Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist - Dalam era di mana data menjadi aset berharga, peran data analyst dan data scientist semakin mencuat sebagai elemen kunci dalam strategi bisnis dan pengambilan keputusan.
Data scientist dan data analyst adalah dua profesi yang sama-sama berkaitan dengan data. Akan tetapi, kedua pekerjaan ini mempunyai perbedaan yang cukup besar.
Berikut adalah perbedaan utama antara data analyst vs data scientist yang perlu Anda ketahui:
Perbedaan data analyst dan data scientist yang pertama adalah terletak pada fokus pekerjaan. Seorang data analyst fokus pada analisis data untuk menjawab pertanyaan atau memecahkan masalah yang spesifik.
Sedangkan untuk data scientist, mereka fokus pada pengembangan model dan algoritma untuk membuat prediksi atau rekomendasi.
Sekarang kita bahas sedikit tentang bentuk keahlian data analyst and scientist. Seorang data analyst mereka harus mempunyai pengetahuan dalam analisis data, statistik, visualisasi data, komunikasi.
Untuk para Data Scientist Indonesia, mereka mengerjakan analisis data, statistik, machine learning, pemrograman, berpikir kritis, memecahkan masalah.
Mereka para Data analyst adalah sarjana di bidang ilmu komputer, statistik, atau matematika. Sedangkan data scientist ialah mereka yang sarjana, magister, atau doktor di bidang data science, ilmu komputer, statistik, atau matematika.
Data analyst ngapain aja? Hasil pekerjaan dari profesi Data Analyst diharapkan mampu memberikan kontribusi kepada kegiatan operasional sehari-hari perusahaan.
Umumnya, pencapaian seorang Data Analyst mencakup analisis media sosial, peningkatan penjualan melalui strategi up-selling dan cross-selling, analisis pelanggan dan pengalaman, analisis berbasis pasar, dan berbagai aspek lain yang mendukung efisiensi operasional.
Di sisi lain, peran Data Scientist lebih difokuskan pada kemajuan bisnis perusahaan, di mana mereka membangun model dan mengeksplorasi wawasan baru dari data untuk menemukan solusi terhadap permasalahan tertentu.
Hasil pekerjaan seorang Data Scientist mencakup otomatisasi risiko, analisis sentimen, deteksi penipuan dan risiko, optimalisasi iklan, otomatisasi manajemen, dan berbagai inovasi lainnya yang mendukung perkembangan bisnis secara keseluruhan.
Data analyst yaitu fokus pada analisis data untuk menjawab pertanyaan atau memecahkan masalah yang spesifik. Data yang digunakan biasanya adalah data yang sudah terstruktur dan memiliki tujuan yang lebih tangible.
Sedangkan data scientist, fokus pada pengembangan model dan algoritma. Data yang digunakan biasanya adalah data yang tidak terstruktur dan memiliki tujuan yang lebih abstrak.
Berkembangnya industri data science di Indonesia, termasuk di lingkungan Telkom, telah menciptakan permintaan tinggi untuk para data scientist.
Meskipun besaran gaji dapat bervariasi, secara umum, para data scientist di Indonesia menikmati kompensasi yang kompetitif, sejalan dengan tingkat keahlian dan pengalaman yang mereka miliki.
Telkom Indonesia, sebagai perusahaan telekomunikasi terkemuka di Indonesia, tentu menawarkan data scientist gaji insentif yang menarik yang mampu memberikan nilai tambah yang signifikan.
Secara keseluruhan, perbedaan antara data analyst dan data scientist mencerminkan kekayaan dan kompleksitas dalam dunia analisis data.
Keduanya memiliki peran unik dalam membuka wawasan dari data. Dengan data analyst lebih terfokus pada pemahaman tren historis. Sementara data scientist merangkul peran holistik dengan membangun model prediktif untuk menghadapi tantangan masa depan.
Keberadaan keduanya memberikan pondasi kokoh untuk pengambilan keputusan yang informasional dan strategis.
Menegaskan pentingnya peran masing-masing dalam mengurai potensi nilai dari setiap informasi yang tersemat dalam data. Bagaimana? Jelas, kan, perbedaan data analyst dan data scientist?
Data scientist dan data analyst adalah dua profesi yang sama-sama berkaitan dengan data. Akan tetapi, kedua pekerjaan ini mempunyai perbedaan yang cukup besar.
Inilah Perbedaan Antara Data Analyst vs Data Scientist
1. Fokus pekerjaan Data Scientist dan Data Analyst
Perbedaan data analyst dan data scientist yang pertama adalah terletak pada fokus pekerjaan. Seorang data analyst fokus pada analisis data untuk menjawab pertanyaan atau memecahkan masalah yang spesifik.
Sedangkan untuk data scientist, mereka fokus pada pengembangan model dan algoritma untuk membuat prediksi atau rekomendasi.
2. Bentuk Keahlian Data Analyst and Scientist
Sekarang kita bahas sedikit tentang bentuk keahlian data analyst and scientist. Seorang data analyst mereka harus mempunyai pengetahuan dalam analisis data, statistik, visualisasi data, komunikasi.
Untuk para Data Scientist Indonesia, mereka mengerjakan analisis data, statistik, machine learning, pemrograman, berpikir kritis, memecahkan masalah.
3. Tingkat pendidikan Data Analyst vs Data Scientist
Mereka para Data analyst adalah sarjana di bidang ilmu komputer, statistik, atau matematika. Sedangkan data scientist ialah mereka yang sarjana, magister, atau doktor di bidang data science, ilmu komputer, statistik, atau matematika.
4. Hasil Pekerjaan
Data analyst ngapain aja? Hasil pekerjaan dari profesi Data Analyst diharapkan mampu memberikan kontribusi kepada kegiatan operasional sehari-hari perusahaan.
Umumnya, pencapaian seorang Data Analyst mencakup analisis media sosial, peningkatan penjualan melalui strategi up-selling dan cross-selling, analisis pelanggan dan pengalaman, analisis berbasis pasar, dan berbagai aspek lain yang mendukung efisiensi operasional.
Di sisi lain, peran Data Scientist lebih difokuskan pada kemajuan bisnis perusahaan, di mana mereka membangun model dan mengeksplorasi wawasan baru dari data untuk menemukan solusi terhadap permasalahan tertentu.
Hasil pekerjaan seorang Data Scientist mencakup otomatisasi risiko, analisis sentimen, deteksi penipuan dan risiko, optimalisasi iklan, otomatisasi manajemen, dan berbagai inovasi lainnya yang mendukung perkembangan bisnis secara keseluruhan.
Masih Bingung Data Scientist dan Data Analyst Kerjanya Apa?
Data analyst yaitu fokus pada analisis data untuk menjawab pertanyaan atau memecahkan masalah yang spesifik. Data yang digunakan biasanya adalah data yang sudah terstruktur dan memiliki tujuan yang lebih tangible.
Sedangkan data scientist, fokus pada pengembangan model dan algoritma. Data yang digunakan biasanya adalah data yang tidak terstruktur dan memiliki tujuan yang lebih abstrak.
Data Scientist Gaji di Telkom Indonesia
Berkembangnya industri data science di Indonesia, termasuk di lingkungan Telkom, telah menciptakan permintaan tinggi untuk para data scientist.
Meskipun besaran gaji dapat bervariasi, secara umum, para data scientist di Indonesia menikmati kompensasi yang kompetitif, sejalan dengan tingkat keahlian dan pengalaman yang mereka miliki.
Telkom Indonesia, sebagai perusahaan telekomunikasi terkemuka di Indonesia, tentu menawarkan data scientist gaji insentif yang menarik yang mampu memberikan nilai tambah yang signifikan.
Secara keseluruhan, perbedaan antara data analyst dan data scientist mencerminkan kekayaan dan kompleksitas dalam dunia analisis data.
Keduanya memiliki peran unik dalam membuka wawasan dari data. Dengan data analyst lebih terfokus pada pemahaman tren historis. Sementara data scientist merangkul peran holistik dengan membangun model prediktif untuk menghadapi tantangan masa depan.
Keberadaan keduanya memberikan pondasi kokoh untuk pengambilan keputusan yang informasional dan strategis.
Menegaskan pentingnya peran masing-masing dalam mengurai potensi nilai dari setiap informasi yang tersemat dalam data. Bagaimana? Jelas, kan, perbedaan data analyst dan data scientist?