Oleh DQLab

Sesuai ungkapan “Data is The New Oil”, industri data kini banyak diminati. Ya, profesi Data Scientist dan Data Analyst pun makin dicari oleh perusahaan. Belum lagi penghasilan yang menjanjikan.

Ilmuwan Data (Data Scientist) dan data analyst (Analis Data) merupakan profesi bidang data sciece yang paling populer. Keduanya memiliki tanggung jawab yang besar terhadap data. Lalu apa saja perbedaan data scientist dan data analyst? Simak 3 hal ini.

1. Kualifikasi Saat Melamar Kerja

Data Scientist maupun Data Analyst memiliki ilmu dasar yang sama, antara lain statistik dan pemrograman.

Perbedaan yang paling mendasar antara Data Scientist dan Data Analyst bisa kita lihat sejak proses rekrutmen. Data Scientist dilihat kemampuannya dalam mengotomatisasi proses manual. Dengan menggunakan Machine Learning packages dari library seperti Sklearn dan TensorFlow, pelamar diminta untuk menyerap data, membersihkannya, melatih dan mengevaluasi model, dan mengeluarkan saran atau prediksi untuk pengguna akhir. 

Lain halnya dengan calon Data Analyst. Saat tes kerja, mereka biasanya diminta untuk membuat query tabel database, melakukan join, subquery, dan beberapa query mendasar untuk berkomunikasi dengan database.

Baca juga : Portofolio : Kunci Utama Cepat Direkrut Perusahaan

2. Skill dan Tools

Perbedaan selanjutnya terletak pada keahlian dan perangkat yang perlu dimiliki untuk bekerja.

Skill yang dibutuhkan oleh seorang Data Scientist diantaranya adalah memahami analisa statistik serta menguasai aplikasi analisa data, seperti Hadoop, Bahasa Python, dan Java.

Selain itu juga mereka juga perlu menguasai machine learning, software development, data mining, dan object-oriented programming.

Sementara itu seorang data analyst perlu memahami bahasa pemrograman, seperti SQL, Oracle, dan Bahasa R. Data Analyst juga harus memiliki kemampuan menganalisa yang baik, menyajikan data, menginterpretasikan data, serta kemampuan data mining.

3.Job Desk

Walau sama sama bekerja menggunakan data, kedua profesi ini memiliki tanggung jawab yang berbeda. Dalam kesehariannnya, Data Scientist memiliki tanggung jawab untuk terlibat dalam perencanaan strategis di tahap analisis data. Ia juga turut menganalisis dan mengoptimalkan Machine Learning, Di samping itu, data scientist bertanggung jawab dalam pembangunan model operasional.

Adapun tugas seorang Data Analyst adalah ikut berperan dalam persiapan dan pengumpulan data, bertanggung jawab pada analisis statistik dan menerjemahkannya, serta menitikberatkan merepresentasi data melalui laporan dan visualisasi.

Baca juga : Intip 3 Tips Jitu Membuat Curriculum Vitae yang Akan Dilirik Perusahaan!

Data Scientist atau Data Analyst? Belajarnya di DQLab

Jadi, profesi mana yang lebih kamu minati, data scientist atau data analyst?

Apapun itu, kamu perlu membekali diri dengan belajar di DQLab. Dengan berbagai modul serta arahan langsung dari para mentor di bidang data, pembelajaran di DQLab  menjadi  lebih efektif.

Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Tentang DQLab

DQLab merupakan platform belajar data science online untuk membantu mempersiapkanmu sebagai praktisi data yang siap bekerja secara profesional , khususnya untuk profesi  Data Scientist, Data Engineer, dan Data Analyst.

Program belajar DQLab dikembangkan secara terstruktur yang langsung dapat kamu aplikasikan untuk menghasilkan visualisasi dan machine learning model dengan studi kasus yang mencerminkan kebutuhan Industri.

Kembangkan kompetensimu di bidang Data dengan DQLab Project, kolaborasi DQLab dengan praktisi Industri untuk membantumu siap berkarir dibidang data. Akses lebih dari 660+ modules dan dapatkan sertifikat.

Kamu juga bisa mendaftarkan diri di DQLab dengan menikmati FREE TRIAL dengan reedem kode voucher “DQRENCANAMU” dan subscribe untuk menjadi PREMIUM member melalui Rencanamu dengan Klik di sini ya. 

(Sumber gambar: Pixabay)