Jawabannya adalah iya! Saat ini data adalah sesuatu yang sangat penting, dan orang-orang sudah memahami bahwa data adalah suatu informasi yang dihimpun dari berbagai sumber sebagai dasar pengambilan keputusan. Kemudian, proses analisis dan permodelan data ini terjadi di dua bidang ilmu yang sering terdengar bersamaan: data science dan data analysis.
Dengan semakin pentingnya peran data scientist dan data analyst saat ini, maka penting untuk memahami perbedaan mendasar dari kedua profesi ini. Membedakan kedua profesi ini tidak lah mudah, karena kedua profesi ini sama-sama memecahkan masalah yang sama, dan sama-sama menggunakan data untuk berbagai kebutuhan.
Cek di sini untuk data science kursus
Definisi Data Analyst
Meskipun perkembangan data analytics saat ini telah berkembang menjadi beragam spesialisasi yang terus meningkat hingga seolah bursa kerja di bidang ini hanya diperuntukkan bagi yang memiliki gelar di bidang ini saja, namun penting untuk diketahui bahwa data analysis telah ada jauh sebelum abad ke-21. Bahkan, akar dari data analysis adalah suatu ilmu yang banyak ditemukan pada bidang lainnya seperti bisnis, ekonomi, akuntansi, dan bahkan sastra! Bidang ilmu yang dinamis ini membutuhkan keahlian dalam penghimpunan data yang efektif, interpretasi, dan penyediaan informasi yang dibutuhkan oleh perusahaan.
Guna menjelaskan peran dari seorang analyst, kita harus memahami bahwa popularitas data analysis tidak akan mungkin terjadi tanpa adanya inovasi di bidang software komputer, seperti Excel dan Stata. Data analysis telah ada sejak lama, dan kebanyakan kita mengenalnya hanya ada di dunia sains dan perbankan. Para ilmuwan menggunakan metode statistik untuk menguji hipotesis mereka, adapun sistem perbankan dan bisnis menggunakannya untuk menganalisis data tahunan, bulanan, dan kuartal mereka. Peran besar data analysis dalam kehidupan sehari-hari kita tidak bisa dipungkiri lagi.
Diperkenalkannya sejumlah software komputer yang populer di sektor pemerintahan dan pasar finansial di awal abad ke-20 telah memicu meroketnya popularitas dan inovasi statistik dan data analytics. Analisis data saat ini bukan hanya dilakukan oleh ilmuwan dan pebisnis saja - penggunaan statistik bisa ditemukan di sekolah, pertokoan, rumah tangga, dll. Pengambilan keputusan strategis yang didasarkan pada riwayat keuangan, sensus, pendaftaran, dan pembelian sebelumnya dapat membantu suatu organisasi bahkan individu untuk meningkatkan performa, proses, dan desain usaha mereka.
Beberapa contoh profesi di bidang data analysis adalah:
- Business intelligence
- Business analyst
- Research analyst
- Accounting
Periksa di sini untuk kursus data science jakarta
Definisi Data Scientist
Sejarah data science berawal dari bidang ilmu statistik. Data science yang kita kenal saat ini tidak akan muncul tanpa dipicu oleh kemajuan di bidang teknologi. Salah satu contoh besar fenomena data science berasal dari AS di saat IBM memenangkan kontrak untuk menghimpun, mengorganisir, dan mendigitalisasi informasi pengguna jaminan sosial di negara tersebut. Kemajuan di bidang sistem komputer berperan besar dalam kemajuan bidang data science, sehingga bisa dikatakan data science adalah produk dari statistik dan ilmu komputer. Akibatnya, para data scientist pemula biasanya mendaftarkan diri mereka pada kursus statistik online atau kursus lainnya untuk mempelajari konsep-konsep statistika yang mereka butuhkan.
Peran dari data scientist adalah menghimpun, membersihkan, membuat permodelan, dan memproses big data. Data tersebut biasanya berupa informasi yang tidak terstruktur dari berbagai sektor, seperti sistem bisnis, perbankan, atau pemerintahan. Inovasi pada big data biasanya berasal dari perancangan software baru atau program operasional baru yang bisa mengotomatisasi berbagai fungsi - mulai dari software statistik hingga kecerdasan buatan pada mobil autonomous. Tujuan dari seorang data scientist tidak hanya bermanfaat bagi orang-orang yang bekerja di bidang tempatnya bekerja, tapi juga bagi masyarakat luas tempat ia tinggal.
Jika peran dari seorang data analyst adalah untuk menginterpretasi statistik milik beragam perusahaan - penelitian, bisnis, komunikasi - maka peran seorang data scientist mencakup bidang yang berkaitan dengan pemrograman dan teknik komputer. Beberapa profesi umum dari data scientist adalah:
- Business analyst
- Systems analyst
- Developer
- Programmer
- Senior analyst
Perbedaan antara Data Scientist dan Data Analyst dalam Satu Tabel.
Saat mencari pekerjaan di bidang data science, perbedaan di antara kedua profesi tersebut seringkali membuat orang bingung. Bahkan tidak sedikit perusahaan yang tidak mengetahui adanya perbedaan di antara kedua profesi tersebut. Ditambah lagi dengan adanya berbagai spesialisasi yang ada pada data analysis dan data science semakin membuat orang bingung dan ragu untuk memasuki bursa kerja atau memilih posisi yang tepat.
Mengetahui perbedaan keduanya dalam hal kualifikasi juga penting bagi pelajar yang mungkin tertarik untuk mendaftar di salah satu jurusan data analysis atau data science. Memahami peluang kerja setelah kelulusan adalah faktor yang sangat penting untuk dipertimbangkan sebelum mengambil suatu jurusan sarjana atau pascasarjana.
Saat dihadapkan dengan berbagai pilihan spesialisasi, coba teliti keterampilan apa saja yang menjadi penekanan pada masing-masing jurusan. Dengan begitu Anda akan mendapatkan gambaran yang lebih jelas apakah jurusan tersebut lebih mengarah pada matematika, bisnis, ilmu komputer, dan sebagainya.
Tabel berikut ini menampilkan beberapa keterampilan yang paling sering dituntut dari seorang data scientist dan data analyst, baik di perkuliahan maupun dunia kerja. Dengan melihat keterampilan-keterampilan di bawah ini, Anda bisa menentukan mana yang lebih cocok bagi Anda.
| Keterampilan | Data Science | Data Analyst |
|---|---|---|
| Exploratory data analysis | X | X |
| Data cleaning | X | X |
| Merepresentasikan data secara visual | X | |
| Pemrograman komputer (R, Python) | X | |
| Machine learning dan deep learning | X | |
| Hadoop | X | |
| Excel, SPSS | X | |
| SQL | X | X |
Kenapa Penting Memahami Perbedaannya
Tergantung pada bagaimana Anda menerapkan statistik, sangat penting untuk memahami perbedaan antara data science dan data analysis. Meski pun tidak sedikit lembaga yang mencampuradukkan kedua bidang ini, pada kenyataannya data science dan data analysis memiliki tujuan, gaji, dan proses rekrutmen yang berbeda. Jika Anda hendak mulai mendalami atau mengembangkan kemampuan Anda dalam bidang data science maupun data analysis, maka penting untuk memahami perbedaan di antara keduanya.
Perguruan tinggi pada umumnya memisahkan dua bidang ini dalam dua jurusan yang berbeda, sehingga akan lebih mudah bagi Anda untuk memilih jurusan mana yang lebih tepat untuk Anda. Akan tetapi, masing-masing bidang ini menawarkan beragam spesialisasi, sehingga penting bagi Anda untuk lebih memahami bagian mana dari dari bidang tersebut yang menarik perhatian Anda secara spesifik. Sebagai contoh, statistik matematika tidak terlalu berkaitan dengan pemodelan data dan lebih banyak berkaitan dengan penghitungan teoretis di balik pemodelan data.
Jurusan ini akan mengajarkan satu mata kuliah data science atau mata kuliah lainnya yang mempelajari lebih dalam lagi konsep-konsep matematika yang rumit seperti aljabar linear, kalkulus, dan probabilitas. Di sisi lain, jurusan data science yang mengarah kepada bisnis akan mengajarkan bisnis atau komunikasi di samping pelajaran ilmu komputer.
Memahami perbedaan antara data science dan data analysis akan memudahkan Anda dalam memetakan mata kuliah apa saja yang menarik bagi Anda dan perpaduan mata kuliah apa saja yang cocok bagi Anda. Terkait dengan bursa kerja, memahami perbedaan di antara kedua bidang ini juga sama pentingnya. Dalam sebuah lowongan kerja analyst, biasanya dicantumkan gelar apa yang mereka cari.
Perusahaan yang hendak merekrut seorang data analyst kemungkinan besar akan merekrut seseorang dengan gelar di bidang matematika, statistik, atau bisnis dengan fokus pada bidang analitik. Sebaliknya, data science, kemungkinan besar akan membutuhkan seseorang dengan gelar data science atau ilmu komputer dengan fokus pada statistik. Di Inggris, 88% posisi data scientist diisi oleh yang bergelar magister, sedangkan posisi data analyst kebanyakan diisi oleh yang bergelar sarjana.
Saat mencari pekerjaan terkait analisa data, Anda harus benar-benar memperhatikan job decriptionnya untuk memahami tanggung jawab dan peran yang akan Anda hadapi. Tidak jarang, perusahaan yang kurang berpengalaman dalam dunia data akan mencantumkan job description yang berisi berbagai kombinasi keterampilan yang lebih cocok bagi pekerja pemula, bukan bagi analyst berpengalaman.
Saat ini, bursa kerja bagi data scientist dan data analyst memang sangat ketat namun sekligus sangat luas - jadi mereka biasanya mendapatkan banyak peluang kerja yang berbeda. Hal penting yang harus diingat saat mencari pekerjaan di bidang data science dan data analysis adalah: bedakan dan perjelas. Lowongan kerja yang ideal akan membedakan antara kemampuan analisis yang mereka butuhkan dari Anda sesuai dengan minat Anda, dan yang terpenting adalah memberikan contoh spesifik tentang peran apa yang akan Anda hadapi.
Memahami perbedaan di antara kedua disiplin ini akan sangat membantu Anda dalam kehidupan sehari-hari. Kemampuan untuk menginterpretasikan suatu situasi yang berkaitan dengan data science atau data analytics akan membantu Anda mengikuti perkembangan terkini di kedua bidang tersebut. Perkembangan di bidang data science biasanya tidak memiliki dampak sosio-politik yang sama dengan data analysis. Manfaat lainnya adalah seperti yang disebutkan di awal. Penting untuk tetap mengikuti perkembangan situasi terkini. Perkembangan di bidang data science biasanya tidak memiliki dampak sosio-politik yang sama dengan data analysis.
Apa Anda menyukai artikel ini? Berikan penilaian Anda
Loading...
