Oleh Universitas Cakrawala
•
30 April 2024
Profesi Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineer semakin populer di Indonesia. Ketiganya memiliki keterkaitan yang erat dengan pengolahan data. Dalam era transformasi digital saat ini, banyak perusahaan yang membutuhkan keahlian dalam teknologi dan data.
Karena data telah menjadi kebutuhan penting bagi perusahaan dalam pengambilan keputusan, maka profesional di bidang ini menjadi incaran banyak perusahaan dari berbagai industri. Meskipun memiliki keterkaitan dengan data, Data Scientist, Data Analyst, dan Data Engineer sebenarnya memiliki perbedaan yang signifikan dalam peran dan tanggung jawabnya.
Penting untuk memahami perbedaan antara ketiganya agar dapat memahami job description ketika ingin melamar pekerjaan. Penasaran dengan deskripsi tugas dari ketiga profesi ini? Simak artikel di bawah ini!
Data Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, membangun, dan memelihara infrastruktur data. Mereka fokus pada pengelolaan dan pemrosesan data dalam skala besar.
Tugas Data Engineer meliputi pengumpulan, penyimpanan, dan transformasi data secara efisien. Mereka menggunakan teknologi dan alat seperti basis data, data warehouse, ETL (Extract, Transform, Load), dan alat pengolahan data lainnya untuk mengelola aliran data dari berbagai sumber ke sistem penyimpanan yang tepat.
Data Analyst adalah profesional yang menganalisis data untuk mendapatkan wawasan dan informasi yang berharga bagi organisasi. Tugas Data Analyst meliputi pengumpulan, pembersihan, transformasi, dan analisis data.
Mereka menggunakan alat dan bahasa pemrograman seperti Excel, SQL, Python, atau R untuk memproses dan menganalisis data. Data Analyst berfokus pada pemodelan data, analisis statistik, eksplorasi data, dan visualisasi data untuk mengidentifikasi tren, pola, dan peluang bisnis.
Data Scientist adalah profesional yang menggunakan metode ilmiah, pemodelan matematika, dan algoritma untuk mengekstraksi wawasan mendalam dari data. Tugas Data Scientist meliputi pemrosesan, analisis, dan interpretasi data untuk memecahkan masalah kompleks dan membuat prediksi.
Mereka menggunakan bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta alat-alat seperti TensorFlow, scikit-learn, dan algoritma pembelajaran mesin lainnya. Data Scientist juga berperan dalam merumuskan pertanyaan bisnis, mengelola dan memproses data, serta mengkomunikasikan hasil analisis kepada pemangku kepentingan.
Walaupun sama-sama bekerja dengan data, ketiga profesi ini memiliki fokus dan tanggung jawab yang berbeda:
Membangun dan memelihara infrastruktur data, seperti database, data warehouse, dan data lake.
• Mengumpulkan, membersihkan, dan mentransformasi data dari berbagai sumber.
• Membangun dan memelihara pipeline data untuk memindahkan data ke dalam sistem penyimpanan data.
• Memastikan keamanan dan ketersediaan data.
• Bekerja dengan DevOps dan cloud computing.
• Bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala.
• SQL dan NoSQL databases.
• Cloud computing platforms seperti AWS, Azure, atau GCP.
• DevOps tools seperti Jenkins atau Ansible.
Menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan insight yang dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis.
• Mengumpulkan, membersihkan, dan mengolah data.
• Melakukan analisis data menggunakan statistik dan machine learning.
• Memvisualisasikan data untuk mengkomunikasikan insight kepada stakeholders.
• Memberikan rekomendasi berdasarkan insight yang diperoleh dari data.
• SQL dan data analysis tools seperti Excel atau Tableau.
• Statistik dan machine learning.
• Komunikasi dan presentasi.
• Pemahaman bisnis yang baik.
Mengembangkan model machine learning dan artificial intelligence untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks.
• Mengidentifikasi masalah bisnis yang dapat dipecahkan dengan machine learning.
• Membangun dan melatih model machine learning.
• Mengevaluasi dan menyempurnakan model machine learning.
• Menerapkan model machine learning ke dalam produksi.
• Berkomunikasi dengan stakeholders tentang hasil model machine learning.
• Bahasa pemrograman seperti Python atau R.
• Machine learning libraries seperti scikit-learn atau TensorFlow.
• Statistik dan matematika.
• Pemahaman bisnis yang baik.
• Data Engineer berfokus pada pembangunan dan pemeliharaan infrastruktur data.
• Data Analyst berfokus pada analisis data untuk menemukan insight yang dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis.
• Data Scientist berfokus pada pengembangan model machine learning untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks.
Ketiga profesi ini saling terkait dan bekerja sama untuk menghasilkan insight dari data yang dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis. Terima kasih telah membaca artikel ini!
Jika kamu tertarik untuk mempelajari ilmu Data Science, Cakrawala University adalah tempat yang tepat untuk mengembangkan potensi kamu. Jurusan Data Science Cakrawala University menawarkan wawasan mendalam tentang analisis data, machine learning, dan pemahaman bisnis.
Bergabunglah bersama Cakrawala University dan temukan peluang untuk menjadi ahli dalam mengolah data, memecahkan masalah, dan menciptakan solusi berbasis informasi. Jadilah bagian dari generasi yang berdedikasi dan terus menggali potensi data di masa depan.
Baca Juga :
Berita Terkait
Simak di Sini Apa Saja Mata Kuliah Bisnis Digital
Universitas Cakrawala
•
01 November 2023
Mengenal Lebih Dekat Jurusan Sistem Informasi dan Prospek Kerjanya
Universitas Cakrawala
•
07 November 2023
Kuliah Kelas Karyawan: Definisi, Jadwal, Biaya, dan Jurusan
Universitas Cakrawala
•
07 November 2023
Bisnis Digital : Definisi, Konsep, Contoh, dan Peluangnya
Rahmawati
•
07 November 2023
Kuliah Kelas Karyawan di Jakarta - Cakrawala University
Universitas Cakrawala
•
13 November 2023
Ini Perbedaan Institut, Universitas, Sekolah Tinggi dan Politeknik Agar Tidak Tertukar
Universitas Cakrawala
•
13 November 2023
10 Prospek Karier Ilmu Komputer, Gajinya Menjanjikan
Universitas Cakrawala
•
05 March 2025
Jurusan Manajemen Keuangan: Mata Kuliah, Prospek Kerja, Gaji
Universitas Cakrawala
•
12 March 2025
10 Prospek Kerja Jurusan Sains Data dengan Gaji Tinggi!
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Hard Skill dan Soft Skill : Perbedaan, Contoh dan Tips Meningkatkannya
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Brainstorming : Pengertian, Tujuan, Contoh serta Cara Melakukannya
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
10 Prospek Kerja dan Gaji Lulusan Bisnis Digital
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023
Daftar Mata Kuliah S1 Sistem Informasi Universitas Cakrawala? Cek Disini!
Rahmawati
•
27 February 2025
Teknologi Digital : Pengertian, Jenis, dan Contohnya dalam Kehidupan Sehari-hari
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023
Blended Learning : Pengertian, Manfaat dan Tahapannya
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
Apa Itu Marketing Analysis, Tugas hingga Jenjang Karirnya dan Gajinya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Digital Literacy : Pengertian, Contoh, dan Cara Meningkatkannya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Apa Itu Transformasi Digital, Fungsi dan Contoh Penerapannya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Apa Itu Analis Keuangan, Tugas, Gaji dan Skill yang Harus Dimiliki
Universitas Cakrawala
•
14 November 2023
Apa Itu Manajemen Keuangan, Prinsip dan Fungsinya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
10 Prospek Kerja Manajemen Keuangan dengan Gaji Menjanjikan!
Rahmawati
•
17 November 2023
Apa Itu Digital Marketing? Ini Definisi, Manfaat, hingga Toolsnya
Alifia Kamila
•
14 November 2023
Digital Marketer : Tugas, Prospek Kerja, Jenjang Karir, dan Gaji
Universitas Cakrawala
•
16 November 2023
Auditor Adalah: Pengertian, Kode Etik, Jenis-jenis dan Tugasnya
Universitas Cakrawala
•
15 November 2023
Wajib Tahu, Ini Dia Manfaat Teknologi Informasi dalam Kehidupan Sehari-hari
Universitas Cakrawala
•
18 November 2023