Bidang data saat ini sangat dibutuhkan di beberapa tahun belakangan ini. Profesi data analyst dan data scientist jadi salah satu profesi in demand, bahkan sempat dinobatkan sebagai Most Sexiest Job in 21 Centuries.

Ini bisa terjadi karena memang dunia internet yang semakin berkembang pesat membuat kebutuhan akan pengolahan data menjadi sangat tinggi. 

Posisi seperti data analyst, data scientist dan data engineer banyak tersedia di platform lowongan kerja. Walaupun saling bersinggungan, tetapi ketiganya memiliki peran dan fungsi yang berbeda antara satu dengan yang lainnya. 

Apa saja perbedaannya? Yuk simak artikel ini untuk mempelajari lebih lanjut. 

Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist

Banyak orang yang masih salah membedakan antara data analyst dan data scientist. Karena keduanya memang masih berada di dalam lingkup yang sama dan saling bersinggungan. 

Untuk membedakannya, mudahnya data analyst lebih berfokus kepada menganalisa data spesifik dari sumber yang tersedia. 

Pekerjaan data analyst misalnya adalah menganalisa, jumlah pengguna pada sebuah aplikasi, memeriksa rentang umur para pengguna, menemukan jenis servis yang lebih diminati dan disukai pengguna.

Setelah mencari dan menganalisa data dari sumber-sumber tersebut, data analyst kemudian bertugas mencari insight yang berguna dari analisa data tersebut.

Outputnya sendiri, bisa saja visualisasi data yang dapat memudahkan stakeholder memahami data yang ada, atau insight yang didapat dari hasil analisa data yang sudah dikerjakan.

Sedangkan untuk data scientist sendiri, lebih banyak berkutat pada hal yang lebih teknikal. Misalnya mengumpulkan data menggunakan Python atau tools sejenis, mengolah tersebut menggunakan algoritma, hingga membangun machine learning model.

Singkatnya, data scientist lebih banyak melakukan riset dan uji coba dengan cara mengumpulkan dan mengolah data dengan toolsnya.

Peran dan Tanggung Jawab Data Analyst dan Data Scientist

Data analyst biasanya bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data untuk memberikan wawasan bisnis yang berguna. 

Data analyst berfokus pada data operasional dan taktis, dan memastikan bahwa data tersebut akurat dan dapat diandalkan.

Data Analyst juga membantu membuat laporan dan visualisasi data untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan bisnis yang lebih baik.

Di sisi lain, data scientist bertanggung jawab untuk membuat model prediktif dan menjalankan analisis statistik yang kompleks.

Data scientist seringkali memiliki latar belakang dalam matematika dan statistik, serta keahlian dalam pemrograman dan teknologi informasi. 

Data scientist menggunakan teknik machine learning dan AI untuk memprediksi tren masa depan. Lalu memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang data yang dihasilkan.

Skill Yang Dibutuhkan Data Analyst dan Data Scientist

Profesi data analyst dan data scientist semakin penting dalam era digital saat ini. Karena banyak perusahaan mengandalkan data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Untuk menjadi sukses di bidang ini, terdapat beberapa skill yang dibutuhkan oleh data analyst dan data scientist.

Skill yang dibutuhkan oleh Data Analyst:

• Keahlian Analitis: Data analyst harus memiliki kemampuan untuk menganalisis data secara efektif dan memahami apa yang data tersebut berikan.
• Pemahaman Teknologi Informasi: Data analyst harus memahami teknologi informasi yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data.
• Keterampilan Komunikasi: Data analyst harus dapat mengkomunikasikan hasil analisis dengan jelas dan terstruktur kepada manajemen dan rekan kerja.

Skill yang dibutuhkan oleh Data Scientist:

• Keahlian Statistik: Data scientist harus memiliki pemahaman yang kuat tentang statistik dan matematika, serta mampu menerapkan teknik analisis statistik yang canggih pada data.
• Keahlian dalam Pemrograman: Data scientist harus memiliki kemampuan pemrograman yang kuat, termasuk kemampuan dalam Python, R, atau bahasa pemrograman lainnya.
• Pemahaman Mendalam tentang AI: Data scientist harus memahami AI dan teknik machine learning secara mendalam untuk dapat membuat model prediktif yang akurat dan memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang data yang dihasilkan.

Baca juga: Apa itu Data Science? Pengertian, Keahlian dan Kegunaan

Latar Belakang Pendidikan Data Analyst dan Data Scientist

Untuk menjadi data analyst, setidaknya seseorang harus memiliki gelar sarjana dalam bidang matematika, statistik, ilmu komputer, atau bidang terkait lainnya. 

Gelar ini memberikan dasar pengetahuan yang diperlukan untuk menganalisis data secara efektif. Serta memahami bagaimana teknologi informasi digunakan dalam mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data.

Selain gelar sarjana, pelatihan tambahan dalam analisis data dan penggunaan teknologi informasi dapat membantu meningkatkan kemampuan seorang data analyst. 

Ada banyak program sertifikasi dan pelatihan yang tersedia untuk memperdalam pemahaman tentang pemrograman, pengolahan data, dan teknik analitis.

Untuk menjadi data scientist, gelar sarjana dalam bidang matematika, statistik, ilmu komputer, atau bidang terkait lainnya juga diperlukan. 

Namun, untuk mencapai posisi ini, diperlukan juga gelar master atau PhD dalam bidang data science, statistik, atau ilmu komputer.

Gelar master atau PhD memberikan pengetahuan yang lebih mendalam tentang statistik, pemrograman, dan teknik machine learning. 

Keterampilan dalam pemrograman dan statistik sangat penting untuk dapat membuat model prediktif yang akurat dan memberikan wawasan yang lebih mendalam.

Selain gelar, pengalaman praktis dalam mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data juga sangat penting dalam profesi data scientist. 

Banyak perusahaan yang mengharapkan data scientist memiliki pengalaman di bidang industri tertentu. Sehingga mereka dapat memahami konteks data dan memberikan solusi yang lebih efektif.

Baca juga: Framework Kerja Data Science, Langkah Penting Bagi Perusahaan

Perkembangan Karir Data Analyst dan Data Scientist

Pada tingkat paling rendah, seseorang dapat memulai karir sebagai asisten data analyst. Tugas-tugas yang dilakukan meliputi pengumpulan dan pengolahan data, serta menyusun laporan dasar. 

Setelah memiliki pengalaman yang cukup, seorang data analyst dapat naik ke posisi senior data analyst, yang membutuhkan kemampuan analitis yang lebih tinggi dan dapat membimbing junior data analyst.

Jenjang karir selanjutnya adalah menjadi data manager, yang bertanggung jawab atas semua aspek data di sebuah organisasi. 

Sebagai seorang data manager, seseorang harus memiliki keterampilan manajemen, pengolahan data yang lebih kompleks, serta memimpin tim data analyst untuk menghasilkan wawasan yang lebih baik dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis.

Seorang data scientist pada awalnya dapat memulai karir sebagai data analyst dan dapat naik ke posisi junior data scientist setelah memiliki pengalaman dan keterampilan yang cukup. 

Seorang junior data scientist biasanya memiliki tanggung jawab untuk membantu senior data scientist dalam pengembangan model machine learning dan menganalisis data untuk menemukan wawasan baru.

Setelah memiliki pengalaman yang cukup, seorang data scientist dapat menjadi senior data scientist. 

Pada posisi ini, tanggung jawabnya meliputi mengembangkan model machine learning yang lebih kompleks, mengelola dan mengontrol kualitas data, serta memimpin tim data scientist.

Jenjang karir tertinggi untuk seorang data scientist adalah menjadi kepala data scientist. 

Sebagai kepala data scientist, seseorang harus memiliki keterampilan manajemen, kemampuan untuk membuat keputusan strategis berdasarkan data, serta kemampuan untuk memimpin tim data scientist dalam mengembangkan solusi analitik yang lebih canggih.