Data Analyst Vs Data Scientist: Kenali Perbedaannya

Di era digital yang kian maju, data telah menjadi aset berharga bagi berbagai industri. Kebutuhan akan profesional yang mampu mengolah dan menganalisis data pun kian meningkat. Dua profesi yang sering dikaitkan dengan hal ini adalah Data Scientist dan Data Analyst. Meskipun sama-sama bergelut dengan data, kedua profesi ini memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Yuk, simak lebih lanjut untuk mengetahui perbedaan di kedua posisi ini.

Perbedaan Scope Data Analyst Vs Data Scientist

Data Analyst biasanya fokus pada analisis data untuk menemukan wawasan yang dapat langsung diimplementasikan. Tugas mereka meliputi mengumpulkan data, membersihkan data, melakukan analisis eksploratif, dan membuat laporan atau visualisasi data. Mereka mungkin menggunakan kueri SQL, spreadsheet, dan alat visualisasi dasar seperti Tableau atau Power BI untuk membantu dalam analisis dan pelaporan mereka. Data Scientist memiliki peran yang lebih dalam dalam pemodelan prediktif dan preskriptif, menggunakan algoritma machine learning dan teknik statistik canggih untuk membuat prediksi tentang masa depan atau untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dari data. Tugas mereka seringkali termasuk pemrosesan data berskala besar, pembuatan model statistik, dan implementasi algoritma ini dalam kode yang efisien menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R.

Perbedaan Skill Dan Tools Yang Digunakan

Data Analyst umumnya memerlukan keahlian dalam analisis statistik, penggunaan Excel yang maju, dan kemampuan untuk membuat kueri database dengan SQL. Mereka juga harus mahir dalam membuat visualisasi data yang memadai untuk analisis bisnis. Ini adalah skillset dasar yang harus dimiliki oleh seorang data analyst:

Memiliki pemahaman yang baik tentang matematika, statistik, dan ilmu komputer.
Menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL.
Memiliki pengetahuan tentang teknik analisis data dan visualisasi data.
Mampu berpikir kritis dan memecahkan masalah.
Memiliki kemampuan komunikasi yang baik untuk menyampaikan hasil analisis data.

Sedangkan seorang data scientist membutuhkan keahlian yang lebih dalam dalam statistik dan matematika, serta penggunaan bahasa pemrograman seperti Python atau R, yang digunakan untuk scripting dan analisis statistik. Mereka juga harus menguasai teknik machine learning, pemrosesan bahasa alami, dan kemampuan untuk bekerja dengan dataset besar (big data) menggunakan platform seperti Hadoop atau Spark. Berikut adalah skillset dasar yang harus dimiliki oleh seorang data scientist:

Memiliki pemahaman mendalam tentang matematika, statistik, dan ilmu komputer.
Menguasai bahasa pemrograman seperti Python, R, dan C++.
Memiliki pengetahuan tentang machine learning, deep learning, dan artificial intelligence.
Mampu berpikir kritis dan memecahkan masalah kompleks.
Memiliki kemampuan komunikasi yang baik untuk menjelaskan konsep teknis kepada stakeholders.

Perbedaan Role Objective

Seorang data analyst fokus utamanya adalah memberikan wawasan yang dapat membantu organisasi dalam membuat keputusan berbasis data. Mereka bekerja untuk mengidentifikasi tren, menjawab pertanyaan bisnis, dan memberikan rekomendasi berdasarkan analisis historis. Sedangkan, data scientist seringkali bertujuan untuk mengembangkan solusi yang lebih kompleks seperti sistem rekomendasi, otomatisasi proses berbasis data, dan produk atau layanan baru berdasarkan wawasan data prediktif dan preskriptif.

Perbedaan Rentang Gaji Rata-rata

Seorang data scientist diharuskan untuk memiliki kemampuan yang sangat teknis. Selain itu, seorang data scientist juga bertanggungjawab untuk membangung model machine learning dan deep learning untuk kebutuhan bisnis. Perbedaan paling kritis inilah yang pada dasarnya membedakan rentang gaji yang didapat oleh seorang data scientist dan data analyst. Di Indonesia, rata-rata rentang gaji seorang data analyst adalah sekitar Rp8,000,000 hingga Rp15,000,000 per bulan. Sedangkan rata-rata gaji seorang data scientist adalah sekitar Rp12,000,000 hingga Rp25,000,000 per bulan. Perlu diingat bahwa kedua role ini merupakan role yang sangat penting dan paling dicari di berbagai bisnis. Jika kamu tertarik untuk mempelajari data lebih lanjut, kamu bisa memulai dari mengambil mata kuliah dengan jurusan Sistem Informasi. Sampoerna University merupakan universitas terbaik dengan kurikulumnya yang sangat komprehensif. Universitas ini pun mempersiapkan kamu untuk menghadapi masalah-masalah realistis yang akan kamu temui di dunia kerja. Selain itu, kamu juga bisa mengambil program two degree (raih 2 gelar dalam 4 tahun) dari University of Arizona. Sampoerna University bekerjasama dengan University of Arizona (salah satu universitas terbaik di Amerika Serikat menurut penghargaan Times Higher Education), lho. Kamu bisa mendapatkan gelar dari kedua universitas ini hanya dalam waktu 4 tahun saja di Indonesia. Bagaimana? Menarik bukan? Yuk, langsung saja hubungi kami untuk tahu lebih lanjut.

Data Analyst Vs Data Scientist: Kenali Perbedaannya

Perbedaan Scope Data Analyst Vs Data Scientist

Perbedaan Skill Dan Tools Yang Digunakan

Perbedaan Role Objective

Perbedaan Rentang Gaji Rata-rata

Recent Post

Terima kasih telah memilih Sampoerna University. Mulai pendaftaran Anda hari ini!