Data scientist dan data engineer adalah dua peran kunci dalam industri analisis data yang sering dianggap serupa, namun keduanya memiliki perbedaan yang signifikan dalam hal skill, job deskripsi, dan tools yang digunakan. Mari kita bahas perbedaan antara keduanya:
1. Skill
Data Scientist:
Data scientist bertanggung jawab untuk menganalisis data yang ada dan membuat model statistik yang kompleks untuk mengekstrak wawasan bisnis. Mereka memerlukan keterampilan statistik, matematika, pemrograman, dan pemahaman domain bisnis yang kuat. Selain itu, mereka juga harus memiliki kemampuan komunikasi yang baik untuk menjelaskan temuan mereka kepada pemangku kepentingan.
Data Engineer:
Data engineer bertanggung jawab untuk membangun dan mengelola infrastruktur data yang diperlukan untuk menyimpan, mengakses, dan mengelola data secara efisien. Mereka memerlukan keterampilan dalam pemrograman, manajemen basis data, dan pengelolaan sistem komputasi. Mereka juga harus memiliki pemahaman yang baik tentang arsitektur sistem dan teknologi cloud.
2. Jobdesk
Data Scientist:
Data scientist biasanya fokus pada analisis data yang mendalam dan pengembangan model prediktif untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis. Mereka bekerja dengan berbagai jenis data dan menggunakan teknik seperti machine learning dan data mining untuk mengekstrak informasi yang berharga.
Data Engineer:
Data engineer fokus pada pembangunan dan pengelolaan infrastruktur data yang diperlukan untuk menyimpan dan mengelola data dalam skala besar. Mereka bertanggung jawab untuk merancang basis data, mengoptimalkan kinerja sistem, dan memastikan ketersediaan dan keamanan data.
3. Tools
Data Scientist:
Data scientist menggunakan berbagai tools dan bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL untuk menganalisis data, membuat model prediktif, dan memvisualisasikan hasilnya. Mereka juga menggunakan platform seperti Jupyter Notebook, TensorFlow, dan scikit-learn untuk melakukan analisis data yang kompleks.
Data Engineer:
Data engineer menggunakan berbagai tools dan teknologi untuk membangun dan mengelola infrastruktur data, termasuk basis data seperti MySQL, PostgreSQL, dan MongoDB, serta framework seperti Apache Hadoop, Spark, dan Kafka untuk pemrosesan data skala besar.
Meskipun data scientist dan data engineer memiliki perbedaan dalam skill, jobdesk, dan tools yang mereka gunakan, keduanya bekerja secara bersama-sama dalam proses analisis data. Data engineer bertanggung jawab untuk menyediakan infrastruktur yang dibutuhkan oleh data scientist untuk melakukan analisis data yang mendalam dan menghasilkan wawasan bisnis yang berharga. Dengan bekerja sama, keduanya membantu organisasi untuk memanfaatkan potensi data mereka dengan lebih efektif dan efisien.
Mari terus belajar dan kembangkan skill di https://myskill.id/.
Dibuat oleh tim MySkill, startup pengembangan skill dan karir terbesar di Indonesia. MySkill juga mendapatkan penghargaan dari LinkedIn sebagai Top Startup Indonesia pada 2022 dan 2023. Beberapa sumber referensi tulisan di blog MySkill seperti: Kompas, IDN Times, Forbes, Indeed, Semrush, Hubspot, AIHR, Nielsen Norman Group, Xero, Atlassian, Canva, W3, Grammarly dan sebagainya.