Perbedaan Data Science dan Data Analyst : Mana yang Lebih Cocok Buat Kamu?

Contents

Data Science dan Data Analyst merupakan dua konsep yang sering kali dianggap sama, tetapi keduanya memiliki peran yang berbeda dalam dunia analisis data.  Artikel ini akan menjelaskan secara sederhana tentang apa itu Data Science dan Data Analyst hingga implementasinya dalam dunia kerja. Yuk baca selengkapnya!

1. Apa itu Data Science?

Laptop yang menampilkan data science

Data Science adalah ilmu yang mencakup berbagai teknik untuk menggali wawasan dari data.

Data Science menggunakan berbagai teknik dari statistika, matematika, dan pemrograman untuk menggali informasi yang mendalam dari data, termasuk penerapan machine learning untuk membuat prediksi atau mengidentifikasi pola yang tidak terlihat secara langsung.

1.1 Tugas dan Tanggung Jawab Data Scientist:

1. Eksplorasi Data (Data Exploration)

Melibatkan pemahaman mendalam tentang struktur data, identifikasi anomali, dan menemukan pola atau tren yang dapat memberikan wawasan bisnis.

2. Pemodelan Statistik dan Machine Learning

Membangun model prediktif yang menggunakan data historis untuk membuat prediksi masa depan atau mengidentifikasi pola yang kompleks.

3. Pembersihan dan Transformasi Data

Menangani data mentah, membersihkannya dari noise atau outlier, serta mengubahnya menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis.

4. Visualisasi Data

Membuat visualisasi yang efektif untuk menjelaskan hasil analisis kepada pemangku kepentingan.

Baca juga : Jenis Analisis Data dan Manfaatnya Sehari-hari

1.2 Implementasi Data Science

Data Science dapat diimplementasikan dalam berbagai proyek, termasuk pengembangan model machine learning untuk prediksi bisnis, analisis besar set data untuk mengidentifikasi pola kompleks, dan pengoptimalan proses bisnis.

Contoh implementasi melibatkan pengembangan algoritma untuk rekomendasi produk di situs e-commerce atau meningkatkan efisiensi rantai pasokan dengan menganalisis data operasional.

2. Apa itu Data Analyst?

Seorang pria berprofesi sebagai Data Analyst sedang membuka laptop

Data Analyst memiliki fokus yang lebih terbatas, umumnya terlibat dalam analisis data operasional untuk mendukung keputusan sehari-hari di tingkat taktis dan strategis. 

Seorang Data Analyst menggunakan keterampilan analisis untuk menggali informasi dari data, menyusun laporan, dan memberikan wawasan yang langsung relevan untuk mendukung pengambilan keputusan.

Baca juga : Panduan Ringkas Memahami Perbedaan Data Analyst dan Data Analytics

2.1 Tugas dan Tanggung Jawab Data Analyst:

1. Analisis Deskriptif

Merangkum dan menganalisis data untuk memberikan wawasan tentang kinerja bisnis dan tren operasional.

2. Pemodelan Ringan

Menerapkan metode statistik dasar untuk menjawab pertanyaan bisnis tertentu atau mengidentifikasi masalah yang mungkin memerlukan perhatian.

3. Pelaporan

Menyusun laporan reguler yang merinci metrik kunci dan temuan penting kepada manajemen atau tim terkait.

4. Mengidentifikasi Masalah

Menemukan masalah atau peluang bisnis melalui analisis data yang dapat memberikan nilai tambah.

2.2 Implementasi Data Analyst

Data Analyst sering terlibat dalam tugas-tugas rutin seperti melihat efektivitas kampanye pemasaran, menganalisis perilaku pelanggan, atau menyusun laporan keuangan bulanan.

Kamu dapat membantu dalam memahami tren penjualan, mengevaluasi keberhasilan produk, atau membuat rekomendasi untuk peningkatan operasional berdasarkan data yang dihasilkan.

3. Perbedaan Mendasar antara Data Science dan Data Analyst

3.1 Fokus dan Tujuan

Data Science lebih bersifat holistik dan bertujuan untuk menemukan wawasan mendalam dari data. Ini melibatkan pemodelan yang kompleks dan penggunaan algoritma machine learning untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang data.

Data Analyst, di sisi lain, lebih fokus pada memberikan informasi operasional dan menjawab pertanyaan bisnis konkret. Kamu memanfaatkan analisis untuk memberikan pemahaman yang lebih langsung dan praktis.

3.2 Keterampilan dan Kualifikasi:

Seorang Data Scientist memerlukan keterampilan matematika, statistik, dan pemrograman yang lebih kuat. Kamu juga harus memiliki pemahaman mendalam tentang algoritma machine learning dan kemampuan untuk mengembangkan model prediktif yang kompleks.

Seorang Data Analyst dapat lebih fokus pada keterampilan analisis data, pemahaman bisnis, dan penggunaan alat analisis data tanpa memerlukan pemahaman mendalam tentang pengembangan model machine learning.

4. Perbedaan Cakupan Kerja Data Science dan Data Analyst

Data Science mencakup proyek-proyek yang lebih besar dan kompleks, seringkali melibatkan pengembangan model machine learning, analisis data skala besar, dan penemuan wawasan mendalam.

Data Analyst lebih terfokus pada analisis rutin dan mendukung pengambilan keputusan sehari-hari. Kamu dapat bekerja dengan data yang lebih terstruktur dan tugas yang lebih terfokus.

Dalam menghadapi kompleksitas dan pertumbuhan volume data, banyak individu dan organisasi mulai menyadari pentingnya untuk memiliki pemahaman yang mendalam tentang analisis data. 

Oleh karena itu, penting untuk menggali materi-materi esensial yang dibutuhkan dalam memahami dan mengimplementasikan baik Data Science maupun Data Analyst.

Baca juga : Menggali Potensi Big Data: Panduan Sederhana untuk Mahasiswa Ilmu Data

5. Materi Esensial dalam Data Science dan Data Analyst

1. Dasar-Dasar Statistik dan Matematika

Data Science

  • Konsep-konsep statistik inferensial.
  • Aljabar linear dan kalkulus untuk pemodelan matematika.
  • Probabilitas dan distribusi probabilitas.

Data Analyst

  • Statistik deskriptif untuk merangkum dan menggambarkan data.
  • Penggunaan metode statistik dasar untuk analisis data.

2. Pemrograman dan Pengolahan Data

Data Science 

  • Pemrograman dalam bahasa seperti Python atau R.
  • Pengolahan data dengan menggunakan alat seperti Pandas atau NumPy.

Data Analyst

  • Pemahaman dasar tentang manipulasi data dengan menggunakan alat seperti Excel.
  • Keterampilan pemrograman dasar untuk analisis data.

3. Machine Learning

Data Science

  • Konsep dasar machine learning seperti supervised learning dan unsupervised learning.
  • Pengembangan model machine learning dan evaluasi kinerja model.

Data Analyst

  • Pemahaman tentang aplikasi model machine learning dalam analisis data.
  • Penggunaan algoritma machine learning ringan untuk menjawab pertanyaan bisnis tertentu.

4. Pengolahan dan Visualisasi Data:

Data Science

  •  Pengolahan data besar dan kompleks.
  •  Pembuatan visualisasi yang menarik dan informatif.

Data Analyst

  • Pemahaman tentang bagaimana menyajikan data secara visual.
  • Penggunaan alat visualisasi data seperti Tableau atau Power BI.

5. Pengambilan Keputusan Berbasis Data 

Data Science

  • Pengembangan model prediktif untuk mendukung keputusan strategis.
  • Interpretasi hasil analisis untuk menyusun rekomendasi.

Data Analyst

  • Memberikan wawasan operasional untuk mendukung keputusan sehari-hari.
  • Menyusun laporan yang jelas dan relevan bagi manajemen.

Baca Juga : Bootcamp adalah Solusi Tepat untuk Belajar IT yang Menyenangkan!

Dalam menghadapi tuntutan pasar kerja yang semakin membutuhkan keahlian analisis data, mengikuti bootcamp atau kursus pendidikan menjadi pilihan yang baik. Namun, sebelum memutuskan untuk bergabung dengan bootcamp tertentu, sangat penting untuk memahami materi yang akan diajarkan dan memastikan bahwa keterampilan yang diperoleh sesuai dengan kebutuhan dan tujuan pribadi.

Jika kamu tertarik untuk mendalami Data Science, bootcamp Data Scientist di Startup Campus menawarkan kesempatan belajar yang menarik. Dengan biaya yang terjangkau hanya Rp.599.000, peserta dapat mengakses materi pelatihan yang komprehensif dan mendapatkan panduan dari para profesional industri. 

Yuk, Daftar Sekarang dan jadilah talenta siap kerja bersama Startup Campus!

Startup Campus

Bagikan Artikel

Share on whatsapp
Share on telegram
Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on email
Subscribe
Notify of
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x