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

Popular posts from this blog

create image slider using phyton in web

Tahukah kamu Algoritma Genetika dan Penerapannya dalam Industri

create animated futuristic profile card using html+css+js

CRUD SPRING REACTIVE WEBFLUX +Mongo DB

Top 7 Digital Transformation Companies

100 perusahaan perangkat lunak (software) populer dari Eropa dan Amerika yang memiliki kehadiran atau operasional di Indonesia.

TOP 8 Framework Populer menggunakan bahasa .NET

Python Date and Time Manipulation

TOP 5 Trends Programming 2024

Daftar Kata Kunci (Keyword) dalam Bahasa Pemrograman Python