Data Analyst vs Data Scientist: Mana Pilihan Karirmu?

Perbedaan Secara Umum 

Sebelum mengenal lebih jauh, perbedaan data analyst dan data scientist. Simak perbedaan kedua bidang berikut ini. 

Data analyst adalah pekerjaan yang paling dibutuhkan pada tahun 2025 menurut World Economic Forum (WEF). Secara umum, data analyst adalah bidang pekerjaan yang bertugas menganalisis data menggunakan berbagai program dan aplikasi pengolahan data Microsoft Excel, Tableau, dan SQL. Seorang data analyst harus mampu menerjemahkan data menjadi laporan untuk membantu manajemen dan pengolahan data perusahaan. Bidang penganalisis data juga harus mampu menyelesaikan masalah yang dihadapi dengan cepat dalam jangka pendek.

Sedangkan, data scientist adalah bidang pekerjaan yang harus mampu memprediksi masalah yang akan dihadapi dan solusi untuk menyelesaikannya. Hal ini dikarenakan data scientist menggunakan algoritma Machine Learning yang dapat digunakan untuk memprediksi hal-hal yang akan terjadi di masa depan. Data scientist biasanya berkutat pada big data, machine learning, dan IoT (Internet of Things). Seorang data scientist memerlukan keahlian yang cukup di bidang statistik, matematika, pemrograman komputasi, dan operasi data. 

Baca Juga | Apa Itu Big Data Analytics?

Perbedaan Tanggung Jawab Kedua Bidang Pengolahan Data 

Secara umum, data analyst dan data scientist memiliki tanggung jawab yang berbeda. Hal itu dapat terlihat pada paparan tanggung jawab kedua bidang berikut. 

Tanggung Jawab Data Analyst: 

1. Penganalisisan data menggunakan statistik deskriptif 
2. Bahasa query database digunakan untuk mengambil informasi dan memanipulasinya. 
3. Melakukan penyaringan, pembersihan serta perubahan rupa data pada tahap awal
4. Memvisualkan hasil data untuk dikomunikasikan dengan tim 
5. Melakukan kerja sama dengan tim manajemen untuk memahami persyaratan bisnis
6. Melakukan Exploratory Data Analysis atau Analisis Data Eksplorasi

Tanggung Jawab Data Scientist: 

1. Melakukan perubahan rupa data dan pembersihan data untuk dilibatkan dalam pengolahan data 
2. Paham mengenai persyaratan perusahaan dan model bisnis yang digunakan.
3. Memiliki rasa penasaran untuk merumuskan pertanyaan mandiri untuk masalah yang akan dihadapi
4. Menggunakan algoritma machine learning untuk mengenali dan menggolongkan pola dalam data 
5. Mengembangkan model yang disesuaikan dengan rencana perusahaan yang telah ditetapkan
6. Memvisualkan data dengan menggabungkan keterampilan komunikasi untuk mengomunikasikan hasil data pada perusahaan. 

Baca Juga | 

Peluang Kerja data Scientist

4 Cara Jadi Data Scientist Tanpa Pengalaman Kerja

Kemampuan dan Alat yang Digunakan oleh Kedua Bidang Pengolahan Data 

Penunjang pekerjaan penganalisis dan saintis data berkutat di bidang pemrograman dan matematik. Selain itu, kemampuan yang perlu dikuasai kedua pekerjaan tersebut juga berbeda. Berikut beberapa kemampuan dan alat yang digunakan oleh seorang data analyst dan data scientist.

Kemampuan dan Alat yang Digunakan Seorang Data Analyst

1. Memiliki kemampuan matematika 
2. Menguasai kecakapan memecahkan masalah 
3. Memiliki penguasaan komunikasi yang terampil 
4. Memiliki keterampilan menganalisis yang kuat
5. Menguasai program pengolah data, seperti Microsoft Excel, Tableau, dan SQL

Baca Juga | 5 Skill Data Analyst Yang Kamu Butuhkan

Kemampuan dan Alat yang Digunakan Seorang Data Scientist

1. Memiliki pengetahuan di bidang matematika dan statistik yang mendalam 
2. Mampu menangani informasi struktur dan tidak terstruktur secara terampil 
3. Mahir dalam algoritma machine learning 
4. Menguasai penanganan teknik data mining 
5. Menguasai program pengolah data, seperti Python, SAS, dan R.

Kesimpulan 

Data analyst adalah bidang yang menguasai pengolahan data untuk divisualisasikan dalam proses membantu manajemen perusahaan dalam mengolah data perusahaan. Seorang penganalisis data perlu menguasai program pengolah seperti Microsoft Excel, Tableau, dan SQL dalam bekerja serta perlu memiliki keterampilan analitis yang kuat. 

Sedangkan, data scientist adalah bidang yang menggunakan algoritma machine learning untuk memprediksi masalah yang akan dihadapi di masa depan. Seorang saintis data juga mencari solusi dari masalah yang akan dihadapi untuk dikomunikasikan pada perusahaan sebagai usaha preventif dari kebijakan yang akan diambil nanti. Orang-orang yang bekerja di bidang data saintis perlu memiliki kemahiran menguasai alat pemrograman, seperti Python, SAS, dan R. 

Ingin mahir mengolah data dan menganalisis menggunakan Microsoft Excel sebagai tahap awal menjadi data analyst? Gabung kelas Mahir Mengolah dan Menganalisis Data dengan Ms Excel bersama Vocasia, yuk!