Perbedaan Antara Data Engineer, Data Analyst, dan Data Scientist

Profesi Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineer semakin populer di Indonesia. Ketiganya memiliki keterkaitan yang erat dengan pengolahan data. Dalam era transformasi digital saat ini, banyak perusahaan yang membutuhkan keahlian dalam teknologi dan data.

Karena data telah menjadi kebutuhan penting bagi perusahaan dalam pengambilan keputusan, maka profesional di bidang ini menjadi incaran banyak perusahaan dari berbagai industri. Meskipun memiliki keterkaitan dengan data, Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineer sebenarnya memiliki perbedaan yang signifikan dalam peran dan tanggung jawabnya.

Penting untuk memahami perbedaan antara ketiganya agar dapat memahami job description ketika ingin melamar pekerjaan. Penasaran dengan deskripsi tugas dari ketiga profesi ini? Simak artikel di bawah ini!

Apa Itu Data Engineer, Data Analyst, dan Data Scientist?

Data Engineer

Data Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data. Mereka fokus pada pengelolaan dan pemrosesan data dalam skala besar.

Tugas Data Engineer meliputi pengumpulan, penyimpanan, dan transformasi data secara efisien. Mereka menggunakan teknologi dan alat seperti basis data, data warehouse, ETL (Extract, Transform, Load), dan alat pengolahan data lainnya untuk mengelola aliran data dari berbagai sumber ke sistem penyimpanan yang tepat.

Data Analyst

Data Analyst adalah profesional yang menganalisis data untuk mendapatkan wawasan dan informasi yang berharga bagi organisasi. Tugas Data Analyst meliputi pengumpulan, pembersihan, transformasi, dan analisis data.

Mereka menggunakan alat dan bahasa pemrograman seperti Excel, SQL, Python, atau R untuk memproses dan menganalisis data. Data Analyst berfokus pada pemodelan data, analisis statistik, eksplorasi data, dan visualisasi data untuk mengidentifikasi tren, pola, dan peluang bisnis.

Data Scientist

Data Scientist adalah profesional yang menggunakan metode ilmiah, pemodelan matematika, dan algoritma untuk mengekstraksi wawasan mendalam dari data. Tugas Data Scientist meliputi pemrosesan, analisis, dan interpretasi data untuk memecahkan masalah kompleks dan membuat prediksi.

Mereka menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta alat-alat seperti TensorFlow, scikit-learn, dan algoritma pembelajaran mesin lainnya. Data Scientist juga berperan dalam merumuskan pertanyaan bisnis, mengelola dan memproses data, serta mengkomunikasikan hasil analisis kepada pemangku kepentingan.

Perbedaan Antara Data Engineer, Data Analyst, dan Data Scientist

Walaupun sama-sama bekerja dengan data, ketiga profesi ini memiliki fokus dan tanggung jawab yang berbeda:

Data Engineer

Fokus:

Membangun dan memelihara infrastruktur data, seperti database, data warehouse, dan data lake.

Tanggung jawab:

• Mengumpulkan, membersihkan, dan mentransformasi data dari berbagai sumber.

• Membangun dan memelihara pipeline data untuk memindahkan data ke dalam sistem penyimpanan data.

• Memastikan keamanan dan ketersediaan data.

• Bekerja dengan DevOps dan cloud computing.

Keahlian:

• Bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala.

• SQL dan NoSQL databases.

• Cloud computing platforms seperti AWS, Azure, atau GCP.

• DevOps tools seperti Jenkins atau Ansible.

Data Analyst

Fokus:

Menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan insight yang dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis.

Tanggung jawab:

• Mengumpulkan, membersihkan, dan mengolah data.

• Melakukan analisis data menggunakan statistik dan machine learning.

• Memvisualisasikan data untuk mengkomunikasikan insight kepada stakeholders.

• Memberikan rekomendasi berdasarkan insight yang diperoleh dari data.

Keahlian:

• SQL dan data analysis tools seperti Excel atau Tableau.

• Statistik dan machine learning.

• Komunikasi dan presentasi.

• Pemahaman bisnis yang baik.

Data Scientist

Fokus:

Mengembangkan model machine learning dan artificial intelligence untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks.

Tanggung jawab:

• Mengidentifikasi masalah bisnis yang dapat dipecahkan dengan machine learning.

• Membangun dan melatih model machine learning.

• Mengevaluasi dan menyempurnakan model machine learning.

• Menerapkan model machine learning ke dalam produksi.

• Berkomunikasi dengan stakeholders tentang hasil model machine learning.

Keahlian:

• Bahasa pemrograman seperti Python atau R.

• Machine learning libraries seperti scikit-learn atau TensorFlow.

• Statistik dan matematika.

• Pemahaman bisnis yang baik.

Kesimpulan

• Data Engineer berfokus pada pembangunan dan pemeliharaan infrastruktur data.

• Data Analyst berfokus pada analisis data untuk menemukan insight yang dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis.

• Data Scientist berfokus pada pengembangan model machine learning untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks.

Ketiga profesi ini saling terkait dan bekerja sama untuk menghasilkan insight dari data yang dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis. Terima kasih telah membaca artikel ini!

Jika kamu tertarik untuk mempelajari ilmu Data Science, Cakrawala University adalah tempat yang tepat untuk mengembangkan potensi kamu. Jurusan Data Science Cakrawala University menawarkan wawasan mendalam tentang analisis data, machine learning, dan pemahaman bisnis.

Bergabunglah bersama Cakrawala University dan temukan peluang untuk menjadi ahli dalam mengolah data, memecahkan masalah, dan menciptakan solusi berbasis informasi. Jadilah bagian dari generasi yang berdedikasi dan terus menggali potensi data di masa depan.