Data Science vs. Data Analytics – Part 2

Data Analysts menggunakan alat tingkat yang lebih tinggi, Data Scientists (kebanyakan) menulis kode

Bidang analisis data biasanya menggunakan SQL untuk berinteraksi dengan database besar dan alat intelijen bisnis seperti PowerBI, Excel, Tableau, Looker, SiSense, SAP, atau penawaran lainnya yang tak terhitung jumlahnya. Alat-alat ini memudahkan untuk melakukan kueri dan memvisualisasikan data, serta dengan cepat menemukan tren dan korelasi di dalamnya untuk membantu membuat keputusan bisnis terbaik.

Ilmu data, di sisi lain, menggunakan lebih banyak alat yang lebih kompleks. Pengelompokan, pengurangan dimensi, dan algoritma pembelajaran mesin mungkin diterapkan pada data; umumnya, ini melibatkan penulisan kode Python. Data yang ada mungkin juga mentah dan belum diproses, dan kode lebih lanjut akan diperlukan untuk menyiapkan, menyusun, dan membersihkan data sebelum memodelkannya.

Sekali lagi, ini bukan aturan yang keras dan cepat. Analis data umumnya diharapkan memiliki pemahaman tentang bahasa pemrograman seperti Python dan R, dan Anda dapat berargumen bahwa SQL juga merupakan kode. Dan sementara dunia ilmu data lebih banyak menggunakan Python, orang-orang yang menyebut diri mereka “ilmuwan data” cenderung lebih fokus pada teori daripada membangun sistem untuk memproses data mereka secara otomatis. Seorang ilmuwan data yang mencoba lebih banyak dalam pengkodean untuk sistem tingkat produksi yang skalabel mungkin melewati batas untuk menjadi insinyur pembelajaran mesin.

Data scientists Menghasilkan Lebih Banyak Uang

Anda mungkin telah menyimpulkan bahwa ilmu data melibatkan kemampuan untuk menyatukan banyak alat dan algoritme kompleks ke sumber data baru untuk menemukan wawasan baru. Ini membutuhkan lebih banyak pengalaman dan kemampuan untuk bekerja dengan arahan dan bimbingan yang kurang eksplisit, belum lagi pemahaman tentang ilmu komputer. Keterampilan ini datang dengan harga premium.

Menurut Memang.com, gaji pokok rata-rata seorang ilmuwan data di AS (per September 2021) adalah US$119.277, sementara seorang analis data memerintahkan US$67.076. Anda tidak perlu menjadi ilmuwan data untuk melihat perbedaan yang substansial. Dalam hal kompensasi, mempertimbangkan karir dalam ilmu data vs analisis data bukanlah kontes. Ini hanya membutuhkan lebih sedikit pendidikan dan pengalaman untuk menganalisis data yang ada daripada membangun model kompleks untuk memprediksi data masa depan. Gaji dalam analisis data mencerminkan hal ini. Analis data tingkat pemula memang ada, tetapi terjun langsung ke ilmu data umumnya melibatkan gelar master sebagai pengganti pengalaman.

Data science vs. data analytics: bukan salah satu/atau

Seperti yang telah kami tunjukkan, garis antara dua bidang ini bisa kabur. Baik analitik data maupun ilmu data dapat mengumpulkan wawasan dari data dan membuat prediksi darinya. Semakin banyak, alat yang digunakan untuk analitik data menggabungkan algoritme pembelajaran mesin yang sebelumnya hanya terbuka untuk ilmu data. Kesamaan ini membuat jalur karier yang jelas dari analis data ke ilmuwan data dan mungkin dari sana ke insinyur pembelajaran mesin. Jalur ini melibatkan aplikasi ilmu komputer yang lebih berat dan lebih berat, dan gaji meningkat seiring kemajuan.

Keterampilan analisis dan komunikasi yang Anda pelajari sebagai analis data terbawa ke ilmu data, dan database dan sistem terdistribusi data besar yang digunakan oleh ilmuwan data sering kali didasarkan pada kueri SQL yang sama yang mungkin Anda gunakan sebagai analis data. Alat terdistribusi yang kuat seperti Apache Spark dapat digunakan dengan lebih sedikit Python dan lebih banyak SQL saat ini, atau bahkan secara eksklusif dengan SQL. Bahkan sistem pembelajaran mesin yang kompleks menjadi lebih mudah digunakan, karena proses pemilihan dan penyetelan model semakin otomatis. Membuat transisi ke ilmu data tidak sesulit dulu. Udemy dapat membantu Anda mempelajari keterampilan yang diharapkan dari seorang ilmuwan data saat ini.