Jika Anda tertarik dengan pekerjaan yang berhubungan dengan big data, Anda memiliki dua jalur karir untuk dipilih sebagai Data Scientist dan Data Analyst. Keduanya memiliki banyak kesamaan sehingga sulit untuk membedakan keduanya, untuk mengetahui perbedaan analis data dan ilmuwan data, mari kita bahas kedua profesi ini.
pekerjaan ini masuk dalam daftar pekerjaan dengan permintaan tinggi dan akan menjadi pekerjaan bergaji tinggi, apalagi menurut World Economic Forum's Future on Jobs Report 2020, keduanya berada di posisi teratas dengan permintaan kedua di berbagai industri. Dari fakta-fakta ini kita dapat menyimpulkan bahwa mereka memainkan peran penting dalam industri. Sebelum mendalami perbedaan antara kedua profesi ini, terlebih dahulu kita harus memahami makna dasarnya. Analis adalah profesional yang mengumpulkan informasi mentah dan mengidentifikasi tren yang membantu informasi keputusan strategi bisnis. Selain itu, harus fokus dalam menyajikan analisis statistik yang dapat memecahkan masalah. sebagian besar mirip, tetapi profesi ilmuwan data lebih peduli dengan merancang algoritma dan memprediksi model. Dengan demikian,
1. Analis Data Data Analyst terlibat dalam pemeriksaan, perbaikan, transformasi, dan pemodelan data. Kegiatan data ini disebut data analyst. Setelah berhasil Data Analyst harus dapat efektif mengkomunikasikan hasil data yang dianalisis dengan waktu. Salah satu perbedaan utama antara seorang analis data dan seorang ilmuwan adalah bahwa analis data tidak memiliki akses ke semua data, yang membatasi tanggung jawab mereka. Ini karena analis data memiliki masalah untuk memecahkan dan yang diperlukan hanya proses singkat untuk menghasilkan tindakan cepat untuk mengatasi atau memecahkan masalah itu. Data Analyst harus memiliki pengalaman dalam teknik visualisasi data, ringkasan dan statistik inferensial, keterampilan presentasi, dan keterampilan komunikasi, alat yang digunakan oleh Data Analyst SQL, Microsoft Excel, dan Python.
Tugas dasar Data Analyst meliputi: 1. Data Analyst menggunakan statistik deskriptif. 2. Bahasa query database untuk mengambil dan memanfaatkan informasi 3. melakukan, menerapkan, dan transformasi data awal 4 Menggunakan visualisasi data untuk mengkomunikasikan hasil kepada tim 5. Bekerja dengan tim manajemen untuk memahami kebutuhan bisnis 6. melakukan eksplorasi Data Analyst 2. Data Ilmuwan Data Scientist bekerja untuk menghasilkan prediksi masa depan yang dapat memajukan bisnis. Algoritma pembelajaran memisahkan ilmuwan data dari Data Analyst . Algoritma ini digunakan oleh para ilmuwan data untuk memprediksi kejadian di masa depan. Data yang diperlukan untuk menjalankan algoritma pembelajaran mesin secara akurat. Mereka diharapkan secara mandiri merumuskan masalah, menemukan solusi, dan mengidentifikasi kebutuhan paling praktis perusahaan. Tugas ilmuwan data umum meliputi: 1. melakukan pra-pemrosesan data. Ini termasuk transformasi data dan penyesuaian data. 2. Memahami kebutuhan bisnis dan model bisnis. 3. Saya tertarik untuk membuat terpisah yang sesuai dengan masalah, terutama yang saya coba selesaikan. 4. Gunakan alat pembelajaran mesin untuk mengenali dan mengklasifikasikan pola dalam data Anda. 5. model operasi. 6. Gunakan teknik visualisasi yang dikombinasikan dengan keterampilan bercerita untuk mengomunikasikan hasil Anda kepada perusahaan. Untuk melanjutkan pembahasan, perhatikan baik-baik penjelasan perbedaan data analyst dan data scientist berikut ini: 1. Salah satu perbedaan antara seorang Data Analyst dan seorang ilmuwan adalah fungsi pekerjaan. Data Analyst dan ilmuwan data memiliki peran yang berbeda. Kedua pekerjaan tersebut memiliki peran dan tanggung jawab yang berbeda. Analis Data prihatin dengan mencari tahu mengapa sesuatu bisa terjadi, sementara ilmuwan lebih peduli dengan apa yang terjadi dan apa yang bisa terjadi di masa depan. Analis bertanggung jawab untuk menarik kesimpulan dari berbagai informasi untuk menemukan solusi dan keputusan terbaik dalam perusahaan. Kesimpulan disajikan dalam laporan yang mudah dijangkau, misalnya dalam bentuk grafik dan penjelasan. Selain itu, ia berperan dalam merancang dasbor menggunakan perangkat lunak intelijen bisnis. Ilmuwan di bidang ini, di sisi lain, bertanggung jawab untuk membuat prediksi untuk masa depan dan mengatasi masalah yang lebih kompleks. Ini dapat menangani informasi mentah terstruktur dan tidak terstruktur. Ilmuwan juga berperan dalam menganalisis keakuratan informasi. Oleh karena itu, mereka dapat disebut sebagai analis versi lanjutan. 2. Membandingkan Keterampilan yang Dibutuhkan Perbedaan antara kedua pekerjaan tersebut juga dapat dilihat pada dua keterampilan yang dibutuhkan. Perbedaan antara kedua pekerjaan tersebut dapat dilihat dengan membandingkan keterampilan yang dibutuhkan. Pada dasarnya, pekerjaan ilmuwan dan Analis Data membutuhkan keterampilan yang hampir sama, tetapi ada perbedaan halus di antara keduanya. Pekerjaan analis biasanya ditemukan di sektor korporasi, oleh karena itu diperlukan pengetahuan bisnis dan kemampuan pengambilan keputusan dalam strategi bisnis. Analis harus memiliki kemampuan untuk menjelaskan informasi dan keterampilan komunikasi yang baik untuk menghasilkan laporan. Analis juga membutuhkan pengetahuan statistik dan matematika untuk pekerjaan mereka. Selain itu, analisis sering menggunakan alat seperti Python, Excel, dan perangkat lunak intelijen bisnis. Namun tidak seperti analis, ilmuwan data juga menggunakan Python. Namun, di tempat kerja, kami sering menggunakan Spark, MySQL, TensorFlow, dan Hadoop. Ilmuwan di bidang ini membutuhkan pengetahuan tentang algoritma pembelajaran mesin. Memang benar bahwa pengetahuan dapat menggunakan algoritma untuk memiliki dampak besar pada mesin pencari. Pekerjaan ini membutuhkan presisi, karena yahoo itu sendiri membutuhkan sumber daya yang masuk akal untuk bekerja secara akurat. Profesi ini juga mengharuskan Anda untuk menjadi ahli dalam matematika, statistik, dan pemrograman. 3. Perbedaan tingkat pendidikan Perbedaan antara ilmuwan data dan Analis Data terkait dengan tingkat pendidikan itu penting perbedaan antara ilmuwan data dan Analis Data adalah pelatihan yang mereka terima. Seorang ilmuwan data biasanya memiliki program master, PHD, atau penelitian dengan setidaknya lima tahun pengalaman. Program yang biasa mereka ambil adalah program Ilmu Data, Teknologi Informasi, Matematika, dan Statistika. Situasinya berbeda untuk menganalisis gelar sarjana di bidang keuangan, ilmu komputer, statistik atau matematika. Namun, Anda tidak harus berasal dari bidang ini untuk pekerjaan ini. Anda bisa menjadi seorang analis dengan mendapatkan kualifikasi profesional. 4. Pengembangan dan Bidang Keahlian Perbedaan antara seorang Analis Data dan seorang ilmuwan adalah bahwa mereka memiliki bidang keahlian yang berbeda. Data Analyst dan ilmuwan data sedikit berbeda dalam pengembangan karir. Analisis memulai karir mereka dalam peran desain laporan dan dasbor. Selain itu, mereka bertanggung jawab untuk mencari strategi dan masalah yang terkait dengan teknik analisis yang lebih dalam. Orang yang tertarik dengan posisi manajemen menjadi manajer analitik jika mereka memiliki pengalaman lebih dari 9 tahun. Adapun pelatihan analis untuk menjadi ilmuwan. Saya sering melihat analisis di bidang kesehatan dan perhotelan. Semakin terbuka tingkat ilmuwan data semakin banyak posisi yang bisa diisi oleh perusahaan. Padahal, permintaan akan pekerjaan ini lebih besar jika dibandingkan dengan angkatan kerja yang tersedia. Profesi ini memiliki dampak besar pada struktur sistem rujukan. Oleh karena itu, mereka sangat dibutuhkan oleh perusahaan seperti Netflix dan Amazon, yang membutuhkan rekomendasi sistem yang akurat untuk meningkatkan pengalaman pengguna mereka.
Analis data harus memiliki kemampuan matematis yang mumpuni - EKRUT Untuk menjalani pekerjaan dengan efektif, masing-masing Ilmuwan Data dan Analis Data harus menguasai beberapa keterampilan tertentu. Skills yang dibutuhkan Data Scientist beberapa skill Data Scientist yang harus dimiliki: Skills yang dibutuhkan Data Scientist dan Data Analyst. Untuk pekerjaan yang efektif, masing-masing Data Scientist dan Data Analyst wajib menguasai beberapa keterampilan tertentu, Keterampilan yang diperlukan Data Scientist Beberapa keterampilan Data Scientist yg wajib dimiliki: - Pemahaman yg baik tentang machine learning dan prosedur pemecahan misalnya k-NN, Naive Bayes , SVM, Decision Forests & lainnya - Memiliki pengalaman menggunakan toolkit misalnya R, Weka, NumPy, MatLab & lainnya - Mahir pada SQL, Hive, Pig - Pengalaman pada database misalnya SQL, Hive, Pig - Mahir pada memakai database NoSQL, misalnya MongoDB, Cassandra, Hbase - Memiliki keahlian statistik terapan yg baik misalnya distribusi, pengujian statistik, regresi & lainnya - Memiliki keterampilan scripting & programming - Orientasi dalam data - Pemahaman tentang bisnis - Kemampuan komunikasi yang baik - Kemampuan kepemimpinan dan bekerja pada tim yang baik - Keterampilan yang diperlukan Analis Data Sementara itu biasanya seseorang Analis Data perlu memiliki beberapa keterampilan misalnya: - Memiliki kemampuan matematis yang mumpuni - Memiliki kemampuan pada memasak data - Kemampuan menganalisa yg baik - Kemampuan komunikasi yang baik (verbal juga tulisan) - Kemampuan berpikir kritis
Sementara itu umumnya seorang Analis Data perlu memiliki beberapa keterampilan seperti: 1. Memiliki kemampuan matematis yang mumpuni 2. Memiliki kemampuan dalam mengolah data 3. Kemampuan menganalisis yang baik 4. Kemampuan komunikasi yang baik (lisan maupun tulisan) 5. Kemampuan berpikir kritis 6. Perhatian pada detail. 7. Praktik terbaik untuk menjadi Ilmuwan Data yang handal 8. Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, ilmu data profesi mengharuskan kamu untuk memiliki 9. Kemampuan dalam statistik, pemrograman, dan pengetahuan akan bisnis. Berikut ini adalah beberapa cara agar kamu menjadi profesional yang handal dalam bidang data science: 1. Jadikan statistik dan matematika terapan sebagai kelebihan. 2. Memiliki dasar yang kuat dalam statistik dan matematika adalah suatu keharusan. Baik dalam ilmu data, pengetahuan tentang kalkulus dan aljabar diperlukan. Keakraban dengan database dan alat data besar. 3. Keakraban adalah keuntungan sebagian besar perusahaan menggunakan perangkat lunak seperti MYSQL untuk manajemen data. Keakraban dengan alat data besar seperti Hadoop juga membantu. Kembangkan keterampilan pemrograman Anda. 4. Pengetahuan tentang bahasa pemrograman statistik seperti Python, R, dan SAS sangat penting dan diharapkan untuk semua karir ilmu data. Dapatkan pengalaman bisnis dan penyajian data master. Terlepas dari banyaknya hard skill yang harus diperoleh, partisipasi dalam proyek bisnis juga tidak kalah pentingnya.
perusahaan adalah salah satu tugas seorang ilmuwan data. Contoh tanggung jawab yang harus dipikul saat bekerja di bidang ilmu data. Gunakan model prediktif untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, perolehan pendapatan, penargetan iklan, dan banyak lagi. Kembangkan model dan algoritma data khusus. Kembangkan proses dan alat untuk menyatukan dan menganalisis model kinerja dan data akurasi. Mengevaluasi keakuratan dan keakuratan sumber data baru dan teknik pengumpulan data. pengujian kerangka kerja perusahaan dan pengujian kualitas model. Berkolaborasi dengan tim lain untuk menerapkan model dan menyatukan hasil.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..