Mengenal Profesi Data Analyst dan Data Scientist: Peran, Skill, dan Tools yang Dibutuhkan

Data adalah aset berharga di era digital saat ini. Semakin banyak data yang tersedia, semakin banyak pula informasi yang bisa digali dari data tersebut. Namun, untuk mengolah data menjadi informasi yang berguna bagi bisnis atau organisasi, diperlukan keahlian khusus dari para profesional yang bergerak di bidang data.

Profesi data analyst dan data scientist adalah dua profesi yang semakin diminati di dunia kerja saat ini. Kedua profesi ini memiliki peran penting dalam mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data untuk mendapatkan insight atau wawasan yang bisa membantu pengambilan keputusan bisnis.

Namun, apa sebenarnya perbedaan antara data analyst dan data scientist? Apa saja skill dan tools yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data analyst atau data scientist? Bagaimana prospek karier dari kedua profesi ini di masa depan? Artikel ini akan menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut dengan mengulas secara lengkap tentang profesi data analyst dan data scientist.

Apa itu Data Analyst?

Data analyst adalah seorang profesional yang bertugas mengumpulkan dan menafsirkan data untuk memecahkan masalah bisnis tertentu. Data analyst biasanya bekerja dengan menggunakan metode statistik atau matematik untuk menganalisis kumpulan data yang sudah ada atau tersedia.

Beberapa contoh tugas dari seorang data analyst adalah:

• Membuat laporan atau dashboard berdasarkan hasil analisis data
• Menyajikan hasil analisis data kepada stakeholder atau klien
• Membuat rekomendasi atau saran berdasarkan hasil analisis data
• Melakukan quality assurance atau pengecekan kualitas dari data
• Melakukan cleaning atau pembersihan dari noise atau outlier pada data

Apa itu Data Scientist?

Data scientist adalah seorang profesional yang berhubungan dengan berbagai jenis data, namun peran utama dari seorang data scientist adalah menganalisis dan menafsirkan kumpulan data yang kompleks. Peran profesi ini juga ialah membersihkan, memproses, dan mengolah Big Data.

Data scientist biasanya bekerja dengan menggunakan metode ilmiah atau eksperimental untuk mencari pola atau hubungan antara variabel-variabel pada data. Data scientist juga menggunakan algoritma machine learning atau deep learning untuk membuat model prediktif atau preskriptif dari data.

Beberapa contoh tugas dari seorang data scientist adalah:

• Membuat pertanyaan penelitian atau hipotesis berdasarkan masalah bisnis yang ingin diselesaikan
• Mengumpulkan data dari berbagai sumber internal maupun eksternal, termasuk web scraping atau API
• Melakukan eksplorasi data, visualisasi data, feature engineering, dan pemilihan model machine learning atau deep learning yang sesuai
• Membangun, melatih, menguji, dan mengevaluasi model machine learning atau deep learning
• Mengkomunikasikan hasil analisis data dan model machine learning atau deep learning kepada stakeholder atau klien
• Membuat prototipe atau produk berdasarkan model machine learning atau deep learning

Perbedaan dan Persamaan antara Data Analyst dan Data Scientist

Data analyst dan data scientist memiliki beberapa perbedaan dan persamaan dalam hal peran, skill, dan tools yang digunakan. Berikut ini adalah beberapa perbedaan dan persamaan antara kedua profesi tersebut:

Perbedaan

1. Data analyst lebih fokus pada menganalisis data yang sudah ada atau tersedia, sedangkan data scientist lebih fokus pada mencari data yang baru atau belum diketahui.
2. Data analyst lebih banyak menggunakan metode statistik atau matematik untuk menganalisis data, sedangkan data scientist lebih banyak menggunakan metode ilmiah atau eksperimental untuk menganalisis data.
3. Data analyst lebih banyak membuat laporan atau dashboard berdasarkan hasil analisis data, sedangkan data scientist lebih banyak membuat model machine learning atau deep learning berdasarkan hasil analisis data.
4. Data analyst lebih banyak bekerja dengan data yang terstruktur (structured) atau semi-terstruktur (semi-structured), sedangkan data scientist lebih banyak bekerja dengan data yang tidak terstruktur (unstructured) atau Big Data.
5. Data analyst biasanya memiliki latar belakang pendidikan di bidang statistik, matematika, ekonomi, bisnis, atau ilmu sosial, sedangkan data scientist biasanya memiliki latar belakang pendidikan di bidang komputer, teknik, fisika, biologi, kimia, atau ilmu alam.

Persamaan

1. Kedua profesi ini sama-sama berhubungan dengan data dan membutuhkan kemampuan analitis yang tinggi.
2. Kedua profesi ini sama-sama bertujuan untuk mendapatkan insight atau wawasan dari data yang bisa membantu pengambilan keputusan bisnis.
3. Kedua profesi ini sama-sama membutuhkan kemampuan komunikasi yang baik untuk menyajikan hasil analisis data kepada stakeholder atau klien.
4. Kedua profesi ini sama-sama membutuhkan kemampuan programming yang baik untuk mengolah data dengan menggunakan tools yang sesuai.
5. Kedua profesi ini sama-sama membutuhkan kemampuan belajar yang tinggi untuk mengikuti perkembangan teknologi dan metodologi terbaru di bidang data.

Skill dan Tools yang Dibutuhkan untuk Menjadi Data Analyst atau Data Scientist

Untuk menjadi seorang data analyst atau data scientist, Anda perlu memiliki beberapa skill dan tools yang dibutuhkan untuk mengolah data dengan baik. Berikut ini adalah beberapa skill dan tools yang umum digunakan oleh data analyst atau data scientist:

Skill

• Statistik: Anda perlu menguasai konsep-konsep dasar statistik, seperti distribusi, uji hipotesis, korelasi, regresi, analisis varians, dan lain-lain. Statistik membantu Anda untuk menganalisis data secara kuantitatif dan menarik kesimpulan yang valid.
• Matematika: Anda perlu menguasai konsep-konsep dasar matematika, seperti aljabar, kalkulus, linear algebra, optimasi, dan lain-lain. Matematika membantu Anda untuk memahami teori di balik metode analisis data dan model machine learning atau deep learning.
• Programming: Anda perlu menguasai bahasa pemrograman yang umum digunakan untuk mengolah data, seperti Python, R, SQL, Java, Scala, dan lain-lain. Programming membantu Anda untuk melakukan cleaning, processing, manipulasi, visualisasi, dan modelling dari data.
• Machine Learning atau Deep Learning: Anda perlu menguasai algoritma-algoritma machine learning atau deep learning yang umum digunakan untuk membuat model prediktif atau preskriptif dari data, seperti regresi, klasifikasi, klustering, rekomendasi, deteksi anomali, natural language processing (NLP), computer vision (CV), dan lain-lain. Machine learning atau deep learning membantu Anda untuk menemukan pola atau hubungan antara variabel-variabel pada data.
• Komunikasi: Anda perlu menguasai cara menyajikan hasil analisis data kepada stakeholder atau klien dengan menggunakan laporan, dashboard, grafik, tabel, atau narasi yang jelas dan menarik. Komunikasi membantu Anda untuk menyampaikan insight atau wawasan dari data yang bisa membantu pengambilan keputusan bisnis.
• Belajar: Anda perlu memiliki sikap belajar yang tinggi untuk mengikuti perkembangan teknologi dan metodologi terbaru di bidang data. Belajar membantu Anda untuk meningkatkan skill dan pengetahuan Anda sebagai seorang data analyst atau data scientist.

Tools

• Excel: Excel adalah aplikasi spreadsheet yang bisa digunakan untuk melakukan perhitungan, analisis, dan visualisasi data secara sederhana dan cepat. Excel cocok digunakan untuk data yang terstruktur (structured) atau semi-terstruktur (semi-structured) dan tidak terlalu besar.
• Tableau: Tableau adalah aplikasi visualisasi data yang bisa digunakan untuk membuat laporan atau dashboard yang interaktif dan menarik. Tableau cocok digunakan untuk data yang terstruktur (structured) atau semi-terstruktur (semi-structured) dan tidak terlalu besar.
• Power BI: Power BI adalah aplikasi visualisasi data yang bisa digunakan untuk membuat laporan atau dashboard yang interaktif dan menarik. Power BI cocok digunakan untuk data yang terstruktur (structured) atau semi-terstruktur (semi-structured) dan tidak terlalu besar.
• SQL: SQL adalah bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk mengakses, memanipulasi, dan menganalisis data yang tersimpan di database relasional. SQL cocok digunakan untuk data yang terstruktur (structured) dan besar.
• Python: Python adalah bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk mengolah data dengan menggunakan berbagai library atau paket, seperti pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, tensorflow, keras, pytorch, nltk, spacy, opencv, dan lain-lain. Python cocok digunakan untuk data yang tidak terstruktur (unstructured), semi-terstruktur (semi-structured), atau Big Data.
• R: R adalah bahasa pemrograman yang bisa digunakan untuk mengolah data dengan menggunakan berbagai library atau paket, seperti dplyr, tidyr, ggplot2, shiny, caret, mlr, keras, tidytext, quanteda, magrittr, dan lain-lain. R cocok digunakan untuk data yang tidak terstruktur (unstructured), semi-terstruktur (semi-structured), atau Big Data.

Kesimpulan

Data analyst dan data scientist adalah dua profesi yang berhubungan dengan data dan memiliki peran, skill, dan tools yang berbeda-beda. Data analyst lebih fokus pada menganalisis data yang sudah ada atau tersedia, sedangkan data scientist lebih fokus pada mencari data yang baru atau belum diketahui. Data analyst lebih banyak menggunakan metode statistik atau matematik untuk menganalisis data, sedangkan data scientist lebih banyak menggunakan metode ilmiah atau eksperimental untuk menganalisis data. Data analyst lebih banyak membuat laporan atau dashboard berdasarkan hasil analisis data, sedangkan data scientist lebih banyak membuat model machine learning atau deep learning berdasarkan hasil analisis data. Data analyst lebih banyak bekerja dengan data yang terstruktur (structured) atau semi-terstruktur (semi-structured), sedangkan data scientist lebih banyak bekerja dengan data yang tidak terstruktur (unstructured) atau Big Data.

Untuk menjadi seorang data analyst atau data scientist, Anda perlu memiliki beberapa skill dan tools yang dibutuhkan untuk mengolah data dengan baik. Beberapa skill yang umum digunakan oleh data analyst atau data scientist adalah statistik, matematika, programming, machine learning atau deep learning, komunikasi, dan belajar. Beberapa tools yang umum digunakan oleh data analyst atau data scientist adalah Excel, Tableau, Power BI, SQL, Python, dan R.

Data analyst dan data scientist sama-sama berkontribusi dalam membantu pengambilan keputusan bisnis dengan menggunakan insight atau wawasan dari data. Kedua profesi ini juga sama-sama membutuhkan kemampuan analitis yang tinggi, kemampuan komunikasi yang baik, kemampuan programming yang baik, dan kemampuan belajar yang tinggi.

Semoga artikel ini bermanfaat bagi Anda yang tertarik untuk mengetahui lebih lanjut tentang perbedaan dan persamaan antara data analyst dan data scientist. Terima kasih telah membaca artikel ini sampai habis!