Profesi data scientist dan data analyst kerap kali dibandingkan dalam dunia pengolahan data modern. Meski keduanya sama-sama berfokus pada data, tanggung jawab serta keahlian yang dibutuhkan berbeda. Memahami perbedaan ini penting agar kamu bisa menentukan jalur karier yang paling tepat.
Apa Bedanya?
Sebelum menentukan pilihan, kenali dulu masing-masing peran.
- Data analyst bertugas mengolah dan menyajikan data untuk membantu proses pengambilan keputusan bisnis. Mereka biasanya menggunakan alat seperti Excel, SQL, atau Power BI.
- Sementara itu, data scientist membangun model prediktif dan menerapkan machine learning menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R.
Jika kamu menyukai analisis statistik dan visualisasi, maka data analyst bisa jadi pilihan yang pas. Tapi jika kamu tertarik mendalami algoritma canggih dan kecerdasan buatan, profesi data scientist mungkin lebih cocok.
Menurut Coursera, data scientist biasanya berasal dari latar belakang matematika dan ilmu komputer yang kuat, sedangkan data analyst lebih fokus pada analisis data dalam konteks bisnis.
Siapa yang Lebih Dibutuhkan?
Kedua profesi ini sama-sama penting dalam berbagai industri. Pada umumnya, startup lebih banyak membutuhkan data analyst untuk membantu memahami perilaku pengguna. Sebaliknya, perusahaan besar cenderung merekrut data scientist untuk membuat sistem prediktif atau mesin rekomendasi.
Di Sektor Mana Mereka Bekerja?
- Data analyst sering ditemukan dalam tim pemasaran, keuangan, atau operasional bisnis.
- Data scientist biasanya bekerja di divisi teknologi, riset, atau pengembangan produk.
Keduanya bisa berkiprah di berbagai sektor mulai dari e-commerce, perbankan digital, teknologi kesehatan, hingga lembaga pemerintahan.
Kapan Sebaiknya Memilih?
Waktu terbaik untuk menentukan karier di bidang data adalah saat kamu mulai memahami minat dan keahlianmu. Bila kamu masih pemula, memulai dari posisi data analyst bisa menjadi pijakan yang baik. Namun, jika sudah menguasai dasar coding dan statistik tingkat lanjut, kamu bisa langsung mengejar jalur data scientist.
Bagaimana Memulainya?
Untuk memulai karier sebagai data analyst, kamu bisa belajar Excel, SQL, dan tools visualisasi data. Banyak sumber belajar gratis yang tersedia, seperti di Kaggle dan DataCamp.
Calon data scientist perlu mempelajari Python, machine learning, dan konsep statistik secara mendalam. Membangun portofolio proyek dan mendapatkan sertifikasi akan sangat membantu meningkatkan daya saing.
Kesimpulan
Memilih antara data scientist dan data analyst bukan hanya soal gaji, tetapi lebih pada minat, keterampilan, dan rencana jangka panjangmu. Kedua profesi ini sangat dibutuhkan di era digital dan memberikan peluang karier yang luas.
Siap mengambil langkah pertama?
Kunjungi STISID.com dan pelajari keterampilan olah data dari tingkat dasar hingga mahir. Temukan jalur karier data yang paling sesuai dengan potensimu.