Pendahuluan
Di era digital ini, data adalah aset yang sangat berharga. Banyak perusahaan mengandalkan Data Analyst dan Data Scientist buat mengambil keputusan berbasis data. Tapi sering banget dua profesi ini dianggap sama, padahal ada perbedaan mendasar.
Jadi, apa perbedaan Data Analyst dan Data Scientist? Profesi mana yang lebih cocok buat teman-teman? Yuk, kita bahas! 🚀
Apa Itu Data Analyst?
Data Analyst bertugas untuk mengolah, menganalisis, dan menyajikan data agar bisa digunakan buat pengambilan keputusan bisnis. Fokus utamanya ada di laporan dan visualisasi data biar lebih mudah dipahami oleh tim bisnis atau manajemen.
Tugas Utama Data Analyst:
✅ Mengumpulkan dan membersihkan data dari berbagai sumber.
✅ Membuat laporan dan dashboard menggunakan Excel, SQL, atau BI tools (Tableau, Power BI).
✅ Menganalisis tren dan pola data buat mendukung strategi bisnis.
✅ Memberikan insight yang bisa langsung digunakan oleh tim lain.
Skill yang Dibutuhkan untuk Jadi Data Analyst:
🔹 Excel & SQL → Skill wajib buat analisis data.
🔹 Power BI / Tableau → Buat membuat dashboard interaktif.
🔹 Statistik Dasar → Paham konsep mean, median, regresi, dll.
Contoh Pekerjaan Data Analyst:
Seorang Data Analyst di e-commerce menganalisis perilaku pelanggan buat mengetahui kategori produk yang paling laku selama promo 11.11.
Apa Itu Data Scientist?
Data Scientist bertugas untuk mengembangkan model prediktif dan melakukan eksperimen data menggunakan teknik Machine Learning & AI. Fokusnya lebih teknis dibandingkan Data Analyst.
Tugas Utama Data Scientist:
✅ Mengolah data menggunakan teknik statistik & machine learning.
✅ Membangun model prediktif buat forecasting atau rekomendasi.
✅ Menggunakan Python/R buat eksplorasi data lebih lanjut.
✅ Mengoptimalkan model AI agar bisa diterapkan di dunia nyata.
Skill yang Dibutuhkan untuk Jadi Data Scientist:
🔹 Python / R → Bahasa pemrograman utama buat machine learning.
🔹 Machine Learning & Deep Learning → Paham algoritma seperti regresi, decision tree, neural network, dll.
🔹 Big Data (Hadoop, Spark, SQL) → Buat menangani data dalam skala besar.
🔹 Matematika & Statistik Lanjutan → Paham distribusi probabilitas, regresi, dan analisis data mendalam.
Contoh Pekerjaan Data Scientist:
Seorang Data Scientist di fintech membangun model fraud detection buat mendeteksi transaksi mencurigakan secara otomatis.
Perbedaan Data Analyst vs Data Scientist
Biar lebih jelas, cek tabel perbandingan berikut ini:
| Aspek | Data Analyst | Data Scientist |
|---|---|---|
| Fokus | Analisis data & visualisasi | Machine Learning & prediksi |
| Skill Utama | Excel, SQL, Power BI/Tableau | Python, Machine Learning, Big Data |
| Alat yang Digunakan | Excel, SQL, Power BI, Tableau | Python, TensorFlow, Pandas, SQL |
| Output | Laporan & dashboard | Model prediktif & AI |
| Kebutuhan Statistik | Dasar | Lanjutan (probabilitas, statistik, dll.) |
Singkatnya:
🔹 Data Analyst cocok buat yang suka mengolah data dan membuat laporan bisnis.
🔹 Data Scientist lebih teknis, cocok buat yang suka coding & machine learning.
Mana yang Lebih Cocok Buat Teman-teman?
Kalau teman-teman lebih suka analisis bisnis dan storytelling dengan data, jadi Data Analyst bisa jadi pilihan terbaik.
Tapi kalau suka coding, matematika, dan eksperimen dengan machine learning, jadi Data Scientist bisa lebih menarik!
🔥 Tertarik jadi yang mana? Data Analyst atau Data Scientist?