Ilmu Data Vs Rekayasa Data: Perbedaan Antara Ilmu Data & Rekayasa Data

Sejak data menjadi mata uang baru abad ke-21, peran pekerjaan Big Data dan Ilmu Data telah terdiversifikasi dan bercabang dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Insinyur Data dan Ilmuwan Data adalah dua dari peran pekerjaan yang paling menjanjikan dengan lintasan karir ke atas.

Meski peran seorang Data Scientist dicanangkan sebagai “pekerjaan terseksi abad ke-21”, Data Engineer tidak jauh tertinggal. Bahkan, Glassdoor menyatakan bahwa jumlah lowongan pekerjaan untuk profil Data Engineer lima kali lebih tinggi dari Data Scientist. Bagaimanapun, baik Data Scientist maupun Data Engineer adalah bagian dari tim yang sama yang berupaya mengubah data mentah menjadi wawasan bisnis yang dapat ditindaklanjuti. Jika Anda ingin mendapatkan pelatihan ilmu data profesional, lihat kursus ilmu data kami dari universitas terkemuka.

Posting hari ini adalah tentang perdebatan sengit antara Ilmu Data vs. Rekayasa Data, seperti yang terlihat dari lensa profil pekerjaan Data Engineer dan Data Scientist.

Ilmu Data vs. Rekayasa Data

Ilmu Data adalah bidang studi yang luas dan multidisiplin yang menggabungkan pengetahuan domain Matematika, Statistik, Ilmu Komputer, Ilmu Informasi, dan Bisnis. Ini berfokus pada penggalian pola dan wawasan yang bermakna dari kumpulan data besar dengan memanfaatkan alat, metode, prosedur, dan algoritme ilmiah. Komponen inti dari Ilmu Data meliputi Big Data, Machine Learning, dan Data Mining.

Sebaliknya, Rekayasa Data adalah cabang Ilmu Data yang terutama berkaitan dengan aplikasi praktis akuisisi dan analisis data. Ini berfokus pada merancang dan membangun saluran data yang dapat mengumpulkan, menyiapkan, dan mengubah data (baik terstruktur maupun tidak terstruktur) ke dalam format yang dapat digunakan dengan teliti oleh Ilmuwan Data.

Rekayasa Data memfasilitasi pengembangan tumpukan proses data untuk mengakumulasi, menyimpan, membersihkan, dan memproses data secara real-time atau dalam kumpulan dan menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Intinya, Insinyur Data membuat sistem pendukung untuk Ilmuwan Data.

Seperti yang dinyatakan David Bianco, “Insinyur Data adalah tukang ledeng yang membangun saluran data, sementara ilmuwan data adalah pelukis dan pendongeng, yang memberi makna pada entitas yang statis.”

Data Engineer vs. Data Scientist: Perbandingan mendetail

Sebelum kita menyelami perbedaan antara Insinyur Data dan Ilmuwan Data, pertama-tama kita harus membahas persamaan kedua profil ini. Titik kesamaan paling vital antara profil Data Engineer dan Data Scientist adalah latar belakang pendidikan mereka. Biasanya, keduanya profesional berasal dari latar belakang Matematika, atau Fisika, atau Ilmu Komputer, atau Ilmu Informasi, atau Teknik Komputer.

Bidang studi ini banyak disukai untuk profil pekerjaan Ilmu Data. Baik Insinyur Data maupun Ilmuwan Data adalah pemrogram terampil yang berpengalaman dalam bahasa seperti Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL, dan Julia.

Berikut adalah poin inti perbedaan antara Insinyur Data dan Ilmuwan Data:

Profil pekerjaan

Perbedaan utama antara Insinyur Data dan Ilmuwan Data adalah salah satu fokusnya. Sementara Insinyur Data terlibat dalam membangun infrastruktur dan arsitektur untuk pembuatan data, Ilmuwan Data terutama peduli dengan melakukan matematika tingkat lanjut dan analisis statistik pada data yang dikumpulkan.

Seperti disebutkan sebelumnya, Insinyur Data merancang, membangun, menguji, mengintegrasikan, dan mengoptimalkan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Mereka menggunakan alat dan teknologi Big Data untuk membangun saluran data yang mengalir bebas yang memfasilitasi aplikasi analitik real-time pada data yang kompleks. Insinyur Data juga menulis kueri kompleks untuk meningkatkan aksesibilitas data.

Namun, Ilmuwan Data lebih fokus untuk menemukan jawaban atas pertanyaan bisnis penting seperti mengoptimalkan operasi bisnis, mengurangi biaya, meningkatkan pengalaman pelanggan, dll. Dengan menggunakan format data yang ditawarkan oleh Insinyur Data, Ilmuwan Data mengajukan pertanyaan yang relevan, menemukan pola tersembunyi, berhipotesis, dan kemudian mencapai kesimpulan yang tepat.

keterampilan

Keahlian Data Engineers dan Data Scientist sangat berbeda. Plus, tingkat keterampilan mereka bervariasi. Misalnya, keterampilan analitis seorang Data Scientist akan jauh lebih mendalam daripada pengetahuan analitis seorang Data Engineer.

Keterampilan Insinyur Data:

• Pemrograman
• Sistem terdistribusi
• Sistem arsitektur
• Desain dan konfigurasi basis data
• Konfigurasi antarmuka dan sensor

Sumber

Keahlian Ilmuwan Data:

• Pemrograman
• Komputasi awan
• perselisihan data
• Manajemen basis data
• Visualisasi data
• Probabilitas & statistik
• Kalkulus multivariat & aljabar linier
• Pembelajaran mesin & pembelajaran mendalam

Sumber

Peralatan

Insinyur Data bekerja dengan bahasa pemrograman tingkat lanjut seperti Python, Java, Scala, dll., sistem terdistribusi, alat pipa data (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka, dll.), dan kerangka kerja Big Data seperti Hive, Hadoop, Spark, dll.

Sementara Ilmuwan Data juga menggunakan Python dan Java, mereka menggunakan analitik canggih dan alat BI seperti Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView, dan Splunk. Terlepas dari alat-alat ini, Ilmuwan Data sangat bergantung pada perpustakaan ML seperti TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe, dan Keras, untuk beberapa nama.

Paket gaji

Baik Insinyur Data maupun Ilmuwan Data memiliki lintasan karir yang menjanjikan dengan paket kompensasi tahunan yang besar. Perekrut teratas untuk profil ini termasuk nama besar seperti Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook, dan Apple Inc.

Menurut PayScale, gaji rata-rata Data Engineer di India adalah INR 843.140 LPA, sedangkan di AS adalah US$ 92.260.

Sumber

Sumber

Gaji rata-rata seorang Data Scientist di India adalah INR 813.593 LPA, dan di AS , adalah US$ 96.089.

Sumber

Sumber

Insinyur Data & Ilmuwan Data: Dua peran yang saling melengkapi

Sebagai penutup, kita harus mengakui bahwa peran Data Engineer dan Data Scientist saling melengkapi. Perusahaan yang memanfaatkan Big Data harus memiliki profesional dengan kedua keahlian untuk memanfaatkan potensi data yang sebenarnya. Ilmuwan Data mengandalkan Insinyur Data untuk membangun saluran yang memadai untuk pembuatan dan analisis data. Demikian pula, data yang disiapkan oleh Insinyur Data tidak akan berguna secara praktis tanpa operasi analitik ilmuwan data.

Baca Juga: Ilmu Data vs Analisis Data

Membungkus

Dengan demikian, perusahaan harus membuat tim Ilmu Data di mana Insinyur Data dan Ilmuwan Data dapat saling melengkapi keterampilan dan fungsi satu sama lain.

Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang serba cepat, lihat Program PG Eksekutif upGrad & IIIT-B dalam Ilmu Data .