Perbedaan Data Scientist Dan Data Analyst

Data Scientist

Seseorang yang disebut sebagai Data Scientist berarti bertanggung jawab untuk membersihkan, memproses sekaligus mengolah data mentah atau besar yang telah disiapkan oleh Data Engineer pada sebuah perusahaan.

Orang ini sering melakukan percobaan-percobaan untuk membuktikan sebuah teori serta memberikan sebuah saran untuk tumbuh kembang bisnis, organisasi dan perusahaan.

Data Scientist

Dalam kesehariannya, seorang Data Scientist sering berjibaku dengan masalah-masalah yang berkaitan dengan jumlah pengguna yang dimiliki oleh perusahaan.

Mereka juga sering berpikir mengenai model tertentu yang bisa digunakan untuk memprediksi kualitas penjualan suatu produk. Intinya, mereka mengolah data secara akurat yang bisa digunakan untuk memajukan bisnis.

Jadi, jika Anda seorang Data Scientist, maka tugas Anda adalah mengolah sekumpulan data besar untuk mendapatkan data akurat sehingga tercipta kesimpulan yang bisa diterima semua pihak.

Jangan heran kalau setiap harinya Anda harus berhadapan dengan bahasa pemrograman rumit semisal Pyton dan SQL.

Nah, untuk menjadi Data Scientist, skill yang Anda butuhkan adalah sebagai berikut :

  • IT
  • Bahasa pemograman
  • Matematika dan statistik
  • Data Modelling
  • Ekonomi
  • Komunikasi, dst

Data Analyst

Data Analyst bertugas untuk membersihkan, menganalisa dan memvisualisasi banyak data untuk kemudian dicari insight-nya demi kemajuan bisnis sebuah perusahaan atau organisasi.

Nantinya data-data tersebut diserahkan ke Data Engineer lalu diberikan kepada Data Scientist untuk ditindaklanjuti seperti ulasan di atas.

Data Analyst

Data Analyst juga berperan untuk menganalisa dan bereksperiman berdasarkan data yang ada demi menghasilkan strategi bisnis yang layak untuk dicoba.

Dalam sebuah perusahaan, Data Analyst biasanya akan memvisualisasi kumpulan data ke beberapa tim perusahaan, misalnya saja marketing, strategy, advertising dan lain sebagainya.

Untuk menjadi Data Analyst yang kompeten, setidaknya harus menguasai beberapa hal di bawah ini :

  • Excel
  • Tableau
  • SQL
  • Tool untuk membuat grafik atau infografik
  • Istilah-istilah bisnis
  • Data Modelling
  • Matematika dan statistika

Kelemahan ERP

Meskipun sistem ini memiliki banyak kelebihan, namun dalam pelaksanaannya masih memiliki beberapa kelemahan. Berikut ini kelemahan sistem Enterprise Resource Planning yang perlu Anda tahu...
Dira Deistya
27 sec read

Kelebihan ERP

Dengan munculnya sistem ERP-I dan ERP-II, maka pengelolaan dan pengolahan bisnis menjadi lebih baik. Berikut ini beberapa kelebihan yang dimiliki oleh sistem Enterprise Resource...
Dira Deistya
1 min read

Perkembangan ERP

Pada mulanya proses perencanaan sumber daya usaha berawal pada tahun 1960an dengan konsep perencanaan dan manajemen hanya berlaku pada sektor inventaris dan kontrol di...
Dira Deistya
45 sec read

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *