjadi data scientist atau data analyst, kamu juga bisa berkarier jadi:

Data Architect
Machine Learning Engineer

Tak hanya itu, kamu juga akan dapat fasilitas lengkap lain seperti:

Connecting the Jobs
End-to-end project implementation
Pengembangan portofolio
Online-remote Internship Program

Penasaran? Klik tombol di bawah ini untuk informasi lengkapnya:

KELAS DATA SCIENCE DAN DATA ANALYST

Perbedaan Data Science dan Data Analyst Terlengkap

Share

Digital Skola