Dalam era digital yang dipenuhi dengan data, profesi yang berkaitan dengan analisis data semakin menjadi sorotan. Dua di antaranya adalah Data Analyst dan Data Scientist. Meskipun seringkali kedua profesi ini disamakan, sebenarnya terdapat perbedaan yang signifikan dalam hal tugas, tanggung jawab, dan keterampilan yang diperlukan. Untuk memahami perbedaan tersebut, mari kita telaah lebih dalam.
Baca juga: Kursus IT Online Gratis: Dari Nol Sampai Jadi Programmer
Apa itu Data Analyst?
Data Analyst adalah seorang profesional yang bertanggung jawab untuk menganalisis data menggunakan berbagai teknik dan alat untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan. Mereka bekerja dengan data yang sudah ada, membersihkan, memproses, dan menganalisisnya untuk menjawab pertanyaan bisnis atau masalah yang spesifik.
Apa itu Data Scientist?
Data Scientist adalah seorang ahli yang memiliki kemampuan analisis data yang mendalam dan keahlian dalam pemrograman, statistik, dan pemahaman domain bisnis. Mereka tidak hanya menganalisis data yang ada, tetapi juga merancang dan membangun model prediktif, mengembangkan algoritma, dan menemukan wawasan yang mendalam dari data untuk mengidentifikasi peluang bisnis atau masalah yang kompleks.
Perbedaan antara Data Analyst dan Data Scientist
Perbedaan utama antara Data Analyst dan Data Scientist terletak pada kedalaman analisis dan tanggung jawab mereka terhadap data. Data Analyst cenderung fokus pada analisis deskriptif dan eksploratif untuk memberikan pemahaman yang jelas tentang apa yang terjadi berdasarkan data historis. Di sisi lain, Data Scientist lebih terlibat dalam analisis prediktif dan preskriptif, membangun model statistik dan machine learning untuk membuat prediksi dan memberikan rekomendasi yang lebih kompleks.
Peran dan tanggung jawab Data Analyst dan Data Scientist
Peran Data Analyst meliputi:
– Melakukan data cleaning dan pengaturan ulang untuk analisis.
– Menganalisis data untuk menemukan pola dan tren.
– Membuat laporan dan visualisasi data yang mudah dimengerti.
– Memberikan wawasan yang mendukung pengambilan keputusan bisnis.
Peran Data Scientist meliputi:
– Merancang dan mengembangkan model prediktif menggunakan teknik machine learning dan statistik.
– Mengeksplorasi data untuk menemukan hubungan yang kompleks.
– Mengidentifikasi dan mengevaluasi algoritma yang sesuai untuk masalah yang ada.
– Menerapkan solusi data-driven untuk mengatasi tantangan bisnis yang kompleks.
Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi Data Analyst dan Data Scientist
Keterampilan yang diperlukan untuk menjadi Data Analyst meliputi:
– Pemahaman yang kuat tentang analisis statistik.
– Kemampuan menggunakan alat analisis data seperti SQL, Excel, dan Python/R.
– Keterampilan komunikasi yang baik untuk menjelaskan wawasan data kepada pemangku kepentingan bisnis.
Keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist meliputi:
– Pemahaman yang mendalam tentang machine learning dan statistik.
– Kemampuan pemrograman yang kuat dalam bahasa seperti Python, R, atau Scala.
– Keahlian dalam pengelolaan dan analisis big data.
– Kemampuan untuk berpikir kritis dan memecahkan masalah dengan kreatif.
Baca juga: Jasa Konsultan Javascript: Solusi Optimasi Aplikasi Web
Kesimpulan
Meskipun Data Analyst dan Data Scientist memiliki kesamaan dalam penggunaan data untuk mendukung pengambilan keputusan, perbedaan dalam kedalaman analisis, tanggung jawab, dan keterampilan yang diperlukan membuat keduanya menjadi profesi yang unik. Memahami perbedaan ini penting bagi siapa pun yang tertarik dalam karir di bidang analisis data, karena memungkinkan mereka untuk memilih jalur yang sesuai dengan minat dan keterampilan mereka.
Temukan Lowongan Pekerjaan Di MSBU!
PT MSBU Konsultan Indonesia 
