Analisis data dan ilmu data sering bercampur di antara pendatang baru di lapangan. Meskipun ada banyak tumpang tindih antara keduanya, ada juga beberapa perbedaan utama. Dalam artikel ini, kita akan membahas perbedaan (dan persamaan) antara data analytics dan data science.
Pertama, mari masuk ke analisis data. Tujuan seorang analis data adalah menggunakan data yang sudah ada sebelumnya untuk memecahkan masalah bisnis saat ini. Biasanya, tanggung jawab utama seorang analis data adalah menggunakan data untuk membuat laporan dan dasbor. Analis data melakukan ini dengan menggunakan alat seperti Microsoft Excel, bahasa kueri terstruktur (SQL), dan perangkat lunak visualisasi seperti Tableau atau Microsoft Power BI.
Adapun ilmu data, segalanya menjadi sedikit lebih rumit. Tujuan seorang ilmuwan data adalah untuk mengembangkan model pembelajaran mesin dan metode analitik. Ilmuwan data membantu mengumpulkan data, yang mereka tinjau setelahnya, untuk menemukan tren dan pola yang dapat memengaruhi bisnis. Tanggung jawab besar lainnya dari seorang ilmuwan data adalah pembersihan data dan pengujian data. Ilmuwan data juga menggunakan Excel, SQL, dan alat visualisasi – namun, mereka juga sangat bergantung pada bahasa pemrograman seperti Python dan R.
Baca: Python versus R untuk Analisis Data
Ilmuwan Data versus Analis Data
Bergantung pada industri dan/atau perusahaan, area abu-abu antara seorang analis data dan seorang ilmuwan data sering kali menjadi cukup besar sehingga kedua judul tersebut dapat dipertukarkan secara virtual. Misalnya, analis data dapat menemukan diri mereka membersihkan data, atau masuk ke proses ekstrak, transformasi, dan muat (ETL). Di sisi lain, seorang ilmuwan data dapat bertanggung jawab untuk membuat dasbor atau mengkode kueri SQL untuk data yang sudah ada.
Namun, di dunia yang sempurna, ada tim analisis data dan tim ilmu data khusus. Secara umum, ilmuwan data diharuskan mengetahui sebagian besar tanggung jawab analis data, dengan tambahan pembelajaran mesin (ML). Pembelajaran mesin adalah metode analisis data lanjutan yang memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk memprediksi hasil. Karena alasan ini, ilmu data sering dipandang sebagai langkah di atas analisis data.
Perlu disebutkan bahwa kata "analis" banyak dilontarkan akhir-akhir ini. Tidak semua orang yang bekerja di Excel adalah seorang analis data. Namun, ada beberapa pengecualian dalam hal posisi analis data yang kurang teknis yang sering diberi nama berbeda, seperti analis bisnis atau analis pemasaran. Jenis peran ini hampir tidak akan pernah melakukan analisis data tingkat lanjut apa pun seperti pembelajaran mesin.
Untuk menjadi seorang analis data, biasanya membutuhkan gelar sarjana di bidang STEM. Namun, tidak jarang seseorang beralih ke analisis data dari bidang lain, terutama jika mereka memiliki pengetahuan domain yang luas dalam industri tertentu. Bahkan, bukan tidak mungkin menjadi seorang data analyst tanpa gelar sama sekali (tidak bisa dikatakan mudah). Selama Anda mengetahui tiga alat inti Excel, SQL, dan alat visualisasi – Anda dapat mencoba menjadi seorang analis data. Untuk menjadi ilmuwan data, hampir dipastikan Anda akan membutuhkan gelar sarjana di bidang STEM, dengan gelar master lebih disukai dalam banyak kasus.
Baca: Pengantar Pembelajaran Mesin dengan Python
Perbedaan antara data analytics dan data science adalah signifikan. Ironisnya, perbedaan antara seorang analis data dan seorang ilmuwan data tidak begitu signifikan. Seperti yang disebutkan sebelumnya, tanggung jawab masing-masing terkadang bisa sangat cair, sehingga dapat menimbulkan kebingungan tentang peran apa yang sebenarnya. Semoga artikel ini menjelaskan beberapa perbedaan antara analitik data dan ilmu data. Jangan terlalu terpaku pada label – jika Anda tertarik pada keduanya, coba pelajari keterampilan inti Excel, SQL, dan alat visualisasi terlebih dahulu. Dari sana, Anda dapat memutuskan apakah Anda ingin bekerja lebih keras dan mempelajari bahasa pemrograman yang unggul dalam manipulasi data dan statistik, seperti Python atau R. Bagaimanapun, mengetahui perbedaan antara kedua disiplin ilmu ini akan banyak membantu Anda sepanjang perjalanan Anda. di dunia data!
Mencari karir sebagai ilmuwan data, analis data, atau pengembang? Lihat halaman Karir Saran Teknologi dan beri tahu mereka bahwa Developer.com mengirimi Anda.
