Misalnyajobdesk seorang Data Engineer adalah sebagai pembuat infastruktur dari proses bagaimana data yang didapatkan dan diolah itu sesuai dengan apa yang dibutuhkan oleh DS dan DA. Berbeda halnya dengan Data Scientist yang layaknya sebagai seorang chef yang harus menguasai ilmu pengetahuan dalam membuat inovasi serta mampu memecahkan masalah yang terjadi pada sebuah restoran. Meskipunsama-sama berhubungan dengan data, baik Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst sebenarnya memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Ketiga profesi ini memiliki peranan dan tanggung jawabnya masing-masing. Mari kita jabarkan satu per satu lingkup pekerjaan antara Data Engineer, Data Scientist, dan Data Analyst. 1. Data Engineer Seseorangyang menganalisis dan menafsirkan kumpulan data yang kompleks. Mulai dari pengumpulan, mengolah, dan menganalisis data dalam jumlah besar. Data Scientist adalah orang yang bertugas mengolah data dari Data Engineer dan melihat apakah ada peluang bisnis baru dari data yang dikumpulkan. Baikitu ­ data scientist, data analyst, ataupun data engineer, ketiga pekerjaan tersebut masih berhubungan dan saling terkait. Data analyst dan data scientist tidak akan bisa bekerja tanpa data engineer. Sedangkan data engineer juga tidak akan maksimal kerjanya tanpa data analyst dan data scientist. Sumber dari: https://jobhun.id/apa-sih-bedanya-data-analyst-data-engineer-dan-data-scientist/ . “Data Analyst, Data Scientist, sama Data Engineer itu sama aja ya kak?”Pertanyaan tersebut banyak muncul dari para calon student RevoU atau mereka yang masih awam, namun tertarik untuk mendalami karir di bidang sama-sama role di bidang data, namun tugas dan tanggung jawab di setiap role tersebut berbeda lho!Di artikel ini, kamu akan mendapatkan informasi tentangApa itu Data Analyst, Data Scientist, dan Data EngineerApa tugas dan tanggung jawab mereka sehari-hariApa skill yang dibutuhkan sebagai Data Analyst, Data Scientist, dan Data EngineerApa itu...Data AnalystSeorang Data Analyst biasanya bekerja dengan data yang terstruktur untuk menyelesaikan permasalahan bisnis menggunakan tools seperti bahasa pemrograman SQL, R atau Python, software untuk visualisasi data, dan analisis statistik. Data Analyst bertugas untuk menganalisis semua angka dan data, dan menterjemahkannya ke dalam bahasa kita sehari-hari. Data ini digunakan oleh para stakeholders untuk membuat keputusan ScientistSeorang Data Scientist biasanya menangani hal-hal yang tidak diketahui dan lebih complex dengan menggunakan teknik data yang lebih advanced untuk membuat prediksi tentang masa depan. Data Scientist juga biasa mengotomatiskan algoritma Machine Learning atau mendesain proses pemodelan prediktif yang dapat menangani data yang terstruktur maupun tidak. Role ini umumnya dianggap sebagai versi yang lebih advanced dari role Data Analyst, dan agak mirip dengan Data Engineer. Namun, Data Scientist lebih expert dalam pembuatan keputusan decision making EngineerSeorang Data Engineer bekerja untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengumpulkan, mengelola, dan mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk ditafsirkan oleh Data Scientist dan Business Analyst. Mereka membuat pipeline data untuk mengumpulkan berbagai macam infomasi dan berbagai sumber. Tujuan utama mereka adalah membuat data yang dapat diakses sehingga organisasi bisa menggunakannya untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan kinerja dan Tanggung JawabHal yang sangat berbeda antara role Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer adalah apa yang mereka lakukan dengan data yang AnalystTugas umum seorang Data Analyst termasukBerkolaborasi dengan pemimpin organisasi untuk mengidentifikasi informasi yang dibutuhkanMemperoleh data dari sumber primer dan sekunderMembersihkan dan menata ulang data untuk analisisMenganalisis kumpulan data untuk melihat tren dan pola yang dapat diterjemahkan ke dalam insights yang bisa ditindaklanjutiMempresentasikan temuan dengan cara yang mudah dipahami untuk membantu proses decision making Data ScientistBeberapa tugas sehari-hari mungkin termasukMengumpulkan, membersihkan, dan memproses data mentah raw dataMerancang model prediktif dan algoritma Machine Learning untuk data miningMembuat atau mengembangkan tools dan proses untuk memantau dan menganalisis akurasi dataMembuat alat visualisasi data, dasbor, dan laporanMenulis program untuk mengotomatiskan pengumpulan dan pemrosesan dataData EngineerBeberapa tugas umum seorang Data EngineerMendapatkan kumpulan data datasets yang sesuai dengan kebutuhan bisnisMembuat algoritma untuk mengubah data menjadi informasi yang berguna dan actionableMembangun, menguji, dan me-maintain arsitektur pipa databaseBerkolaborasi dengan manajemen untuk memahami tujuan perusahaanMembuat metode validasi data dan alat analisis data baruMemastikan kepatuhan terhadap tata kelola data data governance dan kebijakan keamanan security policiesSkill-Set yang DibutuhkanTabel di bawah ini mengilustrasikan tentang skill-skill yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Analyst, Data Scientist, dan Data EngineerYuk, mulai karir Data Analytics mu dengan RevoU!Jika kamu berminat untuk berkarir di bidang Data Analytics, wajib bagi kamu untuk memperkuat skill yang dibutuhkan!Berikut adalah beberapa program yang bisa kamu ikutiRevoU Mini CourseDurasi 1 mingguFormat kelas live interaktif WIBMateri tentativeProgram ini cocok untuk kamu yang baru ingin mengenal terkait Data Analytics, dan ingin merasakan pengalaman belajar di RevoU tanpa dipungut program ini lebih lanjut di Mini Course RevoURevoU Full Stack Data AnalyticsDurasi 13 minggu + 3 bulan RevoU Labs Format kelas live WIBMateri Fundamental Data Analytics, Advanced SQL, Phyton, and moreProgram ini cocok untuk kamu yang ingin memulai karir di Data Analytics. Program ini memiliki jaminan kerja up to 100%.Pelajari program ini lebih lanjut di Full Stack Data Analytics RevoU Insights Demir enjoys analytics & creativity. Graduated from Business School, she believes that content is a powerful way to not only educate & engage people but also get traffic & leads! RevoU - The Journal Newsletter Join the newsletter to receive the latest updates in your inbox. Your email address Please check your inbox and click the link to confirm your subscription. Please enter a valid email address! An error occurred, please try again later. Perbedaan Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer Photo by Marten Bjork on Unsplash Data Analyst, Data Scientist dan Data Engineer merupakan profesi di bidang data yang sedang populer dicari oleh banyak perusahaan. Salah satu alasannya adalah karena data kini menjadi faktor penting untuk mendukung perusahaan di era digitalisasi untuk bisa bersaing dan berkembang. Ketiga profesi ini berperan penting untuk perusahaan karena tanggung jawab dan tugasnya sangat erat dengan perkembangan teknologi dan pengolahan berbagai data. Tak heran ketiganya memiliki prospek karier yang menjanjikan dan banyak orang tertarik untuk mengetahui lebih lanjut mengenai perbedaan Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer. Umumnya, perusahaan menggunakan data untuk menganalisis dan memprediksi masa depan untuk memudahkan proses keputusan bisnis, oleh karena itu sumber daya manusia terkait data menjadi bagian penting dari setiap perusahaan, terlepas dari industri, jenis, dan ukurannya. Setidaknya, perusahaan membutuhkan tiga profesi yaitu data analyst vs data scientist vs data engineer yang berperan untuk mengelola berbagai data perusahaan. Meskipun ketiga profesi tersebut sama-sama berkutat di bidang data, namun faktanya ketiganya memiliki banyak perbedaan. Jika kamu tertarik untuk memulai karier di bidang data maka kamu harus mengetahui apa saja perbedaan data analyst vs data scientist vs data engineer, penasaran? Simak terus! Baca juga Apa Itu Data Engineering? Pahami Melalui Konsep Lego Definisi Perbedaan Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer Photo by Helena Lopes on Unsplash Sebelum mengetahui perbedaan ketiga profesi di bidang data, kamu juga harus memahami terlebih dahulu definisi dari data analyst, data science, dan data engineering. Berikut perbedaanya Data Analysis Data analysis adalah proses penerapan teknik statistik secara sistematis untuk menggambarkan, mengilustrasikan, memadatkan dan mengevaluasi data. Sumber The Office of Research Integrity. Proses tersebut dilakukan untuk mengubah data menjadi informasi yang bermanfaat dan ditarik kesimpulannya untuk membantu perusahaan dalam menyelesaikan suatu permasalahan. Biasanya, perusahaan akan menganalisis data konsumen secara real-time yang lebih akurat sehingga bermanfaat untuk membantu perusahaan mengambil keputusan. Data Science Ilmu yang menggabungkan dan memanfaatkan statistika, komputer, dan domain aplikasi yang cara kerjanya dengan memproses data baik itu data terstruktur maupun data tidak terstruktur untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan perusahaan. Data science juga merupakan rangkaian pengolahan data untuk mengekstrak informasi berharga dari data untuk pengambilan keputusan bisnis, strategis, dan penggunaan lainnya Sumber TechTarget. Data Engineering Berbeda halnya dari data analysis dan data science, data engineering merupakan proses membuat, mendesain, menyimpan, dan memproses data secara real-time untuk membuat data mentah bisa digunakan oleh data analyst dan data scientist Sumber Precisely. Data engineering juga merupakan proses untuk membangun saluran atau alur kerja untuk memastikan proses pergerakan dari satu data ke data yang lainnya berjalan dengan efektif dan efisien. Tugas dan Tanggung Jawab Perbedaan Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer Photo by Mikey Harris on Unsplash Perbedaan data analyst vs data scientist vs data engineer pertama bisa dilihat dari cakupan tugas dan tanggung jawabnya, diantaranya Data Analyst Data analyst bertugas untuk riset, mengumpulkan, dan menggunakan data untuk mendapatkan suatu kesimpulan sesuai dengan project yang sedang dikerjakan. Umumnya, tanggung jawab seorang data analyst di suatu perusahaan meliputi analisis statistik dan penafsirannya, pemeliharaan dan akuisisi data, hingga merepresentasi data melalui laporan dan visualisasi data. Data Scientist Seorang data scientist bertugas untuk mengumpulkan data yang besar dan mengolah data tersebut menjadi insight baru yang berguna untuk proses pengambilan keputusan. Tanggung jawabnya meliputi analisis, pengoptimalan, dan kinerja dari machine learning, deep learning, dan statistical model. Data Engineer Tugas data engineer adalah mengembangkan platform untuk data-data yang akan diolah dan diterjemahkan oleh data analyst dan data scientist. Cakupan tanggung jawabnya meliputi develop machine learning, mengidentifikasi solusi serta perangkat untuk mengoptimalkan akuisisi data dan kinerja seluruh data pipeline. Baca juga Rekomendasi Job Portal untuk Cari Lowongan Data Science Skills Perbedaan Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer Photo by Wouter on Unsplash Setelah tahu perbedaan definisi, tugas, dan tanggung jawabnya, kamu juga harus mengetahui perbedaan skills yang dibutuhkan, diantaranya Data Analyst Hard-skills yang dibutuhkan seorang data analyst adalah Spreadsheet, scripting, SQL, data warehouse, kemampuan membuat laporan, visualisasi data, Google Analytics, hingga bahasa pemrograman statistik seperti R dan Python. Data Scientist Hard-skills yang dibutuhkan seorang data analyst adalah Spreadsheet, SQL, machine learning, deep learning, data mining, optimasi data, hingga bahasa pemrograman tingkat lanjut seperti C, C++, Java, dll. Data Engineer Hard-skills yang dibutuhkan seorang data analyst adalah arsitektur data dan pipelining, machine learning, data warehouse, SQL dan database tingkat lanjut, pemrograman tingkat lanjut, Hadoop-based analytics, hingga kemampuan scripting dan visualisasi data. Output Perbedaan Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer Photo by Surface on Unsplash Perbedaan lain dari data analyst vs data scientist vs data engineer adalah output yang dihasilkan. Biasanya, data analyst menghasilkan output hasil identifikasi berupa informasi yang bermanfaat utamanya bagi pihak perusahaan, sedangkan data scientist menghasilkan output berupa data product seperti mesin rekomendasi yang ditampilkan Youtube, terakhir output yang dihasilkan oleh data engineer biasanya berupa data flow, penyimpanan, dan retrieval system. Prospek Karier Perbedaan Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer Photo by Firos nv on Unsplash Berbicara mengenai prospek karier, ketiga profesi ini sama-sama memiliki prospek dan jenjang karier yang menjanjikan. Namun, rata-rata gaji ketiga profesi ini memiliki perbedaan. Rata-rata gaji data analyst adalah 10-28 juta/bulan Sumber Glassdoor, data scientist 16-27 juta/bulan Sumber Glassdoor, dan data engineer 10-24 juta/bulan Sumber Glassdoor. Baca juga Apa Itu Data Mengenal Jenis-Jenis Data di Era Digital Rekomendasi Pelatihan Perbedaan Data Analyst VS Data Scientist VS Data Engineer Photo by Surface on Unsplash Jika tertarik untuk memulai karier sebagai data analyst, data scientist, atau data engineer, kamu bisa belajar bersama Bootcamp Digital Skola, bimbingan tutor expert, kurikulum berbasis industri, portofolio, professional branding, comprehensive learning module, dan fasilitas lengkap lainnya akan membuka jalan karier kamu berkarier di bidang data. Penasaran? Apakah anda pernah mengenal perbedaan profesi pengolahan data seperti Data Scientist, Data Analyst atau Data Engineer? Dari perbedaan profesi pengolahan data tersebut mungkin belum terasa familiar bagi masyarakat awam khususnya masyarakat di Indonesia. Padahal kenyataan pada zaman sekarang ini profesi-profesi tersebut sangat menjanjikan prospek gaji yang lumayan loh. Hal tersebut bisa saja karena pada saat ini data sudah merupakan suatu hal yang sangat penting karena dapat mempengaruhi profit perusahaan dimasa yang akan datang. Meskipun jika dilihat dari ketiga nama pekerjaan tersebut memiliki kesamaan nama, namun ketiganya tetap memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Maka dari itu anda harus dapat membedakan Data Scientist dengan Data Engineer berdasarkan jobdesknya. Sehingga ketika anda ingin melamar pekerjaan dapat memahami perbedaan diantara keduanya. Daftar Isi1 Apa Itu Database? 2 Perbedaan Profesi Pengolahan Data3 1. Data Engineer4 2. Data Scientist5 3. Data Analyst6 Kesimpulan dan Penutup Apa Itu Database? Basis data Database ialah sekumpulan data yang disimpan secara sistematis di dalam komputer yang dapat diolah atau dimanipulasi menggunakan perangkat lunak program aplikasi untuk menghasilkan informasi. Pendefinisian basis data meliputi spesifikasi berupa tipe data, struktur data dan juga batasan-batasan pada data yang kemudian disimpan. Basis data Database merupakan aspek yang sangat penting dalam sistem informasi karena berfungsi sebagai gudang penyimpanan data yang akan diolah lebih lanjut. Basis data menjadi penting karena dapat mengorganisasi data, menghidari duplikasi data, menghindari hubungan antar data yang tidak jelas dan juga update yang rumit. Baca Juga Panduan SQL Fungsi Cara Kerja Serta Perintah Dasarnya Perbedaan Profesi Pengolahan Data Penasaran apa yang menjadi perbedaan profesi pengolahan data antara ketiga profesi tersebut? Simak Berikut ini kami sudah merangkumnya untuk anda. Mari kita coba analogikan ketiga profesi tersebut ke dalam suatu sistem pekerjaan di sebuah restoran ternama. 1. Data Engineer Pada suatu restoran ternama, Data Engineer merupakan orang yang menyiapkan, memilih serta mengolah bahan terbaiknya untuk kemudian diberikan kepada chef yang paling hebat pada restoran tersebut. Disamping menyiapkan bahan-bahan yang terbaik, data engineer juga harus memastikan bahan tersebut tetap fresh dan bisa diambil kapanpun ketika chef tersebut membutuhkan. Dalam hal ini untuk bisa mendapatkan bahan-bahan yang terbaik tersebut, makan data engineer harus memiliki koneksi penjual agar bisa memperoleh bahan-bahan yang fresh dan terbaik. Dengan begitu data engineer harus memahami bagaimana mengatur arus atau proses pengantaran dari bahan tersebut agar sampai dalam keadaaan yang paling fresh. Jika dilihat dari analogi tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa setiap individu data engineer merupakan sebagai penyedia data yang nanti akan diberikan Pada Data Scientist DS dan Data Analyst DA. Semua data yang nantinya diberikan kepada DS dan DA harus sesuai dengan apa yang dibutuhkannya, dan data-data tersebut harus 100% bersih dan benar. Umunya ketahui bahwa Data Engineer memiliki keterkaitan dengan istilah Pipeline dan juga Big Data. Bisa dikatakan bahwa Data Engineer merupakan sebagai pembuat infastruktur dari proses bagaimana data yang didapatkan dan diolah itu sesuai dengan apa yang dibutuhkan oleh DS dan DA. Tak hanya itu, Data Engineer juga harus memperhatikan dimana data tersebut harus disimpan dan juga bagaimana bentuk dari data tersebut. Seperti analogi direstoran tadi, Data Engineer harus memastikan dan memperhatikan dengan baik bagaimana data yang diambil tersebut baik dan kembali dengan bersih dan fresh. Bahkan jika data yang dikirimkan tersebut gagal hingga sampai tujuan juga merupakan tugas dari Data Engineer. Data Engineer harus bisa menguasai Databases NoSQL,RDBMS, Data Lake, Data Warehouse, etc, SQL,Pipeline Kafka, Azkaban, Airflow, Luigi, etc, ETL Tools Ab Initio, Pentaho, etc, dan pastinya pemrograman dasar serta shell script. 2. Data Scientist Masih berkaitan dengan analogi sebelumnya diatas, dalam hal ini perbedaan profesi pengolahan Data Scientist dibanding dengan yang lain yakni memiliki peran sebagai chef yang kreatif, setelah chef menerima bahan-bahan dari Data Engineer. Selanjutnya chef langsung bekerja membuat segala menu-menu terbaiknya untuk bisa disajikan kepada pada pelanggan yang sudah menunggu. Chef memiliki tugas dalam menginovasi semua bahan yang tersedia menjadi makanan yang terbaik dan disukai oleh para pelanggan. Segala ide yang terbaik dan kreatif semuanya dilakukan oleh Data Scientist dalam menciptakan suatu inovasi resep terbaik. Dengan demikian chef diharuskan untuk dapat menguasai segala metode dalam memasak dan juga memahami bermacam inovasi terkini. Jika tidak adanya chef yang inovatif dalam suatu restoran ternama maka restoranpun tidak akan bertahan lama. Jika ditarik kesimpulan dalam analogi berikut, Data Scientist merupakan chef yang harus menguasai ilmu pengetahuan dalam membuat inovasi serta mampu memecahkan masalah yang terjadi pada sebuah restoran. Maka dari itu Data Scientist harus bisa menguasai Matematika, Statistika, Algoritma terkini, bahasa dalam pemrograman guna membuat model inovasi resep baru yang biasa R atau Python dan juga bermacam tools lainnya agar dapat membuat dan mengolah model. Baca Juga Cara Konfigurasi Database Mysql Pada Cpanel 3. Data Analyst Jika dianalogikan kembali dalam suatu restoran, perbedaan profesi pengolahan Data Analyst jika dibanding yang lain yakni berperan sebagai seorang manager sekaligus chef yang akan berhubungan langsung dengan para pelanggan yang menikmati makanan. Data Analyst harus benar-benar paham apa menu yang paling dipesan, dan menu yang jarang dipesan akhir-akhir ini dan sebagainya. Profesi pengolahan data Analyst harus cerdas dan menguasai trik dan tips bisnis yang efektif dalam meningkatkan penjualan restoran serta harus kreatif juga dalam memberikan ide kepada Data Scientist dan Data Engineer. Dikarenakan Data Analyst harus berhubungan langsung dengan bisnis maka ia harus memahami dengan benar bagaimana naik turunnya permainan dalam pasar penjualan. Dengan begitu Data Analyst juga dapat mengolah bahan secara langsung untuk membuat eksperimen inovasi terbaru yang sekiranya akan disukai oleh traffic pasar saat ini. Hasil dari eksperimen tersbut nanti akan diberikan kepada Data Scientist dan Data Engineer sebagai insights. Jika dilihat dari analogi diatas maka Data Analyst bertugas dalam membuat insights tersebut guna memajukan bisnis restoran. Oleh karena itu Data Analyst harus bisa menguasai istilah bisnis, Excel, SQL, dan juga beragam tools dalam membuat grafik atau infografik yang menarik. Kesimpulan dan Penutup Berdasarkan penjelasan mengenai perbedaan profesi pengolahan data diatas memang memiliki kemiripan nama, namun mereka saling melengkapi satu sama lain dan memiliki tugas atau pekerjaannya yang berbeda. Misalnya jobdesk seorang Data Engineer adalah sebagai pembuat infastruktur dari proses bagaimana data yang didapatkan dan diolah itu sesuai dengan apa yang dibutuhkan oleh DS dan DA. Berbeda halnya dengan Data Scientist yang layaknya sebagai seorang chef yang harus menguasai ilmu pengetahuan dalam membuat inovasi serta mampu memecahkan masalah yang terjadi pada sebuah restoran. Selain itu ada Data Analyst yang dalam membuat insights tersebut guna memajukan bisnis restoran. Nah, ketiganya saling bekerjasama dalam mengelola sebuah database sebuah aplikasi website maupun android. Di era digitalisasi seperti sekarang, internet digunakan dalam berbagai aspek kehidupan. Kemudahan ini mendorong informasi lebih luas dan cepat, sehingga tidak sulit untuk menemukan ide baru. Baik itu inovasi atau strategi dalam bidang bisnis sampai industri. Teknologi juga memunculkan banyak profesi baru, contohnya di bidang data. Tahukah Anda apa perbedaan data scientist, data engineer dan data analyst? Saat ini data sangat dibutuhkan sebagai bentuk validasi dari representasi sebuah bidang. Misalnya saja pada bidang pemerintahan, pendidikan, industri dan bidang lainnya. Data ini nantinya akan dikumpulkan, diolah dan dianalisis oleh ahli di bidangnya. Biasanya ahli-ahli tersebut dikenal dengan nama data analyst, data scientist, dan data engineer. Pernahkah Anda mendengar ketiga nama profesi di atas? Biasanya profesi ini lazim ada pada start up dan perusahaan. Lalu, apa sebenarnya data analyst, data scientist, dan data engineer? Apa saja bidang keahlian diantara ketiga profesi tersebut? Seringkali dibilang mirip bagaimana perbedaan antara data analyst, data scientist, dan data engineer? Agar lebih mudah memahami ketiga profesi populer ini, sudah kami rangkum penjelasannya untuk Anda. Yuk simak selengkapnya dibawah ini! Daftar Isi1 Apa itu Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer? Data Data Data engineer2 Bidang Keahlian Data Analyst, Data Scientist, dan Data Data Data Data engineer3 Perbedaan Antara Data Analyst, Data Scientist, dan Data Data Data Data engineer4 Penutup Apa itu Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer? Secara umum, jika dilihat lebih mendalam ketiga ahli data ini memiliki definisi yang hampir sama yaitu sama-sama mengolah data. Namun spesifikasi dari outputnya saja yang berbeda. Sebelum masuk pada bidang keahlian, ketahui definisi dari masing-masing ahli data dari data analyst, data scientist, dan data engineer sebagai berikut Data analyst Seseorang yang bertugas untuk mengolah, menguji dan menafsirkan dari data yang sudah dikumpulkan, selanjutnya data ini akan menghasilkan visualisasi dalam bentuk yang beragam. Biasanya seorang data analyst lebih sering menggunakan bahasa pemrograman untuk memecahkan masalah yang terjadi pada sebuah bisnis. Data scientist Seseorang yang bertugas untuk menganalisis, mengatur hingga mendesain model dari data perusahaan. Bentuk data yang dianalisis biasanya data mentah dalam jumlah yang besar. Hal inilah yang membuat seorang data scientist memerlukan tools dan statisika khususnya machine learning untuk menghasilkan insight baru bagi kepentingan perusahaan. Data engineer Seseorang yang bertugas untuk mengembangkan data yang telah diolah oleh data analyst dan dianalisis data scientist. Pengembangan ini biasanya berbentuk sebuah platform yang berisi data-data perusahaan. Kemudian seorang data engineer juga merancang dan mendesain arsitektur dari database. Sama seperti sarana dan prasarana dalam wujud barang, infrastruktur data perusahaan juga harus dipelihara dengan baik. Bidang Keahlian Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer Setelah Anda mengetahui definisi dari ketiga ahli data diatas, penting untuk mempelajari bidang-bidang keahlian apa saja dari data analyst, data scientist, dan data engineer. Ini penting untuk menyesuaikannya dengan tugas-tugas yang berkaitan agar lebih relevan. Berikut penjelasan ketiga ahli data tersebut yang sesuai dengan bidang keahliannya antara lain Data analyst Jika ingin menjadi data analyst Anda harus mempelajari bidang keahlian yang sesuai dengan prospek kerjanya. Ini penting agar tugas dan tanggung jawab yang diberikan oleh perusahaan terlaksana dengan baik sesuai prosedur. Bidang keahlian yang harus dimiliki seorang data analyst antara lain menguasai ilmu komputer, pengoperasian Microsoft Excel, SQL hingga Google Analytics serta memiliki pengetahuan tentang bisnis serta membuat rekap laporan data. Data scientist Selanjutnya, agar menjadi data scientist yang profesional Anda harus memahami bidang keahliannya minimal pengetahuan basic. Selain itu disiplin ilmu yang perlu dimiliki yaitu menguasai statistika,b ahasa pemrograman, memahami penggunaan Spreadsheet dan SQL, serta memiliki pengetahuan tentang machine learning dan deep learning. Data engineer Sama seperti dua ahli data di atas, seorang data engineer juga harus memiliki kemampuan bidang ahli guna membantu kinerja dalam mengolah data. Beberapa disiplin ilmu yang diperlukan yaitu menguasai SQL dan database, memiliki pengetahuan mengenai mesin, statistika, middleware hingga hardware, serta bisa menganalisis hadoop. Perbedaan Antara Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer Meskipun secara garis besar, memiliki peran yang sama dalam sebuah industri maupun bisnis. Tentu ada beberapa perbedaan dalam jobdesk seorang data analyst, data scientist, dan data engineer. Untuk melihat sejauh mana perbedaannya, berikut sudah kami rangkum dibawah ini! Data analyst Perbedaan pertama dimulai dari tugas seorang data analyst yang harus mengumpulkan data berdasarkan permintaan dari perusahaan. Misalnya data dari produk baru yang akan launching bulan depan oleh perusahaan, sebelum diproses lebih lanjut penting untuk menganalisis produk tersebut terkait kelayakan serta target pasar yang sesuai dengan market. Setelah dianalisis data perusahaan akan ditafsirkan sehingga menghasilkan kesimpulan dari berbagai data-data produk. Selanjutnya agar memudahkan untuk presentase, data yang dihasilkan dikemas dalam bentuk visual. Dari segi ouputnya secara sederhana, data analyst memberikan informasi kepada perusahaan berdasarkan dari data-data yang telah dikumpulkan untuk melanjutkan produksi atau tidak. Misal data mengenai penurunan jumlah penjualan sebuah produk, kelanjutan dari produksi ini ditentukan oleh informasi yang disampaikan oleh data analyst. Data scientist Sementara itu data scientist, dilihat dari tugasnya yaitu membuat model statistik lalu menganalisis menggunakan machine learning. Kemudian sebelum data tersebut dipresentasikan kepada petinggi perusahaan, mereka lah yang membuat desain berupa visualisasi data. Ini berguna untuk memudahkan membaca grafik data yang telah selesai diolah. Bukan hanya itu saja, beberapa hal yang berhubungan dengan bisnis perusahaan baik itu produk atau strategi marketingnya menjadi bagian dari tanggung jawab seorang data scientist. Output yang dihasilkan data scientist adalah rekomendasi data product. Seperti pada platform email. Sebuah perusahaan pasti memiliki email resmi mereka, dalam hal ini antara pesan masuk,pesan keluar atau hal penting lainnya bisa masuk secara bersamaan. Ini membuat email akan lebih cepat penuh dan tidak rapi. Nah, data scientist inilah yang akan mengkategorikan mana saja yang pesan masuk,mana yang spam, mana pesan yang sebaiknya dihapus. Data engineer Terakhir perbedaan dari kedua ahli data diatas dengan data engineer dari segi tugasnya adalah memberikan solusi terhadap sistem data perusahaan. Biasanya ini meliputi tentang pembuatan algoritma data, penyimpanan sampai visualisasinya. Bukan hanya itu saja, untuk memastikan sistem perusahaan bekerja secara optimal khususnya seluruh data pipeline adalah tugas dari seorang data engineer. Secara sederhana, tujuan dari data engineer adalah membuat software yang akan digunakan oleh data analyst dan data scientist. Ini sebagai penunjang bagi kedua ahli tersebut untuk menyelesaikan pekerjaan mereka. Ketiga profesi ini memiliki keterkaitan satu sama lain, dimana data analyst tidak akan bisa bekerja jika tidak ada data engineer begitupun data scientist. Pekerjaan para ahli data tersebut akan maksimal jika ketiganya saling mendukung. Sementara itu, memasarkan produk saat ini cenderung menggunakan strategi marketing lewat platform media sosial karena dinilai lebih efektif. Ini tentu berdampak pada output dari seorang data engineer. Misalnya penggunaan instagram, disini postingan harian dari produk akan masuk ke dalam gudang data yang banyak tersebar hingga di beberapa bagian klaster. Data engineer lah yang bekerja untuk menarik postingan harian pada instagram tersebut. Penutup Itulah beberapa perbedaan antara data analyst,data scientist dan data engineer. Penjelasan diatas bermanfaat bagi Anda yang masih bingung membedakan antara ketiga ahli data tersebut. Jika Anda tertarik ingin menjadi salah satu ahli data diatas, pastikan untuk mulai mempelajari ilmu tentang bahasa pemrograman, ilmu statistika bahkan ilmu komputer. Ini berguna sebagai landasan dasar Anda untuk terjun dalam bidang pengolahan hingga analisis data. Meskipun harus menghadapi berbagai macam real data dalam jumlah yang besar setiap hari, belum terlambat untuk mencoba memahaminya. Anda bisa belajar secara otodidak dengan bantuan buku panduan, ikut bootcamp sampai menonton channel video di sosial media. Ketahui juga output yang dihasilkan bagi perusahaan untuk Anda yang ingin bergabung dalam profesi ini ya! Untuk terjun ke bidang baru, Anda tentunya butuh portofolio yang mumpuni. Buatlah sebuah website portofolio online yang menjelaskan proyek-proyek Anda agar lebih mudah ditemukan oleh recruiter. Anda bisa menggunakan WordPress Hosting dari IDCloudHost yang mudah dan cepat digunakan, serta cocok untuk Anda yang ingin membuat portofolio!

perbedaan data analyst dan data scientist dan data engineer