Gambar: DJKN Kemenkeu
Pernah dengar tentang Data Scientist dan Data Analyst? Mungkin kamu berpikir mereka itu sama saja, kan? Padahal, meskipun keduanya berkutat dengan data, mereka punya peran dan tugas yang berbeda banget, lho! Yuk, kita bahas perbedaan Data Scientist dan Data Analyst secara santai biar kamu makin paham.
1. Job Desk yang Berbeda
Data Analyst itu seperti detektif data. Tugas utamanya adalah menganalisis data yang sudah ada dan mencari pola atau insight yang bisa digunakan untuk mendukung keputusan bisnis. Mereka biasanya bekerja dengan data yang sudah terstruktur, seperti angka-angka dari laporan, untuk menghasilkan laporan dan visualisasi yang mudah dimengerti.
Sementara itu, Data Scientist itu lebih mirip ahli futuristik. Mereka nggak hanya menganalisis data yang sudah ada, tapi juga menggunakan algoritma, machine learning, dan statistik untuk membuat model prediktif. Data Scientist biasanya bekerja dengan data yang lebih kompleks dan besar (big data) dan bertugas untuk menemukan pola atau tren yang mungkin tidak terlihat dengan jelas.
2. Skill yang Dibutuhkan
Sebagai Data Analyst, kamu perlu menguasai tools seperti Excel, SQL, dan software untuk visualisasi data seperti Tableau atau Power BI. Skill analisis statistik dasar dan kemampuan untuk berkomunikasi dengan tim bisnis juga sangat penting.
Sedangkan Data Scientist butuh skill yang lebih mendalam. Mereka harus bisa menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R, menguasai algoritma machine learning, serta memahami matematika dan statistik dengan sangat baik. Jadi, kalau kamu suka tantangan dan dunia coding, Data Scientist bisa jadi pilihan menarik!
3. Tujuan Kerja
Data Analyst lebih fokus pada menganalisis data yang sudah ada untuk menjawab pertanyaan spesifik. Contohnya, “Bagaimana penjualan produk ini dalam tiga bulan terakhir?” atau “Apa tren utama yang terjadi di pasar?” Jawabannya biasanya berkaitan langsung dengan keputusan jangka pendek dan operasional.
Sementara Data Scientist lebih ke arah inovasi dan eksperimen. Mereka berusaha untuk mengembangkan solusi yang lebih canggih, seperti memprediksi tren masa depan atau membuat sistem otomatis yang bisa mengambil keputusan berdasarkan data secara real-time. Misalnya, “Berdasarkan data ini, sistem akan memprediksi produk apa yang bakal laku dalam satu bulan ke depan.”
4. Penggunaan Alat dan Teknologi
Data Analyst mungkin lebih sering menggunakan software yang sudah ada dan siap pakai untuk analisis dan visualisasi data. Sedangkan Data Scientist sering kali menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, R, atau MATLAB, serta berurusan dengan database yang lebih kompleks dan algoritma machine learning untuk membangun model prediktif.
5. Pendidikan yang Dibutuhkan
Meskipun keduanya bisa dimulai dengan gelar sarjana di bidang matematika, statistik, atau ilmu komputer, untuk menjadi seorang Data Scientist, biasanya dibutuhkan pendidikan lanjutan seperti gelar master atau bahkan doktoral. Ini karena mereka membutuhkan pemahaman yang lebih dalam tentang statistik dan algoritma.
Sementara itu, untuk menjadi Data Analyst, biasanya gelar sarjana sudah cukup, dan kemampuan untuk memanipulasi data serta menghasilkan laporan yang informatif lebih menjadi fokus utama.
Jadi, Mana yang Cocok untuk Kamu?
Kalau kamu lebih suka bekerja dengan data yang sudah ada dan fokus pada analisis untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik, jadi Data Analyst bisa jadi pilihan yang pas. Tapi kalau kamu suka tantangan, suka menganalisis data besar, dan tertarik dengan machine learning, Data Scientist bisa jadi jalan yang kamu pilih!
Yang penting, baik Data Scientist maupun Data Analyst, keduanya memiliki peran yang penting di dunia data saat ini. Jadi, tentukan pilihanmu berdasarkan minat dan skill yang kamu miliki, ya!
Bagaimana? Sudah mulai paham perbedaannya? Kini, kamu tinggal menentukan peran mana yang ingin kamu tekuni dalam dunia data!
