Pemula wajib tahu jika mau berkarir di bidang Data Science vs Data Analyst vs Data Engineer
Ketiganya — Data Science, Data Analyst, dan Data Engineer — sama-sama berperan penting dalam dunia data, namun memiliki tugas, skill, dan tujuan yang berbeda. Berikut perbandingannya secara ringkas dan jelas:
🔍 1. Data Analyst
🎯 Fokus:
Mengolah dan menganalisis data untuk menjawab pertanyaan bisnis dan membuat laporan yang mudah dimengerti.
🛠️ Tugas:
-
Membersihkan dan memproses data.
-
Membuat laporan dan dashboard.
-
Menyajikan insight (temuan) dari data historis.
-
Mendukung pengambilan keputusan manajemen.
📦 Tools:
-
Excel
-
SQL
-
Tableau / Power BI
-
Python (Pandas) / R (kadang-kadang)
👤 Cocok untuk:
-
Yang suka menganalisis tren, visualisasi data, dan memberi rekomendasi bisnis.
🤖 2. Data Scientist
🎯 Fokus:
Memprediksi dan membuat model dari data menggunakan machine learning dan statistik lanjutan.
🛠️ Tugas:
-
Eksplorasi dan eksperimen dengan data (EDA).
-
Membangun model prediktif (ML, AI).
-
A/B testing dan eksperimen ilmiah.
-
Komunikasi hasil model ke tim produk atau bisnis.
📦 Tools:
-
Python (scikit-learn, NumPy, Pandas, TensorFlow)
-
R
-
SQL
-
Jupyter Notebook
-
Hadoop/Spark (kadang)
👤 Cocok untuk:
-
Yang kuat di statistik, coding, dan machine learning.
-
Tertarik pada AI, prediksi masa depan, atau NLP/vision.
🛠️ 3. Data Engineer
🎯 Fokus:
Membangun infrastruktur data agar data bisa diakses, digunakan, dan disimpan dengan benar.
🛠️ Tugas:
-
Membuat pipeline ETL (Extract, Transform, Load).
-
Menyediakan data yang bersih untuk Data Scientist dan Analyst.
-
Mengelola data warehouse, big data platform.
-
Optimasi performa query dan integrasi antar sistem.
📦 Tools:
-
SQL, Python/Scala
-
Apache Spark, Hadoop
-
Airflow
-
AWS/GCP/Azure (cloud data services)
-
Kafka, Snowflake, Databricks
👤 Cocok untuk:
-
Yang tertarik pada sistem backend data, cloud, dan optimisasi data pipeline.
🔁 Perbandingan Singkat
Aspek | Data Analyst | Data Scientist | Data Engineer |
---|---|---|---|
Tujuan | Insight dari data | Prediksi & modeling | Infrastruktur & pipeline |
Skill utama | Visualisasi, SQL | Statistik, ML, Python | Software, Big Data, Cloud |
Fokus | Apa yang terjadi? | Apa yang akan terjadi? | Bagaimana data diproses? |
Tools populer | Excel, SQL, Power BI | Python, scikit-learn | Spark, Airflow, Kafka |
Output | Laporan, dashboard | Model prediksi, rekomendasi | Data pipeline siap pakai |
🔚 Penutup
Kalau diibaratkan dunia medis:
-
Data Analyst seperti dokter umum: menganalisis gejala.
-
Data Scientist seperti dokter spesialis: menganalisis penyakit untuk pengobatan khusus.
-
Data Engineer seperti tenaga laboratorium: menyiapkan data hasil uji yang dibutuhkan dokter.
Comments
Post a Comment