Jangan Tertukar, ini Perbedaan Data Science dan Data Analyst

Data Science dan Data Analyst semakin penting di era digital saat ini. Hal ini dikarenakan semakin banyaknya data yang dihasilkan oleh berbagai aktivitas manusia, baik secara online maupun offline. Data-data tersebut dapat memberikan informasi berharga bagi berbagai pihak, seperti perusahaan, organisasi, pemerintah, hingga individu.

Data Science adalah bidang ilmu yang mempelajari cara mengumpulkan, menganalisis, dan memahami data untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Data Scientist adalah profesional yang bekerja di bidang Data Science. Perbedaan utama antara Data Scientist dan Data Analyst adalah pada fokus pekerjaannya.

Definisi Data Science

Data Science adalah bidang yang berfokus pada pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data untuk mengungkapkan wawasan, pola, dan pengetahuan yang berharga. Tujuan utama dari Data Science adalah untuk menghasilkan pemahaman yang mendalam tentang data dan menggunakan pemahaman itu untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada bukti-bukti.

Data Science melibatkan penggunaan algoritma, metode statistik, dan teknik komputasi untuk menganalisis data yang besar dan kompleks. Biasanya, Data Science melibatkan empat tahap utama: pengumpulan data, pembersihan data, analisis data, dan interpretasi hasil.

Data Scientist adalah profesional yang terlibat dalam penggunaan teknik dan alat Data Science untuk menganalisis data dan menghasilkan wawasan yang berarti.

Definisi Data Analyst

Di sisi lain, Data Analyst adalah profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan merangkum data untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang suatu masalah atau situasi.

Data Analyst bekerja dengan set data yang lebih kecil dan lebih terstruktur daripada Data Scientist. Tugas mereka meliputi pemodelan data, pembuatan laporan, visualisasi data, dan memberikan wawasan yang berharga kepada pemangku kepentingan.

Data Analyst biasanya menggunakan alat analisis data seperti spreadsheet, SQL, dan perangkat lunak analisis data lainnya. Mereka memiliki pemahaman yang kuat tentang teknik analisis data, statistik, dan pemodelan matematis.

Secara umum, Data Science dan Data Analyst saling terkait dalam hal penggunaan data untuk mendapatkan wawasan berharga. Data Scientist cenderung lebih fokus pada analisis data yang kompleks dan pengembangan model prediktif yang lebih canggih, sementara Data Analyst lebih fokus pada analisis data yang lebih terstruktur dan penghasilan laporan yang lebih rinci.

Perbedaan Data Science dan Data Analyst

Data Science dan Data Analyst adalah dua peran yang terkait dalam dunia analisis data, tetapi ada perbedaan penting antara keduanya. Berikut adalah beberapa perbedaan utama antara Data Science dan Data Analyst:

Ruang lingkup pekerjaan

Data Science memiliki ruang lingkup pekerjaan yang lebih luas dan melibatkan tahap pengumpulan, pembersihan, analisis, dan interpretasi data yang kompleks. Data Scientist juga sering terlibat dalam pengembangan model prediktif dan algoritma yang kompleks. Di sisi lain, Data Analyst lebih fokus pada analisis data yang terstruktur, pembuatan laporan, dan visualisasi data untuk memberikan wawasan yang lebih baik tentang suatu masalah atau situasi.

Keterampilan teknis

Data Science memerlukan pemahaman mendalam tentang matematika, statistik, algoritma, pemrograman, dan kecerdasan buatan. Data Scientist harus memiliki keahlian dalam bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta pemahaman tentang teknik analisis data yang canggih. Data Analyst juga perlu menguasai keterampilan analisis data, tetapi biasanya fokus pada alat analisis data seperti spreadsheet, SQL, dan perangkat lunak analisis data lainnya.

Kompleksitas data

Data Science cenderung bekerja dengan data yang lebih besar, kompleks, dan tidak terstruktur, seperti data mentah dari berbagai sumber. Data Scientist harus memiliki pemahaman tentang teknik pengolahan data, ekstraksi fitur, dan pengelompokan data yang rumit. Data Analyst biasanya bekerja dengan set data yang lebih kecil, terstruktur, dan lebih terorganisir.

Tujuan analisis

Data Science bertujuan untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang data dan menggunakan wawasan tersebut untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada bukti-bukti. Data Scientist seringkali berfokus pada pengembangan model prediktif dan algoritma untuk membuat perkiraan dan mengidentifikasi tren. Data Analyst, di sisi lain, bertujuan untuk memberikan wawasan yang lebih baik tentang suatu masalah atau situasi dengan menganalisis data yang ada dan membuat laporan yang informatif.

Peran dalam organisasi

Data Science seringkali berperan dalam mengemukakan pertanyaan bisnis yang tepat, merancang eksperimen, dan mengembangkan solusi analisis data yang kompleks untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik. Data Analyst lebih fokus pada menganalisis data yang ada dan menyajikan wawasan kepada pemangku kepentingan, seperti manajemen atau tim pengambil keputusan.

Meskipun ada perbedaan antara Data Science dan Data Analyst, penting untuk diingat bahwa kedua peran ini saling melengkapi dan seringkali bekerja bersama dalam proyek analisis data yang komprehensif.

Jika kamu memiliki minat yang kuat dalam matematika dan coding, maka bisa jadi bidang data science lebih cocok bagimu. Hal ini disebabkan karena data science menuntut keahlian teknikal dan pola pikir matematika yang kuat dari seorang Data Scientist.

Di sisi lain, bidang data analytics mengadopsi pendekatan analitis dan statistika yang berbeda dari data science. Cakrawala University menawarkan program studi Bisnis Digital yang membekali kamu dengan pengetahuan dan keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi Data Scientist atau Data Analyst yang profesional.

Kamu juga akan mendapatkan kesempatan untuk mengikuti berbagai kegiatan praktikum dan proyek yang akan membantu kamu mengasah keterampilan. Selain itu, Cakrawala University juga memiliki jaringan alumni yang luas yang siap membantu untuk mengembangkan karir kamu. Jadi, tunggu apa lagi? Daftarkan diri kamu sekarang juga di sini!