Perbedaan Data Engineer dan Data Scientist

Di situs pencari kerja Kalibrr per September 2021, terdapat 570 lowongan dengan kata kunci data engineer dan data scientist sebanyak 471 lowongan. Kedua posisi ini tidak hanya mencakup lowongan pekerjaan di Indonesia saja. Hal ini menunjukkan kebutuhan dan permintaan yang sangat tinggi akan talenta yang ahli di bidang Big Data.

Siapa yang tidak ingin menyandang titel sebagai seorang data engineer maupun data scientist? Gabungan dari kata ‘data’ sekaligus ‘insinyur’ ataupun ‘ilmuwan’, menciptakan satu set kata yang dengan magisnya menggabungkan kecanggihan teknologi masa kini dengan sains dan teknik. Rasanya dunia ada di dalam genggaman.

Namun, siapa sangka, proses untuk dapat menyandang titel tersebut membutuhkan komitmen dan kesabaran yang tidak main-main, lho.

Baca juga: UMN Bakal Gelar Kuliah Data Science Gratis, Program Kampus Merdeka

Tanggung jawab seorang data scientist cukup luas, mulai dari mengumpulkan dan membersihkan data-data yang tak beraturan, menganalisis berbagai jenis data dalam jumlah besar, hingga menemukan insight yang nantinya dapat menjadi rekomendasi strategi yang akan disampaikan kepada para pemegang saham perusahaan demi kemajuan bisnis itu sendiri.

Sebelumnya, apakah kamu sudah mengetahui perbedaan pekerjaan seorang data engineer dan data scientist? Yuk lihat tabel di bawah ini untuk mengetahui perbedaannya!

Nabila Nurkhalishah Harris Tabel Perbedaan Data Engineer dan Data Scientist

Adapun kemampuan yang wajib dimiliki bagi orang yang menggeluti kedua profesi tersebut adalah:

Pemahaman kemampuan analisis menggunakan konsep matematika dan statistik

Tidak dapat dipungkiri bahwa ilmu matematika adalah dasar yang paling penting di kedua profesi ini. Dasar kalkulus dan aljabar linier sendiri merupakan dua teori fundamental yang paling banyak digunakan dan merupakan porsi yang wajib untuk dikuasai agar memudahkan proses analisis data.

Ilmu statistika juga akan sangat membantu seorang data engineer maupun data scientist dalam memahami makna data, proses validasi hipotesis data, mensimulasikan skenario, hingga membantu penyusunan prakiraan.

Kemampuan pemrograman untuk pengolahan data

Kemampuan coding memang setidaknya perlu untuk dimiliki seorang data engineer atau data scientist untuk menginstruksikan komputer dalam memanipulasi, menganalisis dan memvisualisasikan data yang telah dirapikan.

Pemahaman pada subjek spesifik industri yang digeluti

Tanpa memahami itu sendiri, seringkali kita tidak akan berhasil memahami data itu sendiri dan insight yang paling cocok dari data yang telah dianalisis.

Baca juga: Manfaat Big Data bagi Perusahaan

Kemampuan berkomunikasi yang mumpuni

Hal ini dikarenakan kedua profesi tersebut akan membutuhkan pemahaman tentang bisnis dan menuntut baik data scientist maupun data engineer untuk mampu berbicara dengan divisi bisnis, entah saat merepresentasikan benar tidaknya data, apakah data tersebut dapat divalidasi atau tidak, apakah prediksi yang dibuat sudah benar, dan seterusnya.

Data scientist dan data engineer adalah pihak yang paling mengerti mengenai data, sehingga bila tidak diiringi dengan kemampuan komunikasi yang cukup baik, hal ini dapat mengakibatkan kerugian. Salah satu contohnya adalah insight yang ditemukan tidak dapat tersampaikan dengan maksimal kepada divisi bisnis.

Seorang data scientist dituntut untuk mahir menggunakan program Big Data seperti Hadoop hingga SAS dan R yang nantinya akan mempermudah proses analisis data.

Perusahaan dengan trafik yang sangat tinggi di bidang marketplace seperti Shopee dan perusahaan telekomunikasi seperti Telkomsel membutuhkan data scientist yang memiliki pemahaman mendalam tentang machine learning.

Apakah kamu menemukan beberapa kata yang asing pada paragraf di atas? Ya, dunia Big Data memang dihiasi dengan berbagai istilah teknik. Hal tersebut telah menciutkan nyali banyak orang yang tadinya bersemangat mempelajari Big Data, khususnya bagi yang tidak datang dari latar belakang ilmu teknik, komputasi, dan matematika.

Baca juga: Ciptakan Lulusan Sesuai Kebutuhan Industri, Gunadarma Terapkan Pembelajaran Big Data dan AI di Semua Prodi

Kamu perlu tahu bahwa dengan banyaknya orang yang telah berhasil menguasai ilmu tersebut, membuktikan bahwa selama kita mencurahkan waktu yang cukup untuk mempelajarinya, penguasaan atas Big Data bukanlah sebuah hal yang mustahil untuk dilakukan.

Tetap semangat, ya! Tenang saja, pada materi pembelajaran di kursus daring Penggunaan Big Data untuk Pemecahan Masalah yang Makin Kompleks ini, kita akan mempelajari seluk-beluk Big Data melalui langkah-langkah yang terarah, bertahap, dan detail.

Sebagai penutup, mari kita selami kata-kata Jim Barksdale, ex-CEO Netscape, “Jika kita memiliki data, mari kita lihat datanya. Tapi jika yang kita miliki hanyalah opini, maka opini sayalah yang akan menang!”