Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist dan Rekomendasi Universitasnya

Dengan pesatnya adopsi teknologi digital, jumlah data yang dihasilkan dari berbagai sumber seperti sosial media dan website telah menjelma menjadi sumber daya. Perusahaan-perusahaan menyadari bahwa data yang dihasilkan tersebut merupakan sumber daya yang sangat berharga dan dapat dimanfaatkan untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih baik.

Dari sinilah muncul beberapa profesi baru seperti data analyst dan juga data scientist. Kedua bidang ini terdengar persis, namun keduanya memiliki keunikannya masing-masing. Seperti apa perbedaan data analyst dan juga data scientist? Simak penjelasannya berikut ini!

Apa Itu Data Analyst?

Data analyst adalah profesional yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, dan melakukan analisis kumpulan data dengan menggunakan berbagai teknik dan alat analitik.

Seorang data analyst harus bisa mengubah data mentah menjadi informasi untuk mengidentifikasi tren, pola pada pasar. Kemudian menyajikannya agar dapat dimengerti semua pihak lalu dipresentasikan untuk membantu pengambilan keputusan yang tepat bagi organisasi.

Tugas Data Analyst

• Mengumpulkan Data dari Berbagai Sumber
• Menyaring Data Yang Duplikasi Atau Kurang
• Eksplorasi dan Menganalisis Data
• Membuat Visualisasi Data dan Laporannya
• Mempresentasikan Temuan dan Ide Dari Data

Skill yang Dibutuhkan Data Analyst

• Bahasa Pemrograman
  • MATLAB
  • Python
  • R
• Ahli Microsoft Excel
• Program Database
  • SQL
  • NoSQL
• Oracle Analytics
• Machine Learning
• Data Warehousing
• Ahli Statistika
• Mengerti Linear Algebra & Calculus
• Ahli Data Cleaning
• Jago Dalam Berkomunikasi
• Membuat Laporan

Tools yang Dibutuhkan Data Analyst

• MySQL
• Google Sheets
• R
• Python
• Tableau
• Power BI
• Looker
• Google BigQuery
• SVN
• Talend
• OpenRefine
• Dropbox
• Visual Studio Code
• pgAdmin
• Lucidchart
• Pentaho
• Apache Hadoop
• SAS Data Governance
• TensorFlow
• MongoDB
• Alation
• LaTeX

Sertifikat Data Analyst

• Associate Certified Analytics Professional (aCAP)
• AWS Certified Data Analytics
• Certified Analytics Professional (CAP)
• CDP Data Analyst
• CDP Generalist
• CompTIA Data+
• Google Data Analytics Professional Certificate
• IBM Data Analyst Professional Certificate
• Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate
• SAS Certified Advanced Analytics Professional
• Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst
• Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
• AWS Certified Data Analytics – Specialty

Jenjang Karir Data Analyst

Apa Itu Data Scientist?

Data scientist adalah profesional yang memiliki keahlian mengubah data menjadi informasi yang bisa digunakan untuk membuat keputusan bisnis. Seorang data scientist menggabungkan keahlian dalam bidang matematika, statistik, pemrograman, dan pengetahuan domain bisnis/industri tertentu.

Data scientist bekerja di berbagai industri seperti teknologi, keuangan, ritel, perawatan kesehatan, manufaktur, dan lain-lain. Mereka menggunakan data untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks, mengoptimalkan operasi, mengembangkan produk baru, dan memberikan wawasan strategis kepada organisasi.

Tugas & Tanggung Jawab Data Scientist

• Pembersihan dan Pemrosesan Data
• Analisis Data
• Visualisasi Data
• Mengkomunikasikan Temuan Pada Data
• Membangun infrastruktur data (Jika belum ada)
• Mengembangkan infrastruktur data
• Pembangunan Model Prediktif Machine Learning
• Pengujian dan Validasi Model Machine Learning
• Mengawasi Model Machine Learning
• Pemeliharaan dan Perbaikan Machine Learning

Skill yang Dibutuhkan Data Scientist

• Statistika dan Probabilitas
• Matematika
• Python
• Pemrograman (R, Phyton)
• Machine Learning
• Basis Data dan SQL
• Eksplorasi Data (EDA)
• Data Visualization
• Komunikasi dan Presentasi
• Data Wrangling
• Fleksibel dalam Bekerja
• Pengetahuan Domain Bisnis
• Pemikiran Kritis
• Keingintahuan dan Semangat Belajar
• Cloud Computing
• Deep Learning

Tools yang Dibutuhkan Data Scientist

1. R
2. SciPy
3. SQL
4. Jupyter Notebook
5. Git
6. Tableau/Power BI
7. Hadoop/Spark
8. Excel/Google Sheets
9. TensorFlow/PyTorch
10. Apache Kafka
11. Docker
12. AWS/Azure/GCP
13. Databricks
14. Airflow
15. Matplotlib
16. KNIME
17. RapidMiner
18. SPSS
19. SAS

Sertifikat Data Scientist

• Certified Analytics Professional (CAP)
• Cloudera Data Platform Generalist Certification
• Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS)
• Data Science Council of America (DASCA) Principal Data Scientist (PDS)
• IBM Data Science Professional Certificate
• Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals
• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
• Open Certified Data Scientist (Open CDS)
• SAS Certified Professional: AI and Machine Learning
• SAS Certified Advanced Analytics Professional
• SAS Certified Data Scientist
• Tensorflow Developer Certificate
• Data Science Council of America (DASCA) Principle Data Scientist (PDS)
• SAS Certified Big Data Professional
• Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
• Google Data Machine Learning
• Dell EMC Data Science Track (Data Science Associate and Data Science Specialist)
• Oracle Business Intelligence
• MongoDB Associate Developer
• Google Certified Professional Data Engineer
• Cloudera Certified Professional Data Engineer
• Google Professional Data Engineer
• Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark
• Amazon Web Services (AWS) Certified Machine Learning
• Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist
• Data Science Council of America (DASCA) Principal Data Scientist

Jenjang Karir Data Scientist

Perbedaan Data Scientist dan Data Analyst

Kedua bidang bekerja secara ekstensif dengan data, namun terdapat beberapa perbedaan yang jelas. Data Analyst berfokus pada eksplorasi dan pelaporan data, sementara Data Scientist membangun model prediktif dan menerapkannya.

Perbedaan lainnya ialah terletak pada besarnya tanggung jawab. Data analyst biasanya hanya menangani data set yang lebih kecil dibandingkan data scientist.

Lalu seorang data analyst akan lebih berfokus pada pembuatan laporan untuk mencari trend demi keputusan bisnis. Sedangkan data scientist memiliki fokus pada pengembangan dan pengujian dari model machine learning yang ada pada sistem.

Kuliah Perdataan di Luar Negeri

Jadi begitulah perbedaan antara data analyst dan data scientist. Walaupun serupa, keduanya memiliki kerumitan masing-masing. Jika kamu berminat untuk kuliah bidang data, maka belajar di luar negeri bisa menjadi pilihan terbaik.

Selain mendapatkan pendidikan berkualitas, belajar di luar negeri juga membuka peluang untuk berkarir secara internasional. Namun, proses persiapan dan pendaftaran bisa sangat rumit. Oleh karena itu SUN Education hadir untuk menjadi solusi terbaik perkuliahanmu agar prosesnya berjalan lancar. Tunggu apalagi? yuk konsultasikan sekarang!

Untuk informasi mengenai studi di luar negeri dan juga berbagai jurusan, kamu bisa temukan informasi aktualnya di sini. SUN Education bekerja sama dengan berbagai institusi top dunia di luar negeri seperti Amerika, Kanada, Australia, Selandia Baru, Inggris, Eropa, Jerman, dan juga Asia. Jika membutuhkan informasi terkini, follow media sosial SUN Education di Instagram, TikTok dan YouTube. Kamu juga bisa melakukan konsultasi GRATIS melalui Hotline di 0821 33 34 35 36 atau datang langsung ke kantor SUN Education yang terdekat di kotamu.

Download SUN Education Mobile App atau baca SUN E-Guidebook untuk akses informasi lebih mudah dan GRATIS!