7 Perbedaan Data Scientist vs Data Engineer: Tugas, Skill, dan Perannya

Rangkuman

• Data Scientist berfokus pada analisis data, insight, prediksi, dan machine learning, sedangkan Data Engineer berfokus pada pengolahan data, data pipeline, dan infrastruktur.
• Keduanya membutuhkan programming dan SQL, tetapi skill serta tools yang digunakan dapat berbeda sesuai perannya.
• Data Scientist dan Data Engineer dapat bekerja sama dalam proses pengolahan data untuk kebutuhan bisnis.
• Data Science cocok dipertimbangkan jika kamu tertarik dengan analisis, statistik, dan machine learning, sedangkan Data Engineering lebih dekat dengan database, pipeline, dan sistem data.
• Apa pun jalurnya, membangun fundamental dan memperbanyak praktik melalui project dapat membantu mengembangkan skill secara bertahap.
• Sudah tahu jalur yang ingin kamu dalami? Kalau kamu tertarik dengan Data Science, mulai bangun fondasinya lewat Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola dengan 6 project portofolio dan 6 minggu virtual internship.

Kalau mendengar profesi yang berkaitan dengan data, kamu mungkin sudah familiar dengan Data Scientist dan Data Engineer. Keduanya sama-sama bekerja dengan data, tetapi ternyata fokus pekerjaan dan skill yang dibutuhkan cukup berbeda.

Peran yang berkaitan dengan data juga semakin banyak dibutuhkan. Dalam Future of Jobs Report 2025, Big Data Specialists termasuk salah satu pekerjaan yang diproyeksikan tumbuh paling cepat hingga 2030.

Lalu, apa sebenarnya perbedaan Data Scientist vs Data Engineer? Apakah keduanya harus menguasai programming? Apa saja tugas, skill, dan tools yang digunakan masing-masing?

Supaya tidak salah memahami kedua profesi ini, mari kenali perbedaannya dan bagaimana keduanya saling berhubungan dalam proses mengolah data.

BACA JUGA: 10 Rekomendasi Tools untuk Automation Testing

Apa Itu Data Scientist?

Data Scientist adalah profesional yang menggunakan data untuk menemukan pola, menghasilkan insight, dan membantu menjawab berbagai permasalahan bisnis. Dalam pekerjaannya, Data Scientist dapat menggabungkan statistik, programming, dan machine learning untuk mengolah serta menganalisis data.

Sederhananya, Data Scientist berfokus pada apa yang bisa ditemukan dan dipelajari dari data. Hasil analisisnya dapat digunakan untuk memahami kondisi yang terjadi, membuat prediksi, atau menjadi bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan.

Apa Saja Tugas Data Scientist?

Beberapa tugas yang umum dilakukan Data Scientist antara lain:

• Mengumpulkan dan mengolah data untuk kebutuhan analisis.
• Menganalisis data untuk menemukan pola dan insight.
• Membuat model statistik atau machine learning.
• Mengevaluasi hasil analisis dan model.
• Menyampaikan hasil analisis agar dapat dipahami oleh tim atau pihak bisnis.

Apa Saja Skill yang Dibutuhkan Data Scientist?

Untuk menjalankan tugas tersebut, Data Scientist umumnya membutuhkan beberapa kemampuan, seperti:

• Statistik dan matematika dasar
• SQL dan programming, terutama Python
• Pengolahan dan analisis data
• Machine learning
• Data visualization
• Problem solving dan kemampuan komunikasi

BACA JUGA: Apa Itu REST API? Cara Kerja dan Contohnya

Apa Itu Data Engineer?

Data Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab membangun dan mengelola sistem yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, serta memproses data. Peran ini memastikan data dari berbagai sumber dapat tersedia dan digunakan untuk kebutuhan analisis.

Sederhananya, Data Engineer lebih berfokus pada bagaimana data disiapkan dan dapat digunakan dengan baik. Karena itu, pekerjaannya banyak berkaitan dengan database, data pipeline, dan infrastruktur data.

Apa Saja Tugas Data Engineer?

Beberapa tugas yang umum dilakukan Data Engineer antara lain:

• Membangun dan mengelola data pipeline.
• Mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber.
• Mengelola database dan data warehouse.
• Memastikan data dapat diakses dan diproses dengan baik.
• Menjaga kualitas serta keandalan sistem pengolahan data.

Apa Saja Skill yang Dibutuhkan Data Engineer?

Beberapa kemampuan yang umumnya dibutuhkan antara lain:

• SQL dan programming, terutama Python
• Database dan data warehouse
• Data pipeline dan data processing
• Cloud platform
• Data architecture
• Problem solving

BACA JUGA: Mengapa Python dan SQL Jadi Fondasi Wajib di Bootcamp Data Science? Ini Alasannya

Apa Saja Perbedaan Data Scientist vs Data Engineer?

Meski sama-sama bekerja dengan data, Data Scientist dan Data Engineer memiliki fokus yang berbeda. Data Engineer lebih banyak memastikan data dapat dikumpulkan, disimpan, diproses, dan diakses dengan baik, sedangkan Data Scientist memanfaatkan data tersebut untuk menghasilkan analisis, insight, dan prediksi.

Perbedaan keduanya dapat dilihat dari beberapa aspek berikut:

1. Fokus Utama Pekerjaan

Data Engineer berfokus pada menyiapkan infrastruktur dan alur data agar data dari berbagai sumber dapat digunakan dengan baik. Mereka membangun sistem yang memungkinkan data dikumpulkan, dipindahkan, disimpan, dan diproses secara terstruktur.

Sementara itu, Data Scientist berfokus pada menggali informasi dari data untuk menemukan pola, menjawab pertanyaan bisnis, dan membuat prediksi. Jadi, jika Data Engineer memastikan data “siap digunakan”, Data Scientist lebih banyak mengeksplorasi apa yang bisa dipelajari dari data tersebut.

2. Jenis Masalah yang Diselesaikan

Masalah yang dihadapi keduanya juga berbeda. Data Engineer dapat menangani masalah seperti data yang berasal dari banyak sistem, proses pemindahan data yang belum efisien, atau data yang belum tersedia dalam format yang siap dianalisis.

Di sisi lain, Data Scientist berhadapan dengan pertanyaan yang membutuhkan analisis lebih lanjut. Misalnya, mengapa penjualan menurun, pelanggan mana yang berpotensi berhenti menggunakan layanan, atau berapa perkiraan permintaan produk di periode berikutnya.

Dengan kata lain, Data Engineer banyak menyelesaikan masalah pada alur dan infrastruktur data, sedangkan Data Scientist lebih banyak menyelesaikan masalah melalui analisis dan pemodelan data.

3. Proses dan Aktivitas Kerja

Dalam proses kerjanya, Data Engineer dapat membangun data pipeline untuk memindahkan data dari sumber seperti aplikasi, database, atau sistem transaksi menuju tempat penyimpanan dan pengolahan data. Mereka juga dapat melakukan data transformation dan memastikan proses tersebut berjalan secara konsisten.

Sementara itu, Data Scientist biasanya bekerja dengan data yang sudah tersedia untuk melakukan data cleaning, eksplorasi data, analisis statistik, feature engineering, hingga membangun dan mengevaluasi model machine learning.

Karena itu, proses kerja Data Engineer lebih banyak berkaitan dengan menyiapkan dan mengelola data, sedangkan Data Scientist menggunakan data tersebut untuk analisis dan pemodelan.

4. Skill yang Dibutuhkan

Keduanya sama-sama membutuhkan kemampuan SQL dan programming, tetapi memiliki penekanan skill yang berbeda.

Data Engineer umumnya membutuhkan kemampuan database, SQL, data pipeline, data processing, cloud computing, dan data architecture. Kemampuan tersebut digunakan untuk membangun sistem yang dapat menangani data secara efisien dan andal.

Sementara itu, Data Scientist perlu memahami statistik, probabilitas, analisis data, machine learning, data visualization, dan programming. Kemampuan tersebut membantu mereka mengolah data, menemukan pola, membangun model, dan menginterpretasikan hasil analisis.

5. Tools dan Teknologi yang Digunakan

Perbedaan fokus pekerjaan juga memengaruhi tools yang digunakan. Data Engineer dapat menggunakan PostgreSQL, Apache Spark, Apache Airflow, dan berbagai cloud platform untuk mengelola database, memproses data, dan membangun data pipeline.

Sementara itu, Data Scientist dapat menggunakan Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, dan Jupyter Notebook untuk melakukan pengolahan data, analisis statistik, eksperimen, hingga membangun model machine learning.

Namun, batas penggunaan tools tidak selalu mutlak. Dalam proyek tertentu, keduanya dapat menggunakan teknologi yang sama, tergantung kebutuhan dan workflow perusahaan.

6. Output atau Hasil Kerja

Output yang dihasilkan juga menjadi salah satu perbedaan Data Scientist vs Data Engineer.

Data Engineer dapat menghasilkan data pipeline, database, data warehouse, atau sistem pemrosesan data. Output tersebut membantu memastikan data dapat diakses, diproses, dan digunakan oleh tim lain.

Sementara itu, hasil kerja Data Scientist dapat berupa laporan analisis, insight, model statistik, model machine learning, atau prediksi. Hasil tersebut kemudian dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk memahami kondisi atau menentukan strategi tertentu.

7. Peran dalam Alur Pengolahan Data

Meski memiliki tanggung jawab berbeda, keduanya dapat bekerja dalam satu alur yang sama.

Misalnya, perusahaan ingin memprediksi permintaan produk. Data Engineer dapat mengumpulkan data transaksi dari berbagai sumber, membangun pipeline, dan menyiapkan data agar dapat digunakan. Setelah itu, Data Scientist dapat mengeksplorasi data, mencari pola pembelian, menentukan variabel yang relevan, lalu membangun model prediksi.

Dari contoh tersebut, terlihat bahwa pekerjaan keduanya saling melengkapi. Data yang disiapkan Data Engineer menjadi salah satu input bagi Data Scientist untuk melakukan analisis dan pemodelan.

Jadi, secara sederhana, Data Engineer memastikan data tersedia dan siap digunakan, sedangkan Data Scientist memanfaatkan data tersebut untuk menghasilkan analisis, insight, dan prediksi.

BACA JUGA: Bootcamp Data Science Bersertifikasi BNSP dan Internasional di Digital Skola

Bagaimana Data Scientist dan Data Engineer Bekerja Sama?

Data Scientist dan Data Engineer memiliki tanggung jawab yang berbeda, tetapi keduanya dapat bekerja sama dalam satu proses pengolahan data. Data yang dianalisis oleh Data Scientist perlu disiapkan terlebih dahulu agar dapat digunakan dengan baik.

Misalnya, sebuah perusahaan ingin mengetahui produk mana yang kemungkinan memiliki permintaan tinggi pada bulan berikutnya.

Data Engineer dapat mengumpulkan data transaksi dari berbagai sumber, membersihkannya, lalu membangun data pipeline agar data dapat disimpan dan diakses secara terstruktur. Setelah data siap, Data Scientist dapat menggunakannya untuk menganalisis pola pembelian dan membangun model prediksi.

Hasil analisis tersebut kemudian dapat digunakan oleh tim bisnis sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan strategi, seperti perencanaan stok atau promosi.

Secara sederhana, alurnya dapat digambarkan seperti ini:

Sumber Data → Data Engineer → Data Pipeline & Data Processing → Data Scientist → Analisis & Machine Learning → Insight/Prediksi → Kebutuhan Bisnis

Kolaborasi ini menunjukkan bahwa Data Scientist dan Data Engineer bukan dua peran yang saling menggantikan. Keduanya memiliki fokus berbeda, tetapi sama-sama berperan dalam membantu perusahaan memanfaatkan data secara lebih optimal.

BACA JUGA: 10 Cara Menjadi Freelance Data Entry

Mana yang Cocok Dipelajari, Data Science atau Data Engineering?

Setelah mengetahui perbedaan Data Scientist vs Data Engineer, kamu mungkin masih bertanya-tanya: kalau ingin belajar salah satunya, harus mulai dari mana?

Jawabannya bergantung pada jenis pekerjaan dan aktivitas yang lebih ingin kamu dalami. Keduanya membutuhkan kemampuan teknis, tetapi fokus belajarnya berbeda.

Data Science Cocok untuk Kamu yang…

Data Science bisa dipertimbangkan jika kamu tertarik dengan:

• Mengolah dan menganalisis data untuk menemukan pola.
• Statistik dan machine learning.
• Membuat prediksi berdasarkan data.
• Mengubah hasil analisis menjadi insight yang dapat dipahami.
• Memecahkan masalah menggunakan data.

Data Engineering Cocok untuk Kamu yang…

Sementara itu, Data Engineering bisa dipertimbangkan jika kamu lebih tertarik dengan:

• Database dan pengelolaan data.
• Membangun data pipeline.
• Mengintegrasikan data dari berbagai sumber.
• Data processing dan infrastruktur data.
• Cloud platform dan sistem yang mendukung pengolahan data.

Jadi, sebelum menentukan jalur belajar, coba lihat kembali aktivitas yang paling ingin kamu dalami. Apakah kamu lebih tertarik menggali informasi dari data atau membangun sistem agar data siap digunakan? Dari sini, kamu bisa mulai menentukan materi dan skill yang ingin dipelajari lebih lanjut.

BACA JUGA: 31 Microsoft Excel Hacks Untuk Berbagai Kebutuhan Pekerjaan

Bagaimana Cara Memulai Belajar Data Science atau Data Engineering?

Baik Data Science maupun Data Engineering memiliki materi yang cukup luas. Karena itu, proses belajar sebaiknya dimulai dari fundamental sebelum masuk ke topik yang lebih kompleks.

Apa yang Perlu Dipelajari di Data Science?

Kamu bisa memulai dengan:

1. Memahami dasar data dan statistik untuk memahami cara membaca serta menginterpretasikan data.
2. Mempelajari SQL dan Python sebagai dasar untuk mengambil, mengolah, dan menganalisis data.
3. Mengenal NumPy dan Pandas untuk melakukan manipulasi serta persiapan data.
4. Mempelajari data visualization untuk menyajikan hasil analisis dengan lebih mudah dipahami.
5. Melanjutkan ke machine learning setelah memahami dasar pengolahan dan analisis data.
6. Mengerjakan project agar konsep yang dipelajari dapat dipraktikkan pada data dan permasalahan nyata.

Apa yang Perlu Dipelajari di Data Engineering?

Sementara itu, jalur belajar Data Engineering dapat dimulai dengan:

1. Memahami konsep database dan SQL untuk mengelola serta mengambil data.
2. Mempelajari Python atau bahasa programming lain yang umum digunakan dalam pengolahan data.
3. Memahami data pipeline dan ETL/ELT untuk mengetahui bagaimana data dipindahkan dan diproses.
4. Mengenal data warehouse dan data lake sebagai bagian dari penyimpanan data dalam skala besar.
5. Mempelajari teknologi cloud dan data processing sesuai kebutuhan.
6. Berlatih membangun project seperti data pipeline sederhana agar memahami bagaimana sistem data bekerja secara langsung.

Apa pun jalur yang dipilih, belajar melalui project dapat membantu menghubungkan teori dengan praktik. Dengan begitu, kamu tidak hanya memahami konsep, tetapi juga terbiasa menerapkannya pada permasalahan yang lebih nyata.

BACA JUGA: Perbandingan Bootcamp DevOps Engineer Digital Skola VS Bootcamp Lain

Kesimpulan

Jadi, perbedaan Data Scientist vs Data Engineer terutama terlihat dari fokus dan tanggung jawabnya. Data Scientist berfokus pada analisis data, pencarian insight, dan pembuatan prediksi, sedangkan Data Engineer berfokus pada menyiapkan data, membangun data pipeline, serta mengelola infrastruktur data.

Keduanya juga memiliki skill dan tools yang berbeda, meskipun sama-sama membutuhkan kemampuan seperti SQL dan programming. Dalam praktiknya, kedua peran ini dapat bekerja sama agar data yang tersedia bisa diolah dan dimanfaatkan untuk kebutuhan bisnis.

Kalau tertarik mendalami salah satunya, kamu bisa mulai dari fundamental sesuai fokus yang ingin dipelajari, kemudian memperbanyak praktik melalui project agar semakin terbiasa menerapkan konsep yang dipelajari.

BACA JUGA: 25 Istilah Data Science yang Sering Ditanyakan Pemula

Sudah Tahu Bedanya? Saatnya Perdalam bersama Digital Skola!

Setelah memahami perbedaan Data Scientist dan Data Engineer, kamu bisa mulai menentukan skill mana yang ingin dikembangkan. Kalau tertarik dengan analisis data, machine learning, dan mencari insight, Data Science bisa menjadi salah satu jalur yang kamu eksplor lebih lanjut.

Lewat Bootcamp Data Science with Certification + Real Internship dari Digital Skola, kamu akan membangun fondasi mulai dari database, SQL, dan programming, lalu mempraktikkan pengolahan data menggunakan PostgreSQL, NumPy, Pandas, Git, dan GitHub.

Selain belajar, kamu juga akan mengerjakan 6 project portofolio dan mengikuti 6 minggu virtual internship untuk mendapatkan pengalaman praktik dengan workflow dan lingkungan kerja di industri.

Bangun fondasi Data Science dan kembangkan skill-mu melalui praktik yang lebih terarah bersama Digital Skola!

FAQ

1. Apakah Data Scientist dan Data Engineer sama?

Tidak. Keduanya sama-sama bekerja dengan data, tetapi memiliki fokus, tugas, dan skill yang berbeda.

2. Apakah Data Scientist dan Data Engineer bisa bekerja sama?

Bisa. Data Engineer menyiapkan data dan infrastrukturnya, kemudian Data Scientist dapat menggunakan data tersebut untuk analisis dan pemodelan.

3. Apakah Data Scientist dan Data Engineer punya gaji yang berbeda?

Bisa berbeda karena dipengaruhi pengalaman, perusahaan, lokasi, dan tanggung jawab pekerjaan. Tidak ada angka gaji yang berlaku sama untuk semua posisi.