Advan – Kamu mungkin sering mendengar istilah data science dan data analytics, tetapi apa sebenarnya perbedaan antara keduanya? Dalam dunia yang semakin bergantung pada data, memahami perbedaan ini sangat penting. Artikel ini akan membantu kamu memahami perbedaan utama antara data science vs data analytics, serta kelebihan dan kekurangannya masing-masing.
Mari kita mulai dengan pengertian dasar dari ilmu Data vs data analisis ini. Data science adalah bidang yang luas yang mencakup segala hal mulai dari pengumpulan data hingga interpretasi dan penerapan hasilnya. Sedangkan data analytics lebih fokus pada proses analisis data untuk menemukan pola dan menginterpretasikan data yang ada. Keduanya memang saling berkaitan, tetapi memiliki tujuan dan pendekatan yang berbeda.
Berikut ini adalah poin-poin utama yang membedakan data science dan data analytics:
1. Fokus Utama
Data science lebih fokus pada penciptaan algoritma dan model untuk memprediksi hasil dan mengidentifikasi tren. Ini melibatkan penggunaan teknik statistik, machine learning, dan pemrograman untuk mengembangkan solusi baru.
Sebaliknya, data analytics lebih fokus pada analisis data historis untuk memahami apa yang terjadi dan mengapa. Ini melibatkan penggunaan alat analisis seperti SQL, Excel, dan berbagai perangkat lunak analitik lainnya.
2. Alat dan Teknologi
Data scientists menggunakan berbagai alat canggih seperti Python, R, dan machine learning frameworks untuk mengembangkan model prediktif. Mereka juga sering menggunakan big data tools seperti Hadoop dan Spark untuk mengelola dan menganalisis data besar.
Sementara itu, data analysts lebih sering menggunakan alat seperti Excel, Tableau, dan Power BI untuk membuat laporan dan visualisasi data yang mudah dipahami. Fokus mereka adalah pada interpretasi data yang sudah ada, bukan pada pengembangan model baru.
3. Keterampilan yang Diperlukan
Seorang data scientist biasanya memiliki keterampilan pemrograman yang kuat, pengetahuan statistik yang mendalam, dan kemampuan untuk mengembangkan algoritma kompleks. Mereka juga harus bisa bekerja dengan big data dan memiliki pemahaman yang baik tentang teknologi machine learning.
Seorang data analyst membutuhkan keterampilan analisis data yang kuat, kemampuan untuk membuat visualisasi data yang efektif, dan pemahaman yang baik tentang alat analitik. Mereka juga harus mampu menginterpretasikan data dan memberikan wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis.
Kelebihan Menjadi Data Scientist
Menjadi data scientist memiliki banyak keuntungan. Salah satunya adalah permintaan yang tinggi di pasar kerja. Banyak perusahaan mencari data scientists untuk membantu mereka membuat keputusan bisnis yang lebih baik berdasarkan data. Selain itu, data scientists sering mendapatkan gaji yang tinggi karena keterampilan mereka yang spesifik dan langka.
Namun, ada juga tantangan yang harus dihadapi. Mengembangkan algoritma dan model prediktif bisa sangat rumit dan membutuhkan pemahaman mendalam tentang berbagai teknik statistik dan pemrograman. Selain itu, bekerja dengan big data bisa sangat menuntut dan memerlukan kemampuan teknis yang tinggi.
Baca Juga: Studi Kasus Data Science di Bidang Kesehatan
Kelebihan Menjadi Data Analyst
Menjadi data analyst juga memiliki banyak kelebihan. Pekerjaan ini cenderung lebih terfokus dan spesifik, dengan tugas utama menginterpretasikan data dan membuat laporan. Ini membuat pekerjaan sebagai data analyst lebih terstruktur dan kurang kompleks dibandingkan dengan data science.
Selain itu, permintaan untuk data analysts juga cukup tinggi karena hampir semua bisnis membutuhkan analisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik. Gaji untuk data analysts juga cukup kompetitif, meskipun mungkin tidak setinggi data scientists.
Namun, kekurangannya adalah bahwa data analysts mungkin memiliki ruang lingkup pekerjaan yang lebih terbatas dibandingkan dengan data scientists. Mereka mungkin tidak terlibat dalam pengembangan model atau algoritma baru, yang bisa membuat pekerjaan terasa kurang inovatif bagi beberapa orang.
Ilmu Data Vs Analisis Data adalah bidang yang sangat penting dalam dunia yang didorong oleh data saat ini. Keduanya memiliki fokus, alat, dan keterampilan yang berbeda, tetapi sama-sama penting untuk membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik. Pilihan antara menjadi data scientist atau data analyst tergantung pada minat dan keterampilan kamu.
Jika kamu tertarik untuk mengeksplorasi lebih dalam dunia data, memilih perangkat keras yang tepat sangat penting. Laptop dari Advan bisa menjadi pilihan yang tepat. Dengan performa tinggi dan harga yang terjangkau, laptop Advan cocok untuk menjalankan berbagai aplikasi data science dan data analytics. Selain itu, router dari Advan juga menawarkan kecepatan internet yang stabil dan cepat, memastikan kamu bisa bekerja tanpa hambatan. Investasi pada perangkat keras yang baik akan mendukung perjalanan kamu dalam menguasai dunia data.***
Editor: Andik Chefasa