Berikut ini adalah tabel perbandingan dari data Science data Analytics dan data enginer namun sebelum lebih jauh mari kita jelaskan deskripsinya satu persatu
Definisi
Menurut Springer Data science adalah studi sistematis untuk mengekstrak pola dan pengetahuan yang tidak jelas (nonobvious) dan berguna dari data, demi kemajuan penelitian, pengambilan keputusan organisasi, dan masyarakat berbasis data. Orang yang bekerja di bidang ini disebut Data Scientist
data analytics adalah proses sistematis pengumpulan, pembersihan, transformasi, deskripsi, pemodelan, dan interpretasi data, yang umumnya menggunakan teknik statistik. Orang yang bekerja dibidang tersebut disebut dengan Data Analytis.
Data engineering adalah pendekatan rekayasa piranti lunak (software engineering) untuk merancang & mengembangkan sistem data, agar pengumpulan, pemrosesan, dan pemakaian data menjadi mungkin dalam skala besar. Orang yang bekerja di Bidang ini disebut Data enginer.
Berikut tabel rincian ketiga jenis profesi tersebut.
| Aspek | Data Scientist | Data Analyst | Data Engineer |
|---|---|---|---|
| Fokus Utama | Membuat model prediktif dan algoritma berbasis data | Menganalisis data untuk menemukan insight bisnis | Membangun dan memelihara infrastruktur data |
| Tujuan | Menghasilkan machine learning model dan prediksi | Menyajikan laporan dan visualisasi data | Menjamin data tersedia, bersih, dan efisien diakses |
| Tugas Harian | – Membuat model AI/ML- Eksperimen statistik- Feature engineering | – Query data (SQL)- Visualisasi (dashboard)- Analisis tren dan KPI | – Desain pipeline ETL- Integrasi berbagai sumber data- Optimasi database & storage |
| Tools Umum | Python, R, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn | Excel, SQL, Power BI, Tableau | Apache Spark, Hadoop, Kafka, Airflow |
| Bahasa Pemrograman | Python, R, Scala | SQL, Python (dasar), Excel (formula) | Python, Java, Scala, SQL |
| Pengetahuan Statistik & Matematika | Sangat tinggi | Menengah | Rendah–Menengah |
| Keterampilan Database | Menengah | Tinggi (query) | Sangat tinggi (arsitektur data) |
| Output Utama | Model prediksi dan rekomendasi berbasis data | Insight dan laporan visual | Pipeline data dan sistem penyimpanan |
| Kolaborasi dengan | Data Engineer, Data Analyst, dan tim AI | Tim bisnis dan manajemen | Data Scientist dan tim DevOps |
| Contoh Hasil Kerja | Model prediksi penjualan, sistem rekomendasi | Dashboard performa produk, laporan penjualan | Data warehouse, data lake, pipeline ETL |
| Latar Belakang Umum | Statistik, Matematika, Computer Science | Ekonomi, Bisnis, Statistik | Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Software Engineering |
Walaupun demikian, kadang seorang pekerja bisa saja seorang Data Engineer sekaligus data Analytis. Itulah mengapa ketika anda melamar pekerjaan yang menuliskan lowongan tersebut anda harus tanyakan fokus pekerjaan anda karena kadang HR (Bagian kepegawaian) juga tidak paham dengan pembagian diatas.
Inti dari 3 profesi ini saling terkait dan ilmu dasar yang dikuasai yaitu Matematika, Statistik dan Computer Science untuk Data Analyist. Data Analyist lebih cenderung ke proses Bisnis sehingga latar belakangnya dibidang Ilmu Ekonomi atau Bisnis dan Untuk Data Enginer adalah Programer yang biasanya membuat sistem informasi beserta laporan visual atau fitur visual di halaman web, export ke Excel atau di export menjadi laporan Jadi dalam format PDF.
Secara Pribadi jika anda ingin fit dalam pekerjaan diatas pastikan anda memahami Spreadsheet seperti Excel, SQL (MySQL, PostgreSQL, Oracle) , Python, Library Visualiasi data serta Ilmu matematika dan Statistik.