Perbedaan Data Scientist VS Data Engineer — **Data Scientist VS Data Engineer (Photo by** **ThisisEngineering RAEng** on **Unsplash**)

Dalam proses pengolahan data, semakin besar volume data maka semakin kompleks pula cara mengolahnya, karena itu perusahaan yang memiliki volume data besar membutuhkan sosok yang bisa mengolah data sesuai dengan spesialisasinya masing-masing, diantaranya data scientist dan data engineer. Kedua profesi ini sebenarnya merupakan dua disiplin ilmu yang berbeda, sehingga tidak sedikit orang yang salah paham dan tidak mengetahui perbedaan antara profesi data scientist VS data engineer.

Data scientist dan data engineer memang sama-sama bekerja dengan berkutat pada big data yaitu data besar yang dimiliki perusahaan yang memiliki banyak variasi, volume, hingga ukuran dan terdiri dari data tidak terstruktur (unstructured), terstruktur (structured), dan semi-terstruktur (semi structured) yang dapat berkembang seiring waktu berjalan (Sumber: Oracle). Singkatnya, big data adalah kumpulan data yang lebih besar dan komplek dari berbagai sumber data baru.

Jika kamu saat ini merasa bimbang dan belum yakin untuk memilih karier antara data scientist VS data engineer, maka kamu harus menyimak artikel ini untuk tahu lebih lengkap perbedaan antara dua profesi ini!

Perbedaan Data Scientist VS Data Engineer

Manfaat data science internship yang utama adalah mempersiapkan diri agar siap masuk ke dunia kerja dan bisa memberi keterampilan yang dibutuhkan industri. Namun, masih ada banyak manfaat lain dari mengikuti data science internship, diantaranya:

Perbedaan Data Scientist VS Data Engineer: Definisi

Data scientist adalah sosok yang menggabungkan dan memanfaatkan ilmu komputer, statistika, dan domain aplikasi untuk memproses data baik itu terstruktur maupun tidak terstruktur untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan perusahaan. Sedangkan data engineer adalah sosok yang mendesain, menyimpan, membuat, memperkaya, hingga memproses data secara real-time dan merancang berbagai arsitektur database serta memelihara infrastruktur data di perusahaan untuk diolah dan ditafsirkan oleh data analyst dan data scientist.

Bidang Keahlian

Selanjutnya, ada perbedaan antara bidang keahlian yang harus dimiliki oleh seorang data scientist VS data engineer, bidang keahlian data scientist diantaranya:

Matematika
Statistika
Ilmu komputer
Domain
Bahasa pemrograman SQL, Python, R, Pig, Scala
Data visualization dan storytelling
Big data tools

Sedangkan, bidang keahlian yang harus dimiliki oleh seorang data engineer diantaranya:

Teknik dan ilmu komputer
Bahasa pemrograman SQL, NoSQL, Python, Java, Pig
Machine learning
Sistem operasi
Arsitektur data dan pipeline
ETL (Extract, Transform, Load)

Tools

Selanjutnya perbedaan data scientist VS data engineer adalah tools yang digunakan, umumnya tools data scientist digunakan untuk menganalisis data, membuat visualisasi data, hingga membuat model prediktif dengan menggunakan algoritma machine learning, berikut beberapa tools yang sering digunakan data scientist:

BigML = Prediksi penjualan, analisis risiko, dan pemodelan prediktif
Google Data Studio = Visualisasi data
Qlikview = Membuat dashboard dan visualisasi data
Mito = Analisis data eksplorasi, pembersihan data, dan analisis data
Tableau = Visualisasi data untuk keperluan intelijen bisnis
Pandas = Struktur data dan analisis data

Sedangkan tools yang biasa digunakan oleh data engineer adalah:

Python = Membuat coding ETL (Extract, Transform, Load) framework, interaksi API (Application Programming Interface), otomatisasi, dan penyimpanan data
Apache Spark = Menangani data yang berukuran besar secara efisien dan membagi tugas pemrosesan ke beberapa perangkat
Apache Kafka = Membuat data pipelines menggunakan data streaming secara real-time
Tableau = Membuat dashboard secara live dan membuat laporan data

Tanggung Jawab

Tanggung jawab data scientist VS data engineer juga berbeda. Beberapa tanggung jawab umum data scientist diantaranya:

Mengembangkan pemodelan
Analisis dan pengoptimalan data menggunakan deep learning dan machine learning
Mengintegrasi data
Mengembangkan model dan prosedur untuk mengekstraksi insight bisnis
Menafsirkan data
Memberikan saran melalui hasil temuan

Sedangkan tanggung jawab data engineer diantaranya:

Mengumpulkan dan mengolah data
Membersihkan data
Mengembangkan, menguji, dan memelihara arsitektur data
Develop machine learning
Membangun pipeline untuk proses ETL
Mengoptimalkan kinerja seluruh data pipeline

Output

Output dari data scientist adalah data product seperti rekomendasi di YouTube, sedangkan output dari data engineer adalah data flow seperti penyimpanan, dan retrieval system.

Prospek Karier

Prospek karier data scientist dan data engineer sama-sama cemerlang, kedua profesi ini memiliki peluang kerja besar dan tidak harus punya latar belakang IT. Kisaran gaji seorang data scientist adalah:

Entry-level = 6 – 22 juta/bulan (Sumber: Glassdoor)
Mid-level = 10 – 28 juta/bulan (Sumber: Glassdoor)
Senior-level = 32 – 72 juta/bulan (Sumber: Glassdoor)

Sedangkan kisaran gaji seorang data engineer adalah:

Entry-level = 8 – 12 juta/bulan (Sumber: Glassdoor)
Mid-level = 16 – 29 juta/bulan (Sumber: Glassdoor)
Senior-level = 40 – 49 juta/bulan (Sumber: Glassdoor)

Pelatihan Data Scientist VS Data Engineer Bersertifikat

Jika tertarik untuk memulai langkah karier jadi data scientist atau data engineer kamu bisa mulai dengan mengikuti pelatihan bersertifikat Digital Skola, kamu bisa ikut kelas data science atau kelas data engineer sesuai dengan pilihan karier yang ingin kamu tempuh. Namun, apapun pilihan kelasnya kamu tetap akan mendapatkan kurikulum lengkap fasilitas lengkap seperti:

1-on-1 career counseling with HR Expert
Personality and career assessment
Professional branding
Data enthusiast community
“Second Chance” program
Weekly performance report
Tutor consultation outside of class

Penasaran? Caru tahu di sini:

BOOTCAMP DATA SCIENCE DAN DATA ENGINEER

5 Perbedaan Data Scientist VS Data Engineer

Share

Digital Skola