Find Us on Facebook

Subscribe to Our Channel

https://www.youtube.com/@topcareertv1083

Friday, November 22, 2024
idtopcareer@gmail.com
Profesional

Biar Paham, Ini Perbedaan Data Analyst dan Data Scientist

Ilustrasi. (dok. Tech in Asia)

Topcareer.id – Masih banyak orang yang belum bisa membedakan antara data scientist dan data analyst. Apa kamu salah satunya?

Seringkali orang berbeda pendapat tentang job desc dan skill yang mendorong bidang ini berkembang.Jadi, apa yang membedakan data scientist dan data analyst?

Dikutip dari dezyre.com, Selasa (10/12/2019) Berikut ini beberapa perbedaannya.

Data analyst job desc dan skills yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:

Baca juga: Alasan Data Science Penting untuk Perusahaan

  • Menulis konvensi permintaan SQL untuk menemukan jawaban atas pertanyaan bisnis yang kompleks.
  • Menganalisis dan mengumpulkan data bisnis untuk mengidentifikasi korelasi dan menemukan pola dari berbagai titik data.
  • Mengidentifikasi masalah kualitas data dan keberpihakan dalam akuisisi data.
  • Menerapkan metrik baru untuk mencari tahu bagian bisnis yang sebelumnya tidak begitu dipahami.
  • Memetakan dan melacak data dari sistem ke sistem untuk memecahkan masalah bisnis yang diberikan.
  • Berkoordinasi dengan tim teknik untuk mengumpulkan data baru secara bertahap.
  • Merancang dan membuat laporan data menggunakan berbagai tools pelaporan untuk membantu para eksekutif bisnis membuat keputusan yang lebih baik.
  • Menerapkan analisis statistik.
  • Skills yang harus dikuasai oleh seorang data analyst adalah Matematika dan statistik, bahasa pemrograman seperti Python, R , SQL, HTML, JavaScript, Spreadsheet Tools (Excel), Data Visualization Tools seperti Tableau.

Sementara itu, untuk data scientist job desc dan skills yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:

  • Memimpin ide tentang nilai data dengan menemukan fitur atau produk baru dengan membuka value key data.
  • Pembersihan dan pemrosesan data, juga mengatur data untuk dianalisis.
  • Mengidentifikasi pertanyaan bisnis baru yang bisa menambah value.
  • Mengembangkan metode analitik baru dan model pembelajaran mesin.
  • Mengumpulan data yang berbeda.
  • Melakukan eksperimen kausalitas dengan menerapkan eksperimen atau pendekatan epidemiologis untuk mengidentifikasi akar masalah dari hasil yang diamati.
  • Skills yang harus dikuasai oleh seorang data scientist adalah matematika dan statistik, bahasa pemrograman seperti Python, R, SAS, Matlab, SQL, Pig, Hive, dan Scala, kerangka kerja komputasi terdistribusi seperti Hadoop, dan data storytelling serta visualisasinya.

Hm, sudah paham beda pekerjaannya? *

Editor: Ade Irwansyah

the authorRino Prasetyo

Leave a Reply