Back To Main Page

Data Engineer vs Data Scientist Apa Bedanya?

by | Jun 9, 2022 | Educational | 0 comments

Spread the love

Data Engineer vs Data Scientist apa bedanya? Data Engineer dan Data Scientist merupakan dua profesi di bidang teknologi yang sudah tidak asing lagi. Banyak perusahaan yang mencari talenta sebagai Data Engineer dan Data Scientist untuk mengolah data perusahaan.

Data merupakan sekumpulan informasi yang diperoleh melalui pengamatan atau pencarian dari sumber-sumber yang kredibel. Data yang telah diperoleh tersebut masih berupa data mentah atau belum diolah lebih lanjut sehingga dapat menjadi sebuah anggapan atau fakta.

Setelah data diolah melalui penelitian atau percobaan maka suatu data tersebut dapat menjadi bentuk yang lebih kompleks lagi seperti database.

Dari sinilah perlunya Data Engineer dan Data Scientist untuk mengolah data kompleks tersebut. Profesi sebagai Data Engineer dan Data Scientist sekilas terlihat mirip karena sama-sama berhubungan dengan data, namun jika dilihat lebih dalam, kedua profesi tersebut memiliki perbedaan yang signifikan.

Apa saja perbedaan Data Engineer vs Data Scientist? Mari kita simak lebih lanjut.

Perbedaan Data Engineer dan Data Scientist

 

 

Data Engineer vs Data Scientist

1. Definisi Data Engineer vs Data Scientist

Data Engineer

Data Engineer adalah orang yang bertugas untuk membuat dan mengembangkan desain arsitektur manajemen data, serta memonitor / memelihara infrastruktur data perusahaan.

Data Engineer akan mengelola jalur data untuk perusahaan yang menangani data dalam jumlah yang besar. Data Engineer juga harus memastikan bahwa data bisa diambil dan dikumpulkan secara efisien dari sumber ketika dibutuhkan, diproses, dan dibersihkan.

Data Scientist

Data Scientist adalah orang yang bertugas untuk menganalisis dan menafsirkan kumpulan data yang besar dan kompleks.

Data Scientist juga bertugas untuk mengolah data dari Data Engineer dan melihat apakah ada peluang bisnis baru dari data yang dikumpulkan.

 

2. Tanggung Jawab Data Engineer vs Data Scientist

Data Engineer vs Data Scientist

Data Engineer

  • Membangun atau mengembangkan arsitektur data serta mengujinya.
  • Menggali data yang berhubungan dengan kebutuhan perusahaan.
  • Membersihkan data yang akan mengganggu ketika data perlu diakses untuk keperluan analisis.
  • Membangun infrastruktur yang berkaitan dengan volume data dalam jumlah besar.
  • Mengembangkan algoritma yang dapat mengubah data menjadi suatu informasi yang bermanfaat.

Data Scientist

  • Menganalisis data dari database perusahaan untuk meningkatkan strategi bisnis, pengembangan produk, dan teknik pemasaran.
  • Menggunakan bantuan bahasa pemrograman untuk menganalisis data.
  • Menggunakan model prediksi untuk meningkatkan pengalaman konsumen, penargetan iklan, perolehan revenue, dan lain-lain.
  • Mengembangkan algoritma dan custom data model.
  • Menilai keakuratan dan keefektifan sumber data baru dan teknik pengumpulan data.
  • Berkoordinasi dengan tim lain untuk menerapkan model dan memantau hasilnya.

 

3. Keahlian yang Dibutuhkan Data Engineer vs Data Scientist

Data Engineer vs Data Scientist

Data Engineer

Keahlian yang harus dimiliki jika ingin menjadi seorang Data Engineer adalah programming, big data dan matematika.

Adapun tools yang harus dikuasai oleh Data Engineer adalah Hadoop, NoSQL, dan Phyton. Data Engineer juga harus menguasai SQL, Databases (Data Warehouse, RDBMS, Data Lake, dan lain lain), ETL Tools (Ab Initio, Pentaho, dan lain lain), Pipeline (Kafka, Airflow, Luigi, Azkaban, dan lain lain), dan shell script.

Data Scientist

Keahlian yang harus dimiliki jika ingin menjadi seorang Data Scientist adalah analisis, statistik, komunikasi, pengambilan keputusan, dan soft skill lainnya.

Data Scientist juga harus bisa menggunakan program seperti Spreadsheet dan SQL dan juga harus memiliki pengetahuan Machine Learning, Deep Learning, Data Mining, Data Warehouse, optimasi data, dan programming tingkat lanjut (Python, C/C++, Perl, dan Java).

 

4. Output Data Engineer vs Data Scientist

Data Engineer vs Data Scientist

Data Engineer

Output dari pekerjaan sebagai Data Engineer adalah data flow atau aliran data, penyimpanan, dan retrieval sistem.

Contoh output dari pekerjaan Data Engineer yang biasa kita temukan dalam kehidupan sehari-hari adalah pada platform media sosial Twitter.

Data Engineer bekerja untuk menarik tweet harian pada Twitter ke dalam gudang data yang tersebar di beberapa klaster.

Data Scientist

Output dari pekerjaan sebagai Data Scientist adalah menghasilkan data product. Contoh dari data product adalah adanya mesin rekomendasi berupa video terkait atau daftar video yang ditampilkan oleh YouTube.

Contoh lain yang sering ditemui adalah pada email. Data Scientist bekerja untuk memisahkan dan mengkategorikan antara pesan masuk yang tergolong spam dan bukan spam.

 

Siap menjadi Data Engineer atau Data Scientist?

Data Engineer vs Data Scientist

Tingkatkan skill data engineering dan data science bersama G2Academy! Dengan program Full-stack Data Expert dan Mini Bootcamp Data Engineering dan Data Science, kamu bisa mendapat kesempatan untuk bekerja dalam perusahaan besar di Indonesia. Yuk, segera check info selengkapnya!

Sudah siap menjadi talenta digital terbaik di Indonesia?

 

Ayo kenali program-program G2Academy lebih dalam!

Referensi:

>https://www.dqlab.id/ini-dia-perbedaan-data-scientist-data-analyst-data-engineer

>https://algorit.ma/blog/perbedaan-data-engineering-2022/

>https://www.dewaweb.com/blog/perbedaan-data-scientist-data-analyst-dan-data-engineer/

>https://digitalbisa.id/artikel/kenali-perbedaan-data-scientist-data-analyst-dan-data-engineer-QvVFU

>https://campus.quipper.com/careers/data-scientisthttps://bitlabs.id/blog/data-engineer-adalah/

 

Writen by: Fitri Rachmawati

 

 

0 Comments

Submit a Comment

Your email address will not be published.