Perbedaan Data Analyst, Data Engineer & Data Scientist

Pengantar

Industri data telah menjadi salah satu yang paling berkembang dalam beberapa tahun terakhir, menawarkan peluang karir yang menarik di berbagai bidang. Namun, sering kali ada kebingungan tentang perbedaan antara peran-peran utama dalam industri ini, seperti Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist. Dalam artikel ini, kita akan membahas perbedaan mendasar di antara ketiganya untuk membantu kita memahami jalur karir yang sesuai.

Mau lancar Bahasa Inggris? Baca panduan lengkap bahasa Inggris, TOEFL, IETLS & Beasiswa ini.

Perbedaan dalam Karir Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist

  1. Data Analyst:
    Data Analyst bertanggung jawab untuk menganalisis data untuk menemukan pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang didasarkan pada data. Tugasnya termasuk mempersiapkan data, melakukan analisis statistik, dan menyajikan temuan kepada pemangku kepentingan.
  2. Data Engineer:
    Data Engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, dan memelihara infrastruktur data yang kompleks. Mereka fokus pada pemrosesan, penyimpanan, dan pengelolaan data secara efisien, serta membangun sistem yang memungkinkan alur kerja analisis data yang lancar.
  3. Data Scientist:
    Data Scientist adalah peran yang lebih canggih yang menggabungkan keterampilan analisis data dengan pemahaman statistik dan pemrograman. Mereka menggunakan berbagai teknik dan alat untuk mengeksplorasi data, membangun model prediktif, dan mengidentifikasi peluang bisnis berdasarkan wawasan yang ditemukan dari data.

Tertarik Jadi Software engineering? Baca panduan lengkap Software Engineering di sini.

Perbedaan Utama

  • Fokus Utama: Data Analyst fokus pada analisis data untuk menemukan wawasan, Data Engineer fokus pada pengelolaan infrastruktur data, sementara Data Scientist fokus pada pengembangan model dan pemodelan prediktif.
  • Keterampilan yang Dibutuhkan: Data Analyst membutuhkan keterampilan analisis data dan pemahaman statistik, Data Engineer membutuhkan keterampilan pemrograman dan pemahaman tentang arsitektur data, sementara Data Scientist membutuhkan kombinasi keterampilan analisis data, pemrograman, dan pemahaman statistik yang mendalam.
  • Penggunaan Alat dan Teknik: Data Analyst menggunakan alat analisis data seperti SQL, Excel, dan Python, Data Engineer menggunakan alat dan platform pengelolaan data seperti Hadoop dan Spark, sementara Data Scientist menggunakan berbagai alat untuk analisis statistik dan pemodelan seperti R, Python, dan TensorFlow.

Mau jadi Sales atau Business Development? Baca panduan lengkap Sales & Business Development berikut

Kesimpulan

Meskipun peran-peran dalam bidang data sering kali saling terkait, perbedaan dalam fokus, tanggung jawab, dan keterampilan memungkinkan kita untuk memilih jalur karir yang sesuai dengan minat dan keahlian kita. Dengan memahami perbedaan mendasar di antara Data Analyst, Data Engineer, dan Data Scientist, kita dapat memperoleh wawasan yang lebih baik tentang jalur karir mana yang ingin kita kejar dan langkah-langkah yang perlu kita ambil untuk mencapai tujuan tersebut.

Mari terus belajar dan kembangkan skill di MySkill