Halo Sobat IT!

Di dunia yang semakin dipenuhi dengan data, peran Data Analyst dan Data Scientist sering kali menjadi sorotan utama. Mungkin Anda pernah bertanya-tanya, apa sih bedanya kedua peran ini? Mengapa keduanya begitu penting dalam era digital saat ini? Dari mengubah angka menjadi wawasan hingga membangun model prediktif yang kompleks, baik Data Analyst maupun Data Scientist memiliki keahlian unik yang membuat mereka tak tergantikan. Yuk, kita jelajahi lebih jauh tentang siapa mereka, apa yang mereka lakukan, dan bagaimana mereka bisa membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cerdas dan strategis!

Pengertian

Data Analyst adalah profesional yang bertugas mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang membantu dalam pengambilan keputusan bisnis. Mereka bekerja dengan data mentah untuk mencari pola, tren, dan informasi penting yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk meningkatkan kinerja, memahami pelanggan, dan merencanakan strategi masa depan.

Data Scientist adalah profesional yang menggabungkan keterampilan dalam pemrograman, statistik, dan pengetahuan bisnis untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data yang kompleks. Mereka menggunakan teknik machine learning, analisis statistik, dan algoritma untuk mengembangkan model yang membantu perusahaan memahami pola dalam data, membuat prediksi, dan mengambil keputusan yang berbasis data.

Tugas dan Tanggung Jawab Utama

Data Analyst

• Pengumpulan dan Pembersihan Data. Mengambil data dari berbagai sumber seperti database internal, survei, log sistem, atau data eksternal lainnya. Serta membersihkan dan memproses data mentah untuk memastikan akurasi dan kualitas, termasuk menangani data yang hilang, duplikasi, atau kesalahan.
• Analisis Data. Mencari pola, tren, dan anomali dalam data yang dapat memberikan wawasan tentang kinerja masa lalu atau prediksi masa depan. Membandingkan berbagai set data untuk mengidentifikasi perbedaan dan persamaan yang signifikan.
• Penyajian Laporan dan Visualisasi. Membuat grafik, diagram, dan dashboard menggunakan alat seperti Tableau, Power BI, atau Excel untuk memudahkan interpretasi data.
• Pengembangan dan Implementasi Solusi. Bekerja sama dengan tim IT atau pengembang untuk mengembangkan sistem atau alat yang dapat membantu dalam analisis data lebih lanjut.

Data Scientist

• Pengumpulan dan Pengelolaan Data. Menyiapkan data mentah dengan membersihkannya dari noise, menangani data yang hilang, dan mengubahnya ke format yang dapat dianalisis. Menggabungkan data dari berbagai sumber untuk membentuk dataset yang kohesif dan siap untuk dianalisis.
• Analisis dan Eksplorasi Data. Menggunakan teknik statistik canggih untuk menganalisis data dan memahami variabel serta hubungan di antara mereka.
• Pengembangan Model Prediktif. Menguji dan memvalidasi model untuk memastikan akurasinya dan kemampuan generalisasinya terhadap data baru.
• Implementasi dan Deployment Model. Mengintegrasikan model ke dalam sistem produksi untuk digunakan dalam aplikasi nyata, seperti rekomendasi produk atau deteksi penipuan.

Skills dan Tools yang Dibutuhkan

Data Analyst

• Statistik dan Matematika: Pengetahuan dasar tentang statistik dan teknik matematika untuk menganalisis dan menafsirkan data.
• Bahasa Pemrograman dan Tools: Kemampuan menggunakan SQL untuk kueri database, Excel untuk analisis data dasar, dan alat visualisasi seperti Tableau atau Power BI.
• Pembersihan dan Pemrosesan Data: Keahlian dalam membersihkan dan memproses data untuk memastikan kualitas dan akurasi.
• Komunikasi dan Penyajian: Keterampilan untuk menyampaikan temuan analitis dengan cara yang mudah dipahami oleh non-teknis.

Data Scientist

• Bahasa Pemrograman: Python, R, dan Scala adalah bahasa yang sering digunakan untuk analisis data dan pengembangan model.
• Machine Learning Libraries: TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, dan Keras untuk pengembangan dan implementasi model pembelajaran mesin.
• Big Data Technologies: Hadoop, Spark, dan teknologi database besar lainnya untuk menangani volume data yang besar.
• Statistik dan Matematika: Pemahaman mendalam tentang konsep statistik dan matematika untuk analisis data dan pengembangan model.
• Visualisasi Data: Alat seperti Matplotlib, Seaborn, dan Tableau untuk membuat visualisasi data yang mendalam dan interaktif.

Nah, itu dia Sobat IT informasi mengenai perbedaan Data Analyst dan Data Scientist. Semoga menambah insight dan wawasan kalian yaa. Sampai jumpa lagi!