Analisis Data vs. Ilmu Data: 5 Hal yang Perlu Dipertimbangkan

Dalam dunia big data, Anda akan sering menjumpai dua disiplin ilmu: data science dan data analytics. Keduanya membutuhkan kompetensi dan keahlian yang berbeda (tetapi tumpang tindih di area tertentu).

Meskipun demikian, kedua bidang studi ini sangat menguntungkan dan menawarkan peluang bagus bagi mereka yang tertarik untuk bekerja lebih keras.

Jika Anda ingin membuat beberapa keputusan karir yang penting, tetapi Anda tidak yakin pilihan mana yang harus dipilih, baca terus tentang poin-poin utama diferensiasi.

1. Latar belakang pendidikan

Bidang analitik data dan ilmu data semakin kaya dan terspesialisasi. Ini berarti bahwa jika Anda memasuki salah satu dari dua profesi tersebut, Anda harus siap menghadapi tantangan pendidikan yang mungkin menghadang Anda.

Analisis Data

Gelar sarjana dasar diperlukan untuk memulai karir sebagai analis data. Untuk memulai jalur karir ini, Anda harus memilih program sarjana yang akan memberi Anda pemahaman kerja tentang SQL dan pengembangan kueri untuk RDBMS dan operasi skema struktur data.

Anda juga akan membutuhkan pengetahuan tentang pemrograman statistik menggunakan R atau Python. Selain itu, pengetahuan tentang pembelajaran mesin (ML), kecerdasan buatan (AI), pengembangan algoritme khusus, manajemen data seputar pengumpulan dan penyimpanan informasi merupakan keuntungan tambahan.

Singkatnya, Anda memerlukan gelar sarjana di bidang TI, ilmu komputer, matematika, atau statistik untuk memulai karir Anda di bidang analitik data.

Ilmu Data

Taruhan teraman seorang calon ilmuwan data adalah untuk mencari gelar sarjana dan master di bidang Ilmu Komputer, Teknologi Informasi, matematika, atau statistik. Jika Anda ingin mengubah lintasan karir Anda dan mengadopsi karir sebagai ilmuwan data, Anda memerlukan gelar minor di salah satu aliran ini.

Pengetahuan inti yang diperlukan untuk peran ilmu data harus mempersiapkan Anda untuk menyediakan, mengumpulkan, mengatur, memproses, dan memodelkan data bisnis.

Selain itu, Anda dapat memperoleh keahlian dalam visualisasi data, pengumpulan data berbasis API, dan persiapan. Gelar dalam matematika dan statistik terapan akan lebih membantu Anda dengan analisis data eksplorasi, memungkinkan Anda untuk mengikuti dan menetapkan pola, merancang model pengujian untuk tantangan yang dipesan lebih dahulu, dan banyak lagi lagi.

Terakhir, keahlian tambahan dalam ML dan AI berguna saat membuat model untuk prediksi berbasis AI. Dengan demikian, gelar sarjana dalam ilmu data, ilmu komputer, atau teknik komputer harus membuat Anda memulai jalur karir ilmuwan data.

2. Peran Pekerjaan dan Tanggung Jawab Kerja

Sebagai seorang analis data, peran dan tanggung jawab pekerjaan Anda akan bervariasi saat Anda memulai perjalanan Anda di bidang ini. Tergantung pada tingkat keahlian Anda, Anda mungkin melihat perubahan tertentu yang akan membantu Anda mengatasi situasi sulit dalam peran pekerjaan Anda.

Analisis Data

Dalam analisis data, Anda terutama akan menganalisis, memvisualisasikan, dan menambang data khusus bisnis.

Secara keseluruhan, peran analisis data mengharuskan Anda untuk menangani tanggung jawab seperti:

• Membersihkan, memproses, memvalidasi, dan memberikan contoh integritas data
• Lakukan analisis data eksplorasi kumpulan data besar
• Terapkan jalur pipa ETL dan melakukan penambangan data
• Melakukan analisis statistik menggunakan regresi logistik, KNN, Random Forest, dan Pohon Keputusan
• Bangun dan kelola perpustakaan pembelajaran mesin (ML) saat menulis kode otomatisasi
• Dapatkan wawasan baru dengan alat dan algoritme ML
• Identifikasi pola data untuk membuat prediksi yang didukung data yang terinformasi dengan baik

Ilmu Data

Ilmu data mencakup mendorong wawasan dan menarik kesimpulan dari data kontekstual dalam bisnis.

Beberapa tanggung jawab tambahan mungkin termasuk:

• Mengumpulkan dan menafsirkan data
• Mengidentifikasi pola yang relevan dalam kumpulan data
• Pertunjukan Kueri dan subkueri data berbasis SQL
• Mengkueri data menggunakan alat RDBMS seperti SQL, Python, SAS, dan banyak lainnya
• Mendapatkan kefasihan dalam alat untuk analitik prediktif, preskriptif, deskriptif, dan diagnostik
• Memperoleh keterampilan dalam alat visualisasi seperti Tableau, IBM Cognos Analytics, dan lainnya

3. Perangkat Keterampilan Penting

Karena kedua peran terspesialisasi, mereka memerlukan keahlian khusus sebelum Anda dapat unggul di salah satu bidang. Untuk memaksimalkan salah satu profesi, Anda perlu meningkatkan keahlian Anda dan memaksimalkan apa yang Anda bisa.

Analisis Data

Analytics membutuhkan pengetahuan lanjutan tentang statistik menengah dengan keterampilan memecahkan masalah.

Selain itu, yang terbaik adalah jika Anda dapat meningkatkan keterampilan diri Anda dalam hal berikut:

• Database MS Excel dan SQL untuk mengiris dan memotong data
• Alat intelijen bisnis untuk menguasai pelaporan
• Pelajari alat seperti Python, R, dan SAS untuk mengelola, memanipulasi, dan bekerja dengan kumpulan data

Meskipun merupakan peran yang berorientasi pada TI, menjadi seorang analis data tidak mengharuskan Anda berasal dari latar belakang teknik.

Sebagai gantinya, ada baiknya mempelajari statistik, manajemen basis data, dan pemodelan data, bersama dengan analitik prediktif, untuk menguasai trik perdagangan.

Ilmu Data

Dalam ilmu data, Anda harus mahir dalam matematika, statistik tingkat lanjut, pemodelan prediktif, Pembelajaran Mesin, dan pemrograman di bidang-bidang berikut:

• Keahlian alat Big Data di Hadoop dan Spark
• Keahlian dalam SQL, NoSQL, dan PostgreSQL database
• Pengetahuan tentang alat visualisasi data dan beberapa bahasa seperti Scala dan Python

Satu atau beberapa alat ini penting untuk menguasai analisis data dan peran ilmu data. Untuk menjadi yang terbaik dalam apa yang Anda lakukan, kami menyarankan Anda untuk mempelajari ini sebanyak mungkin.

Analisis Data

• Visualisasi Data: Splunk, QlikView, Power BI, dan Tableau
• ETL: Bakat
• Pemrosesan Data Besar: Spark, RapidMiner
• Analisis Data: Microsoft Excel, R, dan Python

Ilmu Data

• Ilmu Data Terapan: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Pemrosesan Data Besar: Apache Hadoop, Spark
• Visualisasi Data: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy, dan Google Analytics
• Analisis Data: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab, dan SPSS
• Pemrograman: R, Julia, dan Python
• Pustaka Pemrograman: TensorFlow untuk pemodelan data berbasis Python

5. Kesempatan berkarir

Terlepas dari bidang mana yang Anda pilih, idenya adalah mendapatkan pekerjaan yang bagus dan bergaji tinggi. Tergantung pada peran yang Anda pilih, peran pekerjaan juga akan berubah.

Berikut adalah beberapa pilihan karir populer untuk dinanti-nantikan dalam analisis data dan ilmu data.

Analisis Data

• Analis Intelijen Bisnis
• Analis data
• Analis Kuantitatif
• Konsultan Analisis Data
• Analis Operasi
• Analis Pemasaran
• Manajer proyek
• Analis Sistem TI
• Spesialis Logistik Transportasi

Ilmu Data

• Analis data
• Insinyur Data
• Administrator Basis Data
• Insinyur Pembelajaran Mesin
• Ilmuwan Data
• Arsitek Data
• Ahli statistik
• Analis Bisnis
• Manajer Data dan Analisis

Ilmu Data vs. Analisis Data: Keputusan Akhir

Secara keseluruhan, ilmuwan data memiliki keahlian yang lebih maju. Akibatnya, ilmuwan data rata-rata menghasilkan lebih dari rata-rata analis data. Tetapi Anda selalu dapat memulai karir Anda sebagai analis data dan kemudian bersandar pada ilmu data nanti.

Selain analitik data dan ilmu data, beberapa domain lain tersedia jika Anda tertarik dengan peran yang berpusat pada data. Sebagai permulaan, Anda dapat melihat arsitektur data dan posisi rekayasa data. Ada banyak kursus yang tersedia di pasar, yang dapat membantu Anda mengasah keterampilan Anda di bidang ini.

8 Sertifikasi Insinyur Data dan Arsitek Data untuk Meningkatkan Keterampilan Anda

Tetap di puncak permainan Anda dengan sertifikat yang berfokus pada data ini.

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis