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!
Baca juga: 10 Komunitas Data Science Terbesar
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
Baca juga: Data Analyst Profesi Menjanjikan Masa Depan
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:
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: