Perbedaan Antara Data Analyst dan Data Scientist

Analis Data vs Ilmuwan Data Keterampilan Dan Latar Belakang

Perbedaan Antara Data Analyst dan Data Scientist – Informasi adalah kekuatan, dan tidak ada tempat yang lebih mutakhir daripada BIG DATA di dunia . Bahkan data yang tampaknya tidak berbahaya saat dikumpulkan dan dianalisis menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk bisnis. Inilah sebabnya mengapa bidang ilmu data dan analitik data sekarang mengalami pertumbuhan pesat, dengan jumlah pekerjaan ilmu data meningkat 650% sejak 2012, dan pekerjaan analitik data akan meningkat 22% lagi sebelum 2030.

Namun, istilah “Data Scientist” dan “Data Analyst” sering digunakan secara bergantian sehingga sulit untuk menguraikan perbedaannya. Dan ini bisa sangat membingungkan jika Anda mencoba masuk ke bidang data besar. Itu sebabnya kami membuat panduan ini. kami akan merinci keterampilan dan latar belakang yang dibutuhkan untuk setiap peran.

Apakah Ada Perbedaan Antara Data Analyst dan Data Scientist?

Seperti di Lansir dari Laman Springboard Tidak ada standar resmi yang menentukan kapan suatu peran harus diberi judul “Data Scientist” atau “Data Analyst”, sehingga Anda kemungkinan akan menemukan berbagai tumpang tindih dan kontradiksi saat menjelajahi pasar kerja. Namun, banyak yang menganggap peran seorang Data Scientist untuk melibatkan lebih banyak pengkodean, analisis data yang lebih dalam, dan investigasi ke pertanyaan yang lebih abstrak.

Untuk memahami sepenuhnya perbedaan antara kedua bidang, mari kita lihat definisi masing-masing.

Apa itu Data Analysis?

Analisis data mengacu pada studi data yang mendalam untuk menemukan pola yang dapat diterjemahkan ke dalam wawasan yang berguna. Ketika terstruktur dan ditanyakan dengan tepat, data yang sebelumnya tidak dapat dipahami dapat menjadi tambang emas informasi yang relevan dan menguntungkan yang dapat digunakan oleh perusahaan di semua jenis industri.

Misalnya, analisis data dapat memberi tahu toko pakaian produk apa yang paling populer pada jam berapa dan dengan demografis mana—yang kemudian dapat membantu staf memutuskan jenis promosi apa yang akan dijalankan. Analisis data juga dapat membantu situs media sosial mengetahui apa, kapan, dan bagaimana beriklan kepada pengguna individu untuk memaksimalkan jumlah klik.

Apa itu Data Science?

Ilmu data berbagi tujuan akhir dengan analisis data: menemukan wawasan berharga dalam kumpulan data yang kompleks atau tampaknya sepele. Seringkali, daripada melakukan analisis itu sendiri, ilmu data berfokus pada perancangan model dan penulisan algoritma yang akan digunakan selama proses analisis data.

Sementara analisis data menggunakan data masa lalu untuk memberikan wawasan yang dapat menginformasikan keputusan masa depan, ilmu data bertujuan untuk menggunakan data tersebut untuk memprediksi hasil dari keputusan masa depan. Bidang pembelajaran mesin dan pengenalan pola yang sedang berkembang digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan volume data masa lalu yang sangat besar.

Apa yang Dilakukan Data Analyst?

Tidak mengherankan, seorang Data Analyst menganalisis data. Ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber dan memasukkannya melalui proses perselisihan data dan penambangan data. Proses-proses ini menyusun dan mengumpulkan wawasan dari data yang kemudian dapat disajikan kepada mereka yang mungkin bertindak berdasarkan data tersebut.

Seorang Data Analyst sering diberikan pertanyaan oleh pemangku kepentingan dan pengambil keputusan dan diminta untuk menemukan cara untuk menjawabnya. Ini berarti mengumpulkan dan menghubungkan data yang relevan dan menyatukannya untuk menciptakan gambaran yang lebih besar.

Apa yang Dilakukan Data Scientist?

Seorang Data Scientist dapat memiliki beberapa peran yang berbeda-beda dalam sebuah perusahaan, beberapa di antaranya sangat mirip dengan seorang Data Analyst—termasuk mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data untuk mendapatkan informasi yang berguna. Namun, di mana seorang Data Analyst kemungkinan telah menerima pertanyaan spesifik untuk menemukan jawabannya, seorang Data Scientist mungkin menganalisis kumpulan data yang sama dengan tujuan menggali pola yang dapat mengarah ke jalur penyelidikan baru. Dengan kata lain, seorang Data Scientist memiliki tugas untuk menemukan pertanyaan yang tepat, serta jawaban yang tepat.

Selain itu, seorang Data Scientist akan merancang model dan menulis algoritme dan perangkat lunak yang bertujuan untuk merampingkan proses analisis data untuk diri mereka sendiri dan anggota tim Data Analyst mereka. Sebuah studi baru-baru ini menemukan bahwa pembersihan dan penataan data membutuhkan lebih banyak waktu Data Scientist daripada tugas lainnya, sehingga upaya terus-menerus dilakukan untuk mengotomatisasi lebih banyak dan lebih banyak proses ini sehingga lebih banyak waktu dapat dicurahkan untuk analisis.

Seorang Data Scientist juga lebih terlibat dalam bidang pembelajaran mesin (pembelajaran mendalam) dan bertujuan untuk mendorong batas dan menemukan cara baru agar teknologi ini dapat digunakan secara praktis dalam lingkungan bisnis. Ini dapat mencakup model berjalan yang memprediksi kemungkinan hasil dari situasi hipotetis yang ditimbulkan oleh Data Scientist.

Pendidikan, Keterampilan, dan Latar Belakang

Meskipun sekarang ada kursus perguruan tinggi dan bootcamp online yang dirancang khusus untuk peran ini, ini tidak selalu terjadi. Itulah mengapa Anda akan menemukan banyak ilmuwan dan Data Analyst senior dengan latar belakang di berbagai bidang.

Apa Persyaratan Untuk Menjadi Data Analyst?

Di bawah ini, kami akan mencantumkan beberapa persyaratan umum yang ditemukan dalam iklan pekerjaan untuk peran Data Analyst.

1. Sarjana atau gelar lanjutan yang terkait dengan Ilmu Komputer, Statistik, atau perusahaan yang bersangkutan.
2. Gelar Master atau lebih tinggi terkait Ilmu Komputer, Statistik, atau perusahaan yang bersangkutan.
3. Soft skill, termasuk komunikasi, fleksibilitas, organisasi, dan manajemen proyek.
4. Pengalaman dan keterampilan dalam mengomunikasikan wawasan yang berasal dari data kepada personel teknis dan non-teknis.
5. Pengalaman dengan Microsoft Excel, Tableau, dan alat industri lainnya.
6. Kemahiran dalam SQL, Python, dan/atau R serta pustaka/paket yang berlaku.
7. Kemampuan untuk merencanakan dan melaksanakan proyek dengan arahan minimal.

Apa Persyaratan Untuk Menjadi Data Scientist?

Di bawah ini, kami akan menunjukkan kepada Anda persyaratan umum yang tercantum dalam posting pekerjaan untuk Data Scientist.

1. Gelar sarjana di bidang Matematika, Statistik, Ilmu Komputer, atau terkait dengan pemberi kerja. (Perhatikan bahwa 37% Data Scientist memiliki gelar sarjana.)
2. Gelar master atau lanjutan atau lebih tinggi dalam Matematika, Statistik, Ilmu Komputer, atau bidang yang terkait dengan pemberi kerja. (Demikian pula, 31% Data Scientist memiliki gelar master atau PhD.)
3. Keterampilan kuantitatif dan analitis.
4. Pengalaman dengan alat industri seperti Python, SQL, SAS, dan R.
5. Keterampilan lunak yang sangat baik untuk memfasilitasi kolaborasi yang efektif antara tim dan departemen.
6. Pengetahuan dan minat dalam tren ekonomi dan industri, dengan ketajaman bisnis yang tajam.
7. Keakraban dan pengalaman dengan visualisasi data dan alat yang berlaku seperti Microsoft Excel dan Tableau.
8. Memulai sendiri, dengan kemampuan untuk bekerja secara efektif dengan bimbingan minimal.

Keterampilan Data Analyst vs. Data Scientist

Keterampilan dan persyaratan seperti yang tercantum pada lowongan pekerjaan bisa jadi sedikit idealis dan sedikit kabur. Berikut adalah daftar yang lebih konkret tentang keterampilan teknis yang dibutuhkan Data Analyst dan Data Scientist untuk menyelesaikan pekerjaan mereka.

Keterampilan Apa yang Dibutuhkan Seorang Data Analyst Untuk Sukses?

Awal dari sebuah proyek untuk seorang Data Analyst sering kali datang dalam bentuk informasi yang diinginkan atau jawaban atas pertanyaan yang diajukan oleh pemangku kepentingan dan atasan di perusahaan. Akhir dari sebuah proyek adalah presentasi dari wawasan yang diperoleh dan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini. Untuk berpindah dari titik A ke titik B, keterampilan Data Analyst berikut diperlukan dan diharapkan dari pemberi kerja :

1. Kemampuan untuk menerima pertanyaan dan permintaan yang diajukan oleh karyawan non-teknis dan menentukan jenis informasi apa yang dapat diperoleh dan dari jenis data apa.
2. Kemahiran dalam bahasa pemrograman seperti Python (dan paketnya,) SQL, R, dan SAS untuk mengumpulkan, berdebat, dan menganalisis data yang relevan.
3. Keterampilan penelitian yang sangat baik untuk memperoleh pengetahuan yang lebih dalam tentang pertanyaan yang diajukan dan jawaban yang diinginkan sehingga kumpulan data dapat diperkaya untuk meningkatkan nilai wawasan yang dapat mereka berikan.
4. Kemahiran dalam alat visualisasi data yang akan digunakan untuk menampilkan wawasan yang diturunkan dari data dalam format yang mudah dipahami oleh orang-orang dari latar belakang teknis dan non-teknis.
5. Keterampilan komunikasi yang baik untuk memastikan bahwa semua informasi berharga yang diperoleh dengan jelas dan akurat disampaikan kepada orang yang tepat sehingga tindakan dapat diambil.

Keterampilan Apa yang Dibutuhkan Data Scientist untuk Sukses?

Selain menemukan jawaban, seorang Data Scientist sering juga memiliki tugas mengajukan pertanyaan atau menentukan pertanyaan berharga untuk diajukan. Mereka sering ditugaskan dengan “yang tidak diketahui”, seperti menggunakan model prediktif untuk memproyeksikan hasil potensial dari keputusan bisnis atau tren industri masa depan. Mereka juga merancang dan menulis algoritme, model, dan perangkat lunak yang dapat membantu mengotomatiskan proses pembersihan dan perselisihan data.

Sebagian besar pemberi kerja akan mengharapkan Anda memiliki keterampilan ilmu data berikut:

1. Pengalaman dalam analisis data dan prosesnya (penemuan data, perselisihan data, penambangan data).
2. Mengetahui cara kerja data dan jenis wawasan apa yang mungkin tersembunyi di dalamnya sangat penting bagi Data Scientist untuk mengejar jalur penyelidikan baru.
3. Pengetahuan mendalam tentang pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, pemrosesan bahasa alami (NLP,) model statistik, dan bidang terkait lainnya untuk menangani tugas memproyeksikan hasil potensial dari berbagai situasi.
4. Kefasihan dalam bahasa pemrograman Python dan alat analisis data lainnya untuk merancang model baru dan menulis perangkat lunak baru yang dapat membantu mengatur, menyusun, dan membersihkan data dengan lebih sedikit pekerjaan manual.
5. Soft skill yang sangat baik untuk memfasilitasi kelancaran kolaborasi antara berbagai tim dan departemen. Ini berguna untuk mengumpulkan data dari tempat yang berbeda, memperdalam pemahaman seseorang tentang topik yang dianalisis, dan mengkomunikasikan hasil.

Data Analyst vs. Data Scientist: Kegiatan Mereka sehari-hari

Anda sekarang tahu tujuan yang ingin dicapai oleh Data Analyst dan Data Scientist, keterampilan yang dibutuhkan untuk mencapainya, dan kompensasi yang mereka terima. Namun, Anda mungkin bertanya-tanya — seperti apa jadwal harian untuk orang-orang dalam peran ini? Bagaimana tugas sehari-hari mereka membangun menuju penyelesaian proyek? Mari kita lihat!

Seperti Apa kegiatan untuk Data Analyst?

Stand-ups

Komunikasi adalah aspek yang sangat penting dari aktivitas sehari-hari seorang Data Analyst. Contoh komunikasi yang baik dalam tindakan adalah stand-up harian, pertemuan singkat dan langsung yang biasanya diadakan setiap pagi antara anggota tim. Setiap orang melaporkan apa yang mereka lakukan hari ini sebelumnya, apa yang mereka rencanakan hari ini, dan masalah apa pun yang mereka hadapi.

1-ke1s

Pertemuan umum lainnya adalah 1-1. Ini sering mengacu pada pertemuan dengan pemimpin tim atau manajer, atau pihak ketiga yang terlibat dalam proyek saat ini.

Jira (atau platform perencanaan sprint lainnya)

Tim analisis data sering menggunakan platform seperti Jira untuk merencanakan siklus kerja selama satu atau dua minggu yang disebut ‘sprint’. Ini membantu individu melacak tugas mereka sendiri serta tugas anggota tim lain dan bahkan tim lain.

Data diving

Data Analyst kemungkinan akan menghabiskan waktu setiap hari bekerja dengan data yang sedang mereka analisis. Ini dapat melibatkan pembersihan, perselisihan, dan penambangan data, serta membuat dan memelihara dasbor dan laporan.

Code review

Sebelum perubahan atau pembaruan dibuat secara resmi, Data Analyst membuat ‘pull requests’ di platform seperti Github. Ini menerbitkan kode yang diusulkan untuk anggota tim lain untuk meninjau, menyetujui, atau menyarankan perubahan.

Seperti Apa kegiatan untuk Data Scientist?

Berikut adalah beberapa tugas umum yang biasanya Anda lihat dalam sehari dalam kehidupan seorang Data Scientist.

Stand-ups

Rapat pagi ini sangat umum di seluruh industri teknologi, dan itu adalah bagian khas dari jadwal harian Data Scientist mana pun.

1-to-1s

Pertemuan individu dengan pemimpin tim, manajer, dan klien juga sangat umum. Rapat-rapat ini membantu manajemen agar selalu mengetahui perkembangan proyek, mencari tahu tentang masalah dengan cepat, dan mengelola kesejahteraan tim.

Handling data/writing code

Di awal proyek, banyak waktu Data Scientist akan dihabiskan untuk meneliti, mengumpulkan, dan membersihkan data, yang seringkali merupakan tugas kolaboratif. Lebih jauh ke dalam sebuah proyek, tugas utama akan berubah menjadi menulis algoritma dan kode yang dapat mengembalikan jawaban atas pertanyaan yang ingin ditanyakan oleh Data Scientist. Pekerjaan ini sering dilakukan secara individu.

Code review

Semua peran yang melibatkan penulisan dan komitmen kode juga akan melibatkan peninjauan kode dan peninjauan kode seseorang.

Menjadi Profesional Data: Mulai Dari Mana

Ada beberapa jalur ke bidang analisis data dan ilmu data. Di bawah ini, kami akan memberi Anda beberapa tampilan.

Cara Menjadi Data Analyst

1. Pilih program perguruan tinggi di bidang berikut: ilmu komputer, ekonomi, matematika, teknik, atau analisis data.
2. Ambil rute otodidak dengan membangun pengetahuan Anda sesuai jadwal Anda sendiri, sering kali menggunakan sumber daya gratis dan buatan komunitas.
3. Pendekatan bentuk bebas ini memungkinkan fokus dialokasikan di mana pun individu merasa cocok.
4. Mendaftar di bootcamp analisis data online, yang merupakan kursus komprehensif yang dirancang untuk memandu siswa mulai dari pengenalan pertama mereka ke analisis data hingga lamaran pekerjaan pertama mereka.

Cara Menjadi Data Scientist

1. Mulai gelar sarjana, magister, atau Ph.D. dalam bidang terkait seperti statistik, matematika, ilmu komputer, penambangan data, teknik, atau ilmu data.
2. Kembangkan pengetahuan Anda secara individual menggunakan berbagai sumber, sambil terus bekerja di bidang Anda saat ini. Opsi ini sangat bagus untuk individu yang termotivasi dan dapat memungkinkan ceruk tingkat lanjut dan pengetahuan khusus untuk berkembang dengan sangat cepat.
3. Belajar dengan bootcamp ilmu data online.
4. Kursus-kursus ini menggabungkan struktur dan bimbingan kursus perguruan tinggi dengan fleksibilitas belajar mandiri. Mereka dirancang untuk membawa Anda dari status pemula hingga siap kerja.