Analis Data vs Ilmuwan Data – Temukan Perbedaannya

Dengan meningkatnya pekerjaan Ilmu Data, ada pertanyaan yang sering muncul di benak para calon – Apa perbedaan antara Ilmuwan Data dan Analis Data?

Apakah 2 ini sama?

Pertanyaan seperti itu telah menjadi sumber kebingungan besar di kalangan anak muda yang ingin sukses berkarir di Ilmu Data. Hari ini, kami di sini untuk meletakkan pertanyaan-pertanyaan ini untuk beristirahat dan mengklarifikasi seluruh masalah untuk Anda!

Sebelum menyelami lebih dalam profil pekerjaan Data Scientist dan Data Analyst, mari kita pahami dulu perbedaan inti antara 2 peran pekerjaan tersebut.

Peran Pekerjaan Data Scientist – Ilmuwan Data adalah profesional ahli yang dilengkapi dengan kombinasi keterampilan pengkodean, matematika, statistik, analitik, dan ML. Bahkan selama wawancara Ilmu Data, sebagian besar pertanyaan ada di dalam dan di sekitar konsep-konsep ini. Mereka mengeksplorasi dan memeriksa kumpulan data besar yang dikumpulkan dari berbagai sumber, membersihkannya, mengaturnya, dan memprosesnya untuk memfasilitasi kemudahan interpretasi. Meskipun mereka dapat melakukan tugas analisis seorang analis, mereka juga harus bekerja dengan algoritme ML tingkat lanjut, model prediktif, pemrograman, dan alat statistik untuk memahami data dan mengembangkan proses baru untuk pemodelan data. Ilmuwan Data juga dapat diberi label sebagai Peneliti Data atau Pengembang Data, tergantung pada keahlian dan permintaan pekerjaan.

Peran Pekerjaan Analis Data – Seperti namanya, Analis Data terutama terlibat dengan tugas pengumpulan dan analisis data sehari-hari. Mereka harus menyaring data untuk mengidentifikasi wawasan yang berarti dari data. Mereka melihat masalah bisnis dan mencoba menemukan jawaban atas serangkaian pertanyaan spesifik dari sekumpulan data tertentu. Selanjutnya, Data Analysts membuat representasi visual dari data dalam bentuk grafik, grafik, dll, untuk kemudahan pemahaman setiap pemangku kepentingan yang terlibat dalam proses bisnis. Analis Data juga dapat diberi label sebagai Arsitek Data atau Administrator Data atau Insinyur Analytics, tergantung pada keahlian dan permintaan pekerjaan.

Dikumpulkan dari deskripsi dua profil pekerjaan ini, jelas bahwa seorang Data Scientist terutama berurusan dengan menemukan makna dari inkoherensi (set data tidak terstruktur/semi-terstruktur), sedangkan Analis Data harus menemukan jawaban atas pertanyaan berdasarkan temuan Data Ilmuwan. Namun, terkadang peran pekerjaan itu tumpang tindih, sehingga menimbulkan area abu-abu. Dan sementara Analis Data dan Ilmuwan Data memiliki beberapa kesamaan, ada perbedaan penting tertentu antara kedua peran tersebut.

Ilmuwan Data dan Analis Data – Sebuah Perbandingan

1. Tanggung jawab

Beberapa menit yang lalu, kami berbicara tentang tanggung jawab pekerjaan utama seorang Data Scientist dan Data Analyst secara singkat. Sekarang, kita akan berbicara tentang tanggung jawab pekerjaan masing-masing secara rinci.

Ilmuwan Data:

• Membuat & menentukan program untuk pengumpulan data, pemodelan, analisis, dan pelaporan.
• Lakukan pembersihan data dan operasi pemrosesan untuk menambang wawasan berharga dari data.
• Kembangkan model data kustom dan algoritme ML agar sesuai dengan kebutuhan perusahaan/pelanggan.
• Untuk menambang dan menganalisis data dari database perusahaan untuk mendorong optimalisasi dan peningkatan operasi bisnis (pengembangan produk, teknik pemasaran, dan kepuasan pelanggan).
• Untuk menggunakan visualisasi data yang tepat dan alat pemodelan prediktif untuk meningkatkan perolehan pendapatan, strategi pemasaran, meningkatkan pengalaman pelanggan, dll.
• Untuk mengembangkan metode ML baru dan model analitis.
• Untuk mengkorelasikan kumpulan data yang berbeda, tentukan validitas sumber data baru dan metode pengumpulan data.
• Untuk berkoordinasi dan berkomunikasi dengan tim manajemen TI dan bisnis untuk menerapkan model data dan memantau hasilnya.
• Untuk mengidentifikasi peluang bisnis baru dan menentukan bagaimana temuan dapat digunakan untuk meningkatkan strategi dan hasil bisnis.
• Untuk membuat alat/proses canggih untuk memantau dan menganalisis kinerja model data secara akurat.
• Untuk mengembangkan kerangka kerja pengujian A/B untuk menguji fungsi dan kualitas model.
• Untuk mengambil peran seorang visioner yang dapat membuka kemungkinan baru dari data.

Analis data:

• Untuk menganalisis dan menambang data bisnis untuk mengidentifikasi korelasi dan menemukan pola berharga dari titik data yang berbeda.
• Untuk bekerja dengan model algoritme yang berpusat pada pelanggan dan mempersonalisasikannya agar sesuai dengan kebutuhan pelanggan individu.
• Untuk membuat dan menerapkan model khusus untuk mengungkap jawaban atas masalah bisnis seperti strategi pemasaran dan kinerjanya, selera pelanggan, dan pola preferensi, dll.
• Untuk memetakan dan melacak data dari berbagai sistem untuk memecahkan masalah bisnis tertentu.
• Untuk menulis kueri SQL untuk mengekstrak data dari gudang data dan untuk mengidentifikasi jawaban atas masalah bisnis yang kompleks.
• Untuk menerapkan metode analisis statistik untuk melakukan penelitian dan analisis data konsumen.
• Berkoordinasi dengan Ilmuwan Data dan Insinyur Data untuk mengumpulkan data baru dari berbagai sumber.
• Untuk merancang dan mengembangkan laporan visualisasi data, dasbor, dll., untuk membantu tim manajemen bisnis membuat keputusan bisnis yang lebih baik.
• Untuk melakukan tugas analisis rutin serta analisis kuantitatif jika diperlukan untuk mendukung fungsi bisnis sehari-hari dan pengambilan keputusan.

Checkout: Gaji Analis Data di India

2. Keterampilan

Peran seorang Data Scientist sangat terspesialisasi dan serbaguna. Oleh karena itu, Ilmuwan Data sebagian besar memiliki gelar lanjutan seperti Master atau PhD. Menurut KDnuggets, hampir 88% Ilmuwan Data memiliki gelar master, dan setidaknya 46% dari mereka memiliki gelar PhD. Mari kita lihat persyaratan peran seorang Data Scientist:

• Minimal gelar Master di Statistik/Matematika/Ilmu Komputer. Lebih baik jika Anda memiliki gelar PhD.
• Kemahiran dalam bahasa pemrograman seperti R, Python, Java, SQL, untuk beberapa nama.
• Pengetahuan mendalam tentang teknik ML, termasuk pengelompokan, pohon keputusan, jaringan saraf tiruan, dll.
• Pengetahuan mendalam tentang teknik dan konsep statistik tingkat lanjut (regresi, sifat distribusi, uji statistik, dll.).
• Pengalaman bekerja dengan teknik statistik dan penambangan data (regresi linier, hutan acak, pohon, penambangan teks, analisis jejaring sosial, dll.).
• Pengalaman dalam bekerja dengan serta membuat arsitektur data.
• Pengalaman dalam memanipulasi kumpulan data dan mengembangkan model statistik.
• Pengalaman dalam menggunakan layanan web seperti S3, Spark, Redshift, DigitalOcean, dll.
• Pengalaman dalam menganalisis data dari penyedia pihak ketiga seperti Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics, dll.
• Pengalaman bekerja dengan alat data/komputasi terdistribusi seperti Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL, dll.
• Pengalaman dalam visualisasi data menggunakan alat seperti ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3, dll.

Untuk peran pekerjaan Analis Data, persyaratan minimum adalah memiliki gelar sarjana STEM (sains, teknologi, teknik, atau matematika). Memiliki gelar yang lebih tinggi sangat baik, tetapi itu bukan keharusan. Jika Anda memiliki keterampilan Matematika, Sains, Pemrograman, Basis Data, Analisis Prediktif, dan Pemodelan Data yang kuat, Anda siap melakukannya. Berikut daftar semua persyaratan penting untuk Analis Data:

• Gelar sarjana dalam Matematika/Statistik/Bisnis dengan fokus pada analitik.
• Kemahiran dalam bahasa pemrograman seperti R, Python, Java, SQL, untuk beberapa nama.
• Kombinasi yang kuat antara keterampilan analitis, keingintahuan intelektual, dan ketajaman bisnis.
• Pengetahuan mendalam tentang teknik penambangan data dan teknologi yang muncul termasuk MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, jaringan saraf tiruan, dll.
• Pengalaman dalam bekerja dengan metodologi tangkas.
• Pengalaman dalam bekerja dengan Microsoft Excel dan Office.
• Keterampilan komunikasi yang kuat (baik lisan maupun tulisan).
• Kemampuan untuk mengelola dan menangani beberapa prioritas secara bersamaan.

3. Gaji

Menurut laporan studi PwC, pada tahun 2020, akan ada sekitar 2,7 juta lowongan pekerjaan untuk Ilmuwan Data dan Analis Data. Lebih lanjut dinyatakan bahwa pelamar untuk peran pekerjaan ini harus "berbentuk T", karena mereka harus memiliki tidak hanya keterampilan teknis dan analitis tetapi juga keterampilan lunak termasuk komunikasi, kerja tim, dan kreativitas. Karena sulit untuk menemukan bakat seperti itu dengan keahlian yang tepat dan permintaan untuk Ilmuwan dan Analis Data melebihi pasokan dengan selisih yang besar, peran ini menjanjikan paket gaji yang bagus.

Namun, pekerjaan Data Scientist jauh lebih menuntut daripada pekerjaan Data Analyst, gaji Data Analyst tentu saja lebih rendah daripada Data Scientist. Glassdoor menyatakan bahwa gaji tahunan rata-rata Ilmuwan Data adalah Rs. 10.000, sedangkan Analis Data adalah Rs. 4.82.041.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Kesimpulan

Mempertimbangkan semua poin yang disebutkan di atas, jabatan Ilmuwan Data dan Analis Data tampak mirip karena beberapa kesamaan dalam keahlian dan tanggung jawab pekerjaan. Misalnya, jika Anda memiliki latar belakang STEM dengan bakat dalam pemrograman, analitik, dan statistik, Anda cocok untuk berkarir di Ilmu Data. Namun, perbedaan tipis antara keduanya menimbulkan perbedaan yang signifikan dalam tingkat gaji.

Jika Anda masih tidak dapat membuat pilihan, mari kita buat lebih sederhana untuk Anda – misalkan Anda hebat dengan angka, tetapi Anda masih harus menempuh perjalanan jauh untuk menyempurnakan keterampilan pengkodean dan pemodelan data Anda, sebaiknya Anda memulai karir Anda sebagai Analis data. Secara bertahap, Anda dapat meningkatkan keterampilan dan kemudian menjadi Ilmuwan Data. Dengan begitu, pekerjaan seorang Data Analyst bisa menjadi batu loncatan untuk menjadi seorang Data Scientist. Secara keseluruhan, kedua opsi tersebut muncul dan pilihan karier yang sangat menguntungkan, jadi Anda akan memiliki karier yang menjanjikan di Ilmu Data, apa pun yang Anda pilih.