Pernahkah kamu kebingungan saat melihat adanya lowongan kerja dengan posisi data analyst, data scientist, dan data entry?
Bagi pemula, ketiga istilah ini terasa cukup sama. Padahal, mereka memiliki perbedaan dari segi fokus dan kedalaman perannya.
Agar tidak salah memilih, mari pahami perbedaan data scientist dan data analyst terlebih dahulu. Dengan pemahaman yang tepat kamu bisa menentukan apa saja skill, tools dan roadmap belajar apa yang paling cocok dengan kebutuhanmu!
Apa Itu Data Scientist?
Data scientist adalah seorang pekerja profesional yang fokus untuk membangun model, sistem prediksi, dan solusi berbasis data melalui pendekatan statistik dan machine learning.
Selain membaca data, ia juga memastikan solusi ini dapat belajar dan menghasilkan prediksi atau rekomendasi otomatis berdasarkan kumpulan data yang dimiliki.
Apa Itu Data Analyst?
Sementara itu, data analyst adalah pekerja profesional yang bertugas untuk mengolah, membersihkan, menganalisis, hingga menyajikan data agar mudah dipahami oleh tim bisnis lainnya.
Dia akan mengubah data mentah menjadi laporan, dashboard, dan insight yang bisa langsung digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis.
Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst
Ada beberapa perbedaan data Scientist dan data analis yang bisa kamu lihat dari beberapa aspek, seperti tujuan pekerjaannya, fokus waktu analisis, jenis analisis, tools yang digunakan, tingkat pemrograman, skill statistik, hasil kerja, dan peran dalam tim.perlu Anda pahami.
1. Tujuan Pekerjaan
Profesi data analyst fokus menemukan data yang dapat menyelesaikan permasalahan bisnis, baik yang sedang dihadapi atau sudah terjadi.
Sementara itu, seorang data scientist fokus mengembangkan model prediksi untuk mendapatkan peluang baru yang bisa dimanfaatkan bisnis.
2. Fokus Waktu Analisis
Data analyst lebih banyak berkutat dengan data masa lalu hingga saat ini untuk mengevaluasi performa dan membuat laporan rutin.
Berbeda dengan data scientist yang fokus memproyeksikan masa depan untuk membantu perencanaan bisnis ke depannya.
3. Jenis Analisis
Umumnya, data analyst membantu menganalisis ringkasan, tren, dan membandingkan performa antar periode untuk memahami kondisi bisnis di lapangan.
Sementara itu, data scientist menggunakan model statistik dan machine learning untuk memperkirakan hasil dan rekomendasi tindakan ke depannya.
4. Tools yang Digunakan
Tools yang biasa digunakan data analyst antara lain Excel, SQL, dan BI tools iseperti Power BI atau Tableau untuk pengolahan dan visualisasi data.
Di sisi lain, data scientist lebih banyak menggunakan Python dan beberapa library AI serta machine learning-nya untuk kebutuhan coding dan eksperimen model.
5. Tingkat Pemrograman
Seorang data analyst pemula umumnya harus memiliki skill coding dasar hingga menengah untuk keperluan query data dan analisis sederhana. Hal ini terjadi karena tugas mereka banyak diotomatisasi oleh tools visual.
Data scientist memerlukan kemampuan coding yang lebih mendalam karena harus membangun dan menguji model prediksi itu sendiri.
6. Skill Statistik
Seorang data analyst memerlukan skill statistik dasar untuk membaca pola dan membandingkan data agar bisa menyampaikannya ke tim internal lainnya.
Di sisi lain, data scientist memerlukan ilmu statistik lanjutan untuk membuat model prediksi yang lebih akurat dan kompleks.
7. Hasil Kerja
Output hasil kerja seorang data analyst umumnya berbentuk laporan, dashboard, atau insight yang langsung bisa dipahami manajemen.
Berbeda dengan data scientist yang menghasilkan model prediksi atau sistem analitik otomatis yang bisa langsung dipakai oleh bisnis.
8. Peran dalam Tim
Terakhir, data analyst membantu pengambilan keputusan berbasis data sehari-hari bersama manajemen.
Sementara itu, data scientist umumnya terlibat dalam proyek atau inovasi berbasis data untuk kebutuhan jangka panjang.
Tabel Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst
Untuk mempermudahmu, berikut kami sajikan perbedaan antara kedua peran ini dalam bentuk tabel sederhana.
| Aspek | Data Analyst | Data Scientist |
| Fokus Utama | Mengolah dan membaca data untuk menemukan insight | Membangun model dan solusi prediktif berbasis data |
| Tujuan Pekerjaan | Menjawab pertanyaan bisnis dari data yang ada | Memprediksi kemungkinan yang akan terjadi |
| Jenis Pertanyaan | Apa yang terjadi dan kenapa terjadi | Apa yang akan terjadi dan apa yang sebaiknya dilakukan |
| Fokus Waktu | Data historis dan data berjalan | Proyeksi dan prediksi masa depan |
| Jenis Analisis | Deskriptif dan diagnostik | Prediktif dan preskriptif |
| Output Utama | Laporan, dashboard, insight visual | Model prediksi dan sistem analitik |
| Tools Umum | Excel, SQL, Power BI, Tableau | Python, ML libraries, AI framework |
| Tingkat Coding | Dasar sampai menengah | Menengah sampai lanjutan |
| Statistik | Statistik dasar | Statistik lanjutan |
| Peran di Tim | Mendukung keputusan bisnis harian | Mendorong inovasi dan strategi berbasis model |
| Gaya Kerja | Banyak eksplorasi dan visualisasi data | Banyak eksperimen model dan pemodelan data |
| Keterlibatan Produk | Jarang masuk ke sistem produk | Sering terintegrasi ke sistem atau fitur produk |
Cara Menentukan Peran yang Cocok untuk Karier Anda
Bagaimana cara menentukan peran mana yang sesuai dengan minat dan gaya kerjamu? Mari perhatikan beberapa hal di bawah ini!
1. Suka Analisis dan Visualisasi Data
Jika kamu lebih suka membuat laporan, dashboard, atau membaca pola data tertentu, mulailah untuk berkarir di bidang data analyst. Hal ini disebabkan karena data analyst fokus untuk mengeksplorasi data dan mengkomunikasikan hasilnya kepada manajemen.
2. Suka Logika, Model, dan Eksperimen
Sebaliknya, karir data analis lebih cocok untuk kamu yang tertarik untuk membangun model prediksi dan mencoba berbagai jenis algoritma. Di sini, kamu akan melewati banyak proses try and error dengan berbagai kode matematis.
3. Ingin Masuk Dunia Data Lebih Cepat
Terakhir, jika kamu ingin masuk ke dunia pemrograman ini secepat mungkin, pilihlah roadmap data analyst.
Peran ini memiliki kurva belajar yang lebih bertahap dan lebih banyak dibutuhkan oleh industri. Kamu bisa naik level ke arah data scientist saat sudah memenuhi skill-skill yang diperlukan.
Mulai Kariermu Sebagai Data Analyst Terlebih Dahulu!
Itulah 8 aspek perbedaan data scientist dan data analyst yang harus kamu ketahui. Dengan memahami keduanya, kamu bisa menentukan roadmap belajar yang lebih tepat.
Sesuai dengan yang dijelaskan sebelumnya, kamu bisa mulai berkarir sebagai seorang data analyst dulu sebelum melanjutkannya ke arah data scientist.
Jika ingin menjadi seorang data analyst, mari ikuti kursus data analyst untuk pemula dari Coding Studio!
Dalam kelas ini, kamu akan mempelajari skill dasar Python, library Python, manipulasi data, visualisasi, hingga penyempurnaan model regresi untuk prediksi dan pengambilan keputusan.
Mari mulai langkah awalmu untuk menjadi data analyst handal!