Source: pexels

Sadar atau tidak, di era digital dan teknologi saat ini banyak aktifitas yang kita lakukan semuanya berbasis data. Terutama aktivitas dan pekerjaan-pekerjaan perusahaan yang memiliki Big Data. Berkembangnya kebutuhan industri juga ikut mempengaruhi profesi di dunia teknologi dan informasi. Maka lahirlah pekerjaan yang berhubungan dengan data.

Data Analytics dan Data Science menjadi dua pekerjaan data yang paling populer saat ini. Keduanya sama-sama berurusan dengan Big Data, akan tetapi masing-masing memiliki perbedaan jobdesk dan mengambil pendekatan yang unik. Apa saja yang membedakan keduanya? Yuk kita simak penjelasan berikut!

Apa itu Data Science?

Data Science adalah sebuah studi yang berhubungan dengan data dalam jumlah volume yang besar yang dikumpulkan menggunakan alat dan teknik modern untuk menemukan pola yang tidak terlihat, memperoleh informasi yang bermakna, hingga membuat keputusan bisnis. Data yang digunakan untuk analisis dapat berasal dari berbagai sumber dan disajikan dalam berbagai format. Data Science menggunakan algoritma machine learning yang kompleks untuk membangun model prediktif.

Data science bisa dibilang merupakan gabungan dari berbagai bidang, seperti statistik, metode ilmiah, Artificial Intelligence (AI), dan analisis data, untuk mengekstrak nilai dari data. Sehingga cara kerja data science adalah dengan mengaplikasikan algoritma tertentu dengan dukungan Artificial Intelligence dan machine learning untuk menciptakan sebuah sistem. Sistem inilah yang nantinya akan berfungsi untuk proses data analytics.

Mereka yang mempraktikkan data science disebut sebagai data scientist atau ilmuwan data. Mereka memiliki berbagai keterampilan untuk menganalisis data yang dikumpulkan dari web, smartphone, pelanggan, sensor, dan sumber lainnya untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Apa itu Data Analytics?

Sementara untuk pengertian Data Analytics adalah ilmu menganalisis data mentah untuk membuat kesimpulan tentang informasi tersebut. Banyak teknik dan proses data analytics telah diotomatisasi menjadi proses mekanis dan algoritma yang bekerja pada data mentah untuk konsumsi manusia. Data analytics membantu bisnis mengoptimalkan kinerjanya, berkinerja lebih efisien, memaksimalkan keuntungan, atau membuat keputusan yang lebih terarah secara strategis.

Dalam proses analisis data, biasanya perusahaan akan menggunakan beberapa tools dan teknik tertentu guna memudahkan dan menghemat waktu. Proses menganalisis data dimulai dengan mengelompokkan data yang bisa dibagi berdasarkan kategori tertentu, kemudian mengumpulkan data dari berbagai sumber, merapikan data hingga menyortir data.

Perbedaan Data Analytics dan Data Science

Setelah mengetahui pengertian dari masing-masing data science dan data analytics, apakah kamu sudah memiliki gambaran terhadap perbedaan keduanya? Jika belum, berikut penjelasan lebih detailnya.

Kedua disiplin ilmu ini ibarat dua mata sisi koin. Keduanya saling terhubung tetapi memiliki beberapa perbedaan. Data science berfokus pada bagaimana menemukan sebuah korelasi yang berarti antara kumpulan big data, sementara data analytics dirancang untuk melihat secara spesifik wawasan yang telah diekstraksi dari data yang ada. Dengan kata lain data analytics bisa disebut sebagai bagian data data science yang berfokus pada jawaban yang lebih spesifik atas pertanyaan yang diajukan oleh data science.

Di sisi lain, data science berupaya untuk menemukan berbagai pertanyaan baru dan unik yang dapat mendorong inovasi suatu bisnis. Sebaliknya, data analytics bertujuan untuk menemukan sebuah solusi untuk pertanyaan-pertanyaan yang ada kemudian menentukan bagaimana data tersebut dapat diimplementasikan dalam suatu organisasi untuk mendorong inovasi berbasis data.

Dari sisi peran pekerjaanya, keduanya memiliki peranan yang berbeda. Begitupun dengan tools, pengetahuan dan proses yang mereka kerjakan. Seperti yang disebutkan sebelumnya, data science menggunakan kombinasi teknik Matematika, Statistik, dan Machine Learning untuk membersihkan, memproses, dan menafsirkan data untuk mendapatkan wawasan dari data tersebut. Data science akan bertugas untuk merancang proses advanced data modeling menggunakan prototipe, algoritma machine learning, model prediktif dan analisis khusus.

Lalu bagaimana dengan data analytics?

Data analytics memiliki peranan untuk memeriksa kumpulan data dan mengidentifikasi tren yang sedang terjadi kemudian menarik kesimpulan dari data yang sudah dikumpulkan. Proses data analytics bekerja adalah mengumpulkan data dalam jumlah besar, mengaturnya, dan menganalisisnya untuk mengidentifikasi pola yang relevan. Setelah bagian analisis selesai, mereka berusaha untuk mempresentasikan temuan mereka melalui metode visualisasi data seperti bagan, grafik, dll. Dari situ, data analytics mengubah wawasan yang kompleks dan rumit menjadi bahasa yang mudah dipahami dari sisi bisnis agar dapat dimengerti oleh semua orang, baik anggota teknis maupun non teknis suatu perusahaan.

Setelah mengetahui perbedaan keduanya, apakah kamu tertarik mempelajari salah satunya, atau bahkan kedua disiplin ilmu ini? Berikut rekomendasi

Rekomendasi Tempat untuk Belajar Data Science

1. Hacktiv8

Hacktiv8 merupakan sebuah tempat kursus teknolog yang berdiri sejak 2016 dan telah membantu 1450+ lulusan mendapat pekerjaan. Sebagai salah satu pioner tempat kursus teknologi di Indonesia, Hacktiv8 dapat membuka peluang bagi kamu untuk belajar data science dan menjadikan kamu sebagai data scientist yg handal dan siap terjun di industri. Di kelas data science Hacktiv8, kamu akan belajar selama 12 minggu dan dibimbing langsung oleh para ahli data.

Materi yang akan kamu pelajari di sini antara lain:

• Introduction to Data Science
• Probability, Statistics & Mathematics
• Business Knowledge
• Data Visualisation & Interactive Dashboard
• Machine Learning & Deep Learning
• Big Data Analytics & Job Roleplay

Informasi selengkapnya klik di sini.

2. Digital Skola

Digital Skola adalah sebuah tempat kursus yang memiliki visi mengembangkan wawasan dan kemampuan angkatan kerja di Indonesia untuk menjadi generasi #bertalenta digital. Untuk misinya sendiri yaitu Mengadakan pelatihan informal keahlian digital dengan biaya terjangkau, waktu fleksibel, pengajar kredibel dan kurikulum sesuai kebutuhan industri

Kelas Data Science Digital Skola menyiapkan kamu sebagai pemula untuk bisa belajar hingga siap kerja dengan membekali 7 portfolio dan 1 on 1 career mentoring dan job connector

Materi yang akan kamu pelajari di sini antara lain:

• Basic Stage yang mencakup data science methodology, Basic SQL, Basic Programing, Analytics with Numpy, Basic Statistics, Introduction to Data Visualisation
• Strategic & Technical Stage yang mencakup intermediate SQL, Git & Version Control System, Intermediate Programming, Dataframe, Deep Dive Data Visualisation, dan Machine Learning
• Final Stage & Career Preparation yang mencakup Advanced Dataframe, Advanced Statistics, Advanced Machine Learning, Project & Presentation, hingga career coaching

.Informasi selengkapnya, klik di sini.

Rekomendasi Tempat untuk Belajar Data Analytics

1. RevoU

RevoU i adalah sekolah online (EdTech) yang membekali para murid dengan keterampilan digital yang dibutuhkan industri saat ini, seperti data analytics. Lewat kelas data analytics Revou kamu akan mempelajari keterampilan terbaru dan paling diminati yang diajarkan oleh instruktur elit dari perusahaan unicorn terkemuka.

Materi yang akan kamu pelajari di sini antara lain:

• Fundamentals of Data Analytics
• Understanding Business Problem
• Preparing and Exploring Data
• Analysing Data to Answer Questions
• Advanced SQL For Data Analysis
• Python Programming For Data Analysis
• Fundamentals of Visualisation
• Data Visualisation with Tableau
• Data Visualisation Insight Communication
• Technical Capstone

Informasi selengkapnya klik di sini.

Menjadi Handal di Bidang Data Science dan Data Analytics Bersama Danacita

Danacita adalah sebuah perusahaan Financial Technology yang bergerak di bidang pembiayaan pendidikan. Pembiayaan yang disediakan oleh Danacita ditujukan untuk mahasiswa di Universitas/Perguruan Tinggi/Institut/Sekolah Tinggi, dan pelajar di lembaga pendidikan dan pelatihan non-formal di seluruh Indonesia.

Saat ini Danacita telah bekerjasama dengan berbagai tempat kursus. Termasuk Hacktiv8, Digital Skola, dan RevoU untuk mewujudkan mimpi kamu belajar data science dan data anlytics dengan kemudahan biaya lewat cicilan. Terdapat pilihan cicilan 6 bulan hingga 24 bulan yang bisa kamu pilih.

Syarat untuk mengajukan cicilan sangat mudah, kamu hanya perlu submit beberapa dokumen pendukung seperti KTP atau identitas diri, foto diri, dan slip gaji atau mutasi rekening 1 bulan terakhir untuk yang telah memiliki penghasilan tetap. Akan tetapi jika kamu belum bekerja, dokumen pengajuannya bisa menggunakan data wali, seperti orang tua, dan saudara. Selain itu, Danacita juga aman, karena sudah berizin dan diawasi oleh OJK.

Informasi lengkapnya dapat kamu kunjungi untuk bootcamp Hactiv8 di sini, Digital Skola di sini, & RevoU di sini