Data Analyst vs Data Scientist, Apa Perbedaannya?

Perkembangan teknologi yang membutuhkan data sebagai resource utama membuat profesi yang berkaitan dengan data pun juga semakin populer dan diminati banyak orang. Dua di antaranya yaitu Data Analyst dan Data Scientist. Meski sering dianggap serupa, namun kedua profesi ini memiliki perbedaan mendasar dalam tugas, keterampilan yang dibutuhkan, dan hasil yang diharapkan. Artikel ini akan membahas secara mendalam mengenai perbedaan antara Data Analyst vs Data Scientist.

Data Analyst

Pertama-tama, kita akan fokus membahas mengenai profesi Data Analyst terlebih dahulu, mulai dari definisi dan fokus pekerjaan, tugas-tugasnya, hingga keterampilan yang dibutuhkan.

1. Definisi dan Fokus Pekerjaan

Data Analyst adalah profesional yang bertugas mengumpulkan, memproses, dan melakukan analisis statistik terhadap data. Tujuannya adalah untuk menemukan tren dan pola yang dapat membantu organisasi dalam pengambilan keputusan. Data Analyst berfokus pada analisis data historis dan saat ini untuk menghasilkan wawasan yang berguna.

2. Tugas dan Tanggung Jawab

• Mengumpulkan Data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal.
• Membersihkan Data: Melakukan preprocessing data untuk memastikan akurasi dan konsistensi.
• Analisis Data: Menggunakan alat analisis seperti Excel, SQL, dan perangkat lunak statistik untuk menganalisis data.
• Visualisasi Data: Membuat laporan dan visualisasi data menggunakan tools seperti Tableau, Power BI, atau Google Data Studio.
• Pelaporan: Menyajikan temuan kepada manajemen dan stakeholder untuk membantu pengambilan keputusan.

3. Keterampilan yang Dibutuhkan

Keterampilan Teknis:

• Pemahaman yang kuat tentang tools analisis data seperti Excel, SQL, dan perangkat lunak statistik.
• Kemampuan untuk membuat visualisasi data menggunakan tools seperti Tableau atau Power BI.

Keterampilan Non-Teknis:

• Kemampuan komunikasi untuk menyampaikan temuan secara jelas kepada pemangku kepentingan.
• Keterampilan pemecahan masalah dan berpikir kritis.

4. Karir dan Prospek Pekerjaan

Peran Awal:

•    Junior Data Analyst
•    Data Technician

Peran Menengah:

•    Senior Data Analyst
•    Business Analyst

Peran Lanjutan:

•    Data Analysis Manager
•    Business Intelligence (BI) Manager

Data Scientist

Selanjutnya, kita akan fokus membahas mengenai profesi Data Scientist, mulai dari definisi dan fokus pekerjaan, tugas-tugasnya, hingga keterampilan yang dibutuhkan.

1. Definisi dan Fokus Pekerjaan

Data Scientist memiliki peran yang lebih luas dan kompleks. Selain mengumpulkan dan menganalisis data, Data Scientist juga mengembangkan algoritma, model prediktif, dan teknik machine learning untuk membuat prediksi masa depan dan menyelesaikan masalah bisnis yang lebih kompleks. Fokus utama mereka adalah pada inovasi dan pengembangan solusi baru yang berbasis data.

2. Tugas dan Tanggung Jawab

• Pengumpulan Data: Sama seperti Data Analyst, Data Scientist juga mengumpulkan data dari berbagai sumber.
• Membersihkan Data: Melakukan preprocessing data untuk mempersiapkan data bagi analisis lebih lanjut.
• Eksplorasi Data: Mengeksplorasi data untuk menemukan wawasan dan tren tersembunyi.
• Pengembangan Model: Mengembangkan model prediktif dan algoritma machine learning untuk membuat prediksi dan solusi masalah.
• Evaluasi Model: Mengevaluasi kinerja model menggunakan metrik yang relevan dan melakukan tuning untuk meningkatkan akurasi.
• Deployment: Mengimplementasikan model ke dalam sistem produksi agar dapat digunakan oleh organisasi.
• Komunikasi Hasil: Menyampaikan hasil analisis dan model kepada pemangku kepentingan dalam bentuk laporan dan visualisasi.

3. Keterampilan yang Dibutuhkan

Keterampilan Teknis:

• Pemahaman yang mendalam tentang bahasa pemrograman seperti Python atau R.
• Pengetahuan tentang algoritma machine learning dan teknik statistik.
• Pengalaman dalam menggunakan tools big data seperti Hadoop, Spark, atau NoSQL databases.
• Kemampuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model prediktif.

Keterampilan Non-Teknis:

• Kemampuan komunikasi yang kuat untuk menjelaskan hasil teknis kepada audiens non-teknis.
• Kreativitas dalam mencari solusi inovatif untuk masalah bisnis.
• Keterampilan manajemen proyek untuk mengelola proyek data yang kompleks.

4. Karir dan Prospek Pekerjaan

Peran Awal:

• Junior Data Scientist
• Data Engineer

Peran Menengah:

• Senior Data Scientist
• Machine Learning Engineer

Peran Lanjutan:

• Lead Data Scientist
• Chief Data Officer (CDO)

Meskipun Data Analyst dan Data Scientist bekerja dengan data, peran dan tanggung jawab mereka berbeda. Data Analyst lebih berfokus pada analisis data historis untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, sedangkan Data Scientist lebih berfokus untuk mengembangkan model dan algoritma untuk memprediksi tren masa depan dan menyelesaikan masalah bisnis yang kompleks.

Bagi Anda yang ingin memulai karir di bidang data, baik sebagai Data Analyst maupun Data Scientist, Anda bisa memulai dengan berinvestasi pada perangkat teknologi dengan performa yang memungkinkan Anda untuk bekerja dengan banyak data tanpa khawatir mengalami lag, salah satunya yaitu laptop Acer Swift Go 14 AI.

Dengan memori hingga 32 GB LPDDR5X Dual Channel dan grafis Intel® Arc™, laptop ini dirancang untuk menangani tugas-tugas berat dengan efisiensi tinggi, termasuk tugas pengolahan data dalam jumlah besar bagi Data Analyst maupun Data Scientist. Ditenagai oleh prosesor hingga Intel® Core™ Ultra 9 185H dengan AI Boost, laptop ini menawarkan performa tinggi, namun tetap dalam desain yang tipis dan ringan, sehingga ideal untuk pengguna yang sering bepergian. Selain itu, dengan penyimpanan SSD NVMe Gen4 1 TB yang dapat di-upgrade dengan dua slot, laptop ini mampu memberikan ruang lebih banyak untuk berbagai kebutuhan penyimpanan data.

Anda juga dapat menikmati suara yang kuat dan jernih dengan speaker yang dua kali lebih nyaring, serta kemudahan navigasi dengan Media-Control Touchpad. Sistem audio ini memastikan pengalaman mendengarkan yang mendalam, sempurna untuk hiburan dan komunikasi. Layar 14 inci OLED dengan resolusi 2.8K (2880 x 1800) dan kecerahan hingga 500 nits menawarkan kualitas visual yang tajam dan warna yang hidup, berkat cakupan warna DCI-P3 100% dan teknologi VesaHDR 500. Dengan refresh rate 90 Hz dan waktu respons kurang dari 0.2ms, sangat ideal untuk multimedia dan terdapat juga opsi layar sentuh untuk kalian yang mengutamakan interaksi untuk produktivitas tinggi.

Acer Swift Go 14 AI juga dilengkapi dengan webcam QHD 1440p yang memberikan kualitas gambar sangat jernih dan sistem mikrofon 3-array baru yang memprioritaskan suara pengguna. Fitur tambahan seperti Killer Wifi 7 dan Windows Copilot juga mampu meningkatkan konektivitas dan produktivitas Anda. untuk informasi lebih lanjut mengenai laptop Acer Swift Go 14 AI, Anda bisa mengaksesnya melalui laman resmi Acer eStore.