Perbedaan Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

Data science menjadi perbincangan dan trend-center bagi para penggiat teknologi di bidang statistika. Sebenarnya, data science itu apa? Melansir dari Oracle, data science merupakan ilmu yang menggabungkan berbagai bidang, termasuk statistik, metode ilmiah, kecerdasan buatan (AI), dan analisis data, untuk mengekstrak nilai dari data. Penggabungan berbagai keterampilan untuk menganalisis data yang dikumpulkan dari web, smartphone, pelanggan, sensor, dan sumber lain untuk mendapatkan wawasan yang bisa untuk di olah.

Mengapa Data Science Sangat Penting?

Ilmu ini sangat menarik saat ini. Lalu, mengapa data science sangat penting? Karena perusahaan sangat membutuhkan data science. Teknologi modern telah memungkinkan penciptaan dan penyimpanan peningkatan jumlah informasi dan volume data telah meledak. Diperkirakan bahwa 90 persen dari data di dunia diciptakan dalam dua tahun terakhir. Kebanyakan data hanya berada di database dan tidak tersentuh untuk diolah. Pengelolaan data sangat dibutuhkan agar lebih tersusun dan lebih transformatif  untuk dapat memberikan suatu keputusan bagi perusahaan. 

Data science mengungkapkan tren dan menghasilkan wawasan yang dapat digunakan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih baik dan menciptakan produk dan layanan yang lebih inovatif. Mungkin yang paling penting, ini memungkinkan model pembelajaran mesin (ML) untuk belajar dari sejumlah besar data yang diumpankan kepada mereka, daripada terutama mengandalkan analis bisnis untuk melihat apa yang dapat mereka temukan dari data.

Data Scientist, Data Analyst dan Data Engineer

Tentu saja pekerjaan di bidang data science sangat dibutuhkan di era saat ini. Banyak perusahaan yang mencari talenta digital terkait data science. Berikut beberapa role pekerjaan di bidang data science, diantaranya: 

1. Data Scientist 

Seorang data scientist menganalisis dan menafsirkan data digital yang kompleks untuk membantu para pemimpin bisnis membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data. Data scientist memiliki pengetahuan dan keahlian yang mendalam dalam matematika (aljabar linier dan kalkulus multivariabel) yang telah mereka peroleh dengan mendapatkan gelar dalam disiplin ilmu pengetahuan.

Berikut role dari data scientist, diantaranya:

1. Membersihkan dan mengumpulkan data berkualitas untuk melatih algoritma
2. Mengidentifikasi pola tersembunyi dalam kumpulan data
3. Membangun model pembelajaran mesin
4. Visualisasi data
5. Menyempurnakan metrik bisnis dengan mengembangkan dan menguji hipotesis   

2. Data Analyst 

Apa itu analis data? Data analyst adalah menguraikan angka dan menerjemahkannya menjadi kata-kata untuk menjelaskan apa yang dikatakan data. Mendapatkan pekerjaan analis data tidak memerlukan latar belakang matematika yang kuat. Namun, mereka tidak dapat berjalan dengan baik dalam peran ini tanpa pemahaman dalam statistik, pre-processing, visualisasi data dan analisis EDA, dan tentu saja, kemahiran dalam Excel. 

1.  Mengumpulkan data berdasarkan permintaan tertentu dari perusahaan.
2. Membiasakan diri dengan parameter kumpulan data (jenis data, bagaimana hal itu dapat diurutkan).
3. Pre-processing: memastikan data bebas dari kesalahan.
4. Menafsirkan data dan menganalisis cara-cara memecahkan masalah bisnis.
5. Menarik kesimpulan dari analisis.
6. Memvisualisasikan dan mempresentasikan temuan kepada manajer.

3. Data Engineer

 

Data engineer bertanggung jawab untuk membangun, menguji dan memelihara arsitektur data. Tujuannya adalah untuk membangun dan mengoptimalkan sistem perusahaan yang memungkinkan bagi data analyst dan data scientist menyelesaikan pekerjaan mereka. Kamu harus memiliki keahlian di bidang programming, big data, dan matematika.

 

Selain itu, arsitektur data yang disiapkan oleh data engineer membuat dasar untuk penggunaan data lebih lanjut, termasuk: 

 

1. Penyerapan dan penyimpanan data 
2. Pembuatan algoritma.
3. Penyebaran model dan algoritma machine learning 
4. Visualisasi data. 

Referensi:

 What is Data Science? | Oracle

 Data Engineer vs. Data Scientist vs. Data Analyst | NCube