image featured from : unsplash
Pertama-tama kita akan membahas siapa itu Data Analyst dan Data Scientist, dimana pengertian kedua bidang ini merupakan awal dimana Anda sebagai pemula dan pelajar ingin mengetahui apa itu bidang Data Analyst dan Data Scientist yang mungkin bisa sebagai referensi Anda.
image from : unsplash
Siapa itu Data Analyst?
Seorang Data Analyst adalah seorang ahli yang mengambil kumpulan data dan menganalisisnya menggunakan berbagai teknik statistik dan pembelajaran mesin untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat. Data Analyst juga bertanggung jawab untuk menjelaskan temuan mereka kepada manajemen, serta dampak hasilnya terhadap manajemen.
Menggunakan analisis statistik, analis mencoba data menemukan jawaban atas pertanyaan spesifik untuk memecahkan masalah ekonomi. Data Analyst biasanya merupakan bagian dari tim multidisiplin dalam sebuah organisasi yang berfokus pada pengumpulan, awal, dan analisis data untuk menghasilkan wawasan.
Siapa itu Data Scientist?
Seorang Data Scientist biasanya adalah seseorang yang terlibat dalam pembuatan alat analisis data.Data Scientist merancang proses pemodelan data, merumuskan algoritma, dan membuat model analisis data.
Data Scientist berfokus pada pengembangan alat untuk menganalisis data dan membuat kerangka kerja data dan sistem otomatis yang mendukung analisis data yang lebih baik. Dengan kata lain, Scientist membuat alat untuk menganalisis data yang digunakan untuk menganalisis data.
Data Analyst dan Data Scientist dalam Pendidikan
Data Analyst dan Data Scientyst membutuhkan pengetahuan tentang statistik, matematika, dan konsep pemrograman.
Untuk menjadi Data Analyst, Anda harus memiliki gelar Sarjana Ilmu Komputer, Matematika, atau Statistik. Anda bisa menjadi seorang analis data tanpa gelar di bidang ini. Namun, pengetahuan di bidang ini mutlak diperlukan untuk unggul dalam karir Data Analyst.
Data Scientist lebih berkualitas daripada Data Analyst. Menjadi Data Scientist membutuhkan pengetahuan statistik dan matematika yang baik, serta pemodelan data, pembelajaran mesin, dan keterampilan lainnya. Untuk bekerja sebagai Data Scientist, Anda harus memiliki gelar master atau Ph.D. di salah satu area ini. Tanpa itu, Anda mungkin tidak akan menikmati menjadi Data Scientist.
Data Analyst dan Data Scientist dalam keterampilan
Baik Data Analyst maupun Data Scientist membutuhkan keterampilan yang sama. Anda harus pandai dalam mengidentifikasi masalah, memecahkan masalah, mengenali pola, keterampilan komunikasi yang baik, dan intuisi data. Selain itu, untuk unggul sebagai Data Scientist atau Data Analyst, Anda memerlukan keterampilan berikut:
Statistical analysis and Probability
Data Analyst saat ini menggunakan proses statistik dan algoritme untuk mengekstrak informasi yang berguna dari sumber data yang besar. Informasi yang berguna ini digunakan untuk membuat prediksi, dan probabilitas digunakan untuk estimasi. Oleh karena itu, untuk menggunakan alat statistik dengan benar, Anda harus terbiasa dengannya.
Sebagai Data Scientist, Anda harus merancang proses analisis data dan algoritme untuk menganalisis data. Oleh karena itu, kita membutuhkan pemahaman yang lebih baik tentang konsep statistik sehingga kita dapat membuat algoritma yang bekerja dengan baik dengan berbagai jenis data.
Machine Learning
Sebagian besar aplikasi pembelajaran mesin didasarkan pada model yang menggunakan konsep analisis statistik oleh algoritme pembelajaran mesin. Analisis dan aljabar adalah inti matematika untuk pembelajaran mesin. Ini terutama mencakup proses seperti K-Nearest Neighbors, Random Forest, Naive Bayes, dan Regression Models. Namun, sebagai Data Scientist, Anda perlu memahami aplikasi dan mekanisme algoritme pembelajaran mesin untuk membangun alat analisis data yang lebih baik.
Pemrograman
Setelah Anda mengekstrak informasi dari data Anda, Anda memerlukan wawasan untuk membantu Anda membuat keputusan. Pemrograman memungkinkan ini. Untuk membuat alat analisis data menggunakan algoritme pembelajaran mesin, Anda harus belajar coding.
Ilmu data pada dasarnya adalah pemrograman yang menggabungkan statistik dan pembelajaran mesin. Tidak ada aturan keras dan cepat tentang bahasa mana yang lebih baik, tetapi Python memimpin sebagai bahasa yang paling berguna. Bahasa lain yang digunakan oleh para ilmuwan data termasuk R, SQL, dan Julia. Pertama, jika Anda ingin menjadi Data Scientist, Anda bisa belajar Python. Python menawarkan berbagai perpustakaan dan kerangka kerja untuk membuat hidup Anda lebih mudah.
Jika Anda ingin menjadi seorang Data Analyst, Anda dapat memilih untuk tidak belajar coding. Ada banyak alat analisis data lain yang tidak memerlukan keterampilan pemrograman. Namun, kami menyarankan Anda untuk mempelajari setidaknya satu bahasa pemrograman untuk meningkatkan peluang Anda mendapatkan pekerjaan.
Data Cleaning
Pembersihan Data digunakan untuk menyiapkan data mentah untuk analisis dan mendapatkan wawasan setelah membersihkan informasi yang tidak relevan. Ini memudahkan Data Analyst untuk fokus pada data yang tepat tanpa membuang banyak waktu, uang, dan daya komputasi. Jika Anda seorang Data Scientist, Anda harus mempelajari pra-pemrosesan data untuk memperoleh keterampilan pemodelan data yang lebih baik.
Administrasi Basis Data
Ketika berbicara tentang data, sangatlah wajib bagi kandidat untuk mengetahui administrasi basis data karena membantu menyimpan, mengedit, dan mengambil data setiap saat.
Visualisasi Data
Seorang Data Analyst yang baik adalah seseorang yang tahu bagaimana mengubah data menjadi cerita yang indah. Data tidak selalu dalam format yang dapat dipahami semua orang. Kemampuan ini mengubah Data Scientist menjadi pesulap yang dapat menciptakan informasi visual yang dapat dipahami oleh para pengambil keputusan perusahaan. Alat visualisasi data yang harus Anda kenal termasuk Tableau, PowerBI, Google Analytics, MS Excel, Fusion Charts, dan SPSS.
Sebagai Data Scientist, Anda juga harus memiliki pengetahuan tentang alat visualisasi data sehingga Anda dapat menjelaskan wawasan Anda kepada manajemen saat diperlukan.
Data Analyst dan Data Scientist dalam Tanggung Jawab
Tanggung jawab seorang Data Analyst mencakup tugas-tugas berikut:
- Query data dari database menggunakan SQL.
- Melakukan analisis data dan menghasilkan hasil untuk masalah tertentu. Biasanya menganalisis data menggunakan berbagai alat deskriptif, prediktif, preskriptif, atau diagnostik.
- Membuat dasbord menggunakan hasil analisis data untuk menjelaskan data tersebut kepada Pimpinan yang berdkepentingan lainnya.
- Gunakan dasbord untuk menjelaskan hasil kepada manajemen.
Tanggung jawab seorang Data Scientist meliputi:
- Membangun saluran ETL.
- Penambangan data.
- Pembersihan data
- Analisis statistik data.
- Membuat alat analisis data yang mengotomatisasi proses analisis data.
- Mengembangkan infrastruktur big data dengan alat seperti Hadoop dan Apache Spark.
Data Analyst dan Data Scientist Dalam Jumlah Pendapatan
Gaji pokok rata-rata untuk seorang Data Analyst di Indonesia adalah sekitar 10 – 24 juta per bulan tergantung pada lokasi dan yang terpenting pengalaman kerja.
Data Scientist lebih dari Data Analyst karena tanggung jawab pekerjaan mereka telah meningkat. Gaji seorang Data Scientist di Indonesia sekita 10 – 27 juta per tahun tergantung pada lokasi dan pengalaman kerja.
Jika Anda adalah seseorang dari Data Analyst dan Data Scientist, Anda harus menjadi apa?
Seorang Data Scientist memiliki tanggung jawab lebih dari seorang Data Analyst. Jika Anda ingin menjadi Data Scientist, Anda harus lebih terampil daripada seorang Data Analyst. Namun, manfaat menjadi ilmuwan data dibandingkan menjadi analis data sangat besar. Pertama, Anda dapat mulai mempelajari keterampilan anal. Setelah menjadi Data Analyst, Anda dapat memperoleh keterampilan tambahan untuk menjadi Data Scientist.
Milano – UKDW 2018
Be the first to comment