Profesi data scientist dan data analyst tengah menjadi incaran para profesional di bidang teknologi. Kedua pekerjaan ini menawarkan gaji yang menggiurkan dan proyeksi karir yang cerah untuk masa depan. Namun, meskipun terlihat serupa dalam deskripsi pekerjaan, keduanya memiliki perbedaan mendasar dalam tanggung jawab dan ruang lingkup kerja.<\/p>\n
Data analyst berfokus\u00a0pada analisis harian perusahaan. Fokus utama pekerjaan mereka adalah mengolah data dari berbagai sumber untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan langsung. Contohnya, seorang data analyst akan menganalisis audiens media sosial perusahaan untuk mengetahui demografi pengunjung, termasuk jenis kelamin, rentang usia, jumlah interaksi, dan waktu kunjungan tertinggi. Hasil analisis ini kemudian diteruskan ke tim terkait untuk menentukan strategi konten yang tepat.<\/p>\n
Sementara itu, data scientist bertugas mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber. Mereka harus mengubah format data agar seragam sebelum masuk ke tahap pemrosesan selanjutnya. Dengan mengandalkan algoritma dan model machine learning, data scientist menciptakan sistem yang dapat digunakan untuk jangka panjang. Secara sederhana, data scientist menciptakan pertanyaan baru dari data yang ada, sedangkan data analyst menjawab pertanyaan tersebut dengan menghasilkan insight praktis.<\/p>\n
Data analyst memiliki kemampuan untuk mengubah angka mentah\u00a0menjadi informasi yang relevan. Mereka membantu perusahaan membuat keputusan bisnis dengan mengatur, membersihkan, dan menganalisis data. Peran utama mereka meliputi pembuatan dashboard visualisasi, menafsirkan dan mengomunikasikan temuan data, menganalisis tren masa lalu dan saat ini, serta melakukan peramalan menggunakan tools seperti Excel.<\/p>\n
Data scientist memiliki tanggung jawab yang lebih kompleks. Mereka mengembangkan alat yang digunakan oleh data analyst, merancang sistem pengumpulan data, dan membuat model prediktif. Peran mereka mencakup pengembangan infrastruktur big data, menyederhanakan proses interpretasi data, menganalisis tren masa depan, dan membangun model machine learning untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks.<\/p>\n
Sebagian besar data analyst memiliki latar belakang sarjana di bidang Ilmu Komputer, Statistik, Matematika, atau Keuangan. Data scientist umumnya memiliki kualifikasi lebih tinggi, seperti gelar Magister atau Doktoral dalam Data Science, Matematika, Statistik, atau Information Technology.<\/p>\n
Namun, pendidikan formal bukanlah satu-satunya faktor penentu. Untuk sukses di kedua bidang ini, kemampuan praktis, portofolio yang kuat, dan pemahaman bisnis adalah aspek\u00a0yang sama pentingnya.<\/p>\n
Kedua profesi ini memiliki prospek karir yang sangat menjanjikan. Permintaan untuk data analyst dan data scientist terus meningkat dalam lima tahun terakhir dan diprediksi akan bertumbuh lebih tinggi dalam dekade mendatang. Data analyst pemula biasanya memulai dengan tugas pembuatan laporan dan dashboard, kemudian berkembang ke analisis strategis tingkat lanjut. Setelah meningkatkan keterampilan dan kualifikasi mereka, beberapa data analyst bahkan melanjutkan karir sebagai data scientist.<\/p>\n
Mengembangkan keterampilan analitis dan teknis sejak dini akan membuka peluang karir yang cemerlang di era digital bagi mereka yang tertarik menekuni profesi bergengsi ini.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Data Scientist atau Data Analyst? Kenali Perbedaan Keduanya Profesi data scientist dan data analyst tengah menjadi incaran para profesional di bidang teknologi. Kedua pekerjaan ini menawarkan gaji yang menggiurkan dan proyeksi karir yang cerah untuk masa depan. Namun, meskipun terlihat serupa dalam deskripsi pekerjaan, keduanya memiliki perbedaan mendasar dalam tanggung jawab dan ruang lingkup kerja. […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":38600,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jnews-multi-image_gallery":[],"jnews_single_post":[],"jnews_primary_category":[],"footnotes":""},"categories":[80],"tags":[25070,25069,25071,25072],"class_list":["post-38571","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artikel","tag-data-analyst","tag-data-scientist","tag-prosepek-data-analyst","tag-prospek-data-scientist"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38571","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=38571"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38571\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":38601,"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/38571\/revisions\/38601"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/media\/38600"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=38571"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=38571"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/umsu.ac.id\/berita\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=38571"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}