Perbedaan antara Data Analysis dan Data Science (Analisis Data dan Ilmu Data)
Perbedaan utama antara Data Analysis dan Data Science adalah cabang data besar mana yang menjadi fokus setiap bidang: sementara yang kedua adalah jalan menuju penemuan dengan pandangan luas, yang pertama lebih fokus pada operasi berbagai perusahaan yang menerapkan dan mencari solusi dari permasalahan yang ada.
Apakah itu Data Analysis (ilmu data)?
Apa itu ilmu data? itu adalah bidang yang lebih luas daripada Analisis Data. Ini mencakup berbagai langkah mulai dari membersihkan data, menganalisisnya, memberikan prediksi yang meyakinkan untuk masa depan dan juga menjadikannya produk akhir yang berharga. Ini termasuk Analisis Data tetapi juga ilmu keputusan, pembelajaran mesin dan rekayasa data.
Apa itu Data Science (analisis data)?
Analisis Data adalah apa yang membantu perusahaan untuk memanfaatkan informasi yang mereka miliki.
Ini terdiri dari langkah-langkah yang berbeda dari membersihkan, mengubah, memvisualisasikan, dan mengekstraksi data. Dan ini sangat penting bagi perusahaan, karena membantu mereka membuat keputusan yang paling akurat.
Jadi sekarang setelah Anda mengetahui perbedaan antara Analisis Data dan Ilmu data, Anda dapat mulai belajar lebih banyak tentang data.
Apa penggunaan dari masing-masing disiplin antara Analisis Data dan Ilmu Data?
Berdasarkan ini, perbedaan utama lainnya antara kedua disiplin ilmu adalah bagaimana mereka diterapkan di industri yang berbeda. Faktanya, ilmu data memiliki dampak besar pada mesin pencari, yang menggunakan algoritme untuk memberikan jawaban yang lebih baik atas pertanyaan pengguna dalam waktu sesingkat mungkin. Demikian juga, ilmuwan data memiliki dampak signifikan pada pengembangan sistem pemberi rekomendasi. Untuk konten visual utama, seperti Netflix, atau situs belanja seperti Amazon, sistem ini memberikan rekomendasi yang jauh lebih akurat kepada pelanggan, yang sangat memperkaya pengalaman berbelanja. pengguna.
Dalam hal analitik data, ini lebih sering digunakan di sektor-sektor seperti perawatan kesehatan, memungkinkan pusat perawatan kesehatan merawat pasien mereka secara lebih efektif.
Disiplin ini juga sering digunakan di sektor lain seperti manajemen energi, karena melalui analisis data, mereka dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan bahkan memilih untuk mengotomatisasi layanan tertentu, sehingga menghindari biaya yang tidak perlu. Analis juga sangat dicari oleh industri perhotelan, karena mereka dapat membantu hotel mengungkap preferensi wisatawan dan menawarkan alternatif yang paling sesuai dengan selera dan kebutuhan mereka.
Seperti yang Anda lihat, ada banyak faktor yang perlu dipertimbangkan sebelum terjun ke dunia data besar. Analisis data dan ilmu data adalah disiplin ilmu yang sangat erat kaitannya, tetapi berbeda. Jadi kita tahu mungkin sulit untuk memilih jalan mana yang harus ditempuh. Berikut ringkasan perbedaan utama yang telah kita bicarakan di seluruh artikel ini antara Analisis Data dan Ilmu Data:
Data Science | Data Analysis |
|---|---|
|
|
Analis Data dan Ilmuwan Data – Mana yang Harus Anda Pelajari?
Jangan khawatir – kami tidak akan membahas perbandingan terlalu dalam. Informasi disajikan sejelas dan sesingkat mungkin. Dengan itu, mari kita mulai perbandingan analis data vs ilmuwan data dari titik pertama – popularitas.
Mana yang paling populer?
Popularitas bisa menjadi poin yang sulit untuk disimpulkan. Namun, cara yang bagus untuk melihatnya mungkin dengan pergi ke mesin pencari (Google), mengetikkan kedua posting pekerjaan, dan kemudian membandingkan hasil dari halaman pertama yang muncul.
Tentu saja, ketika berbicara tentang perbandingan antara “analis data dan ilmuwan data”, analisis data tampaknya menjadi yang paling populer yang dicari orang. Meskipun ada banyak alasan untuk ini, yang terbesar tampaknya adalah fakta bahwa beberapa orang bahkan tidak tahu bahwa “ilmu data” itu ada.
Mana yang paling sulit?
Tak perlu dikatakan, ilmu data mengambil poin ini tanpa pertanyaan. Ilmuwan data memiliki tanggung jawab yang sama dengan analis data – dan bahkan beberapa! Karena jumlah pekerjaan dan kompleksitasnya lebih tinggi untuk spesialis TI, wajar saja jika pekerjaan mereka jauh lebih sulit dibandingkan dengan analis data.
Baca juga: Pekerjaan Digital Nomad | Manfaat, Kerugian dan Daftar Pekerjaan Remote Job
Mana yang gajinya lebih tinggi?
Seperti yang kami sebutkan sebelumnya dalam perbandingan analis data vs. ilmuwan data ini, pekerjaan yang lebih kompleks biasanya berarti gaji yang lebih tinggi. Ilmu data tidak terkecuali. Namun, seberapa baik bayaran ilmuwan data daripada analis data?
Menurut Glassdoor.com, gaji tahunan rata-rata untuk seorang analis data adalah sekitar US$67.400. Biayanya US$5.620 per bulan. Itu bukan gaji yang buruk! Namun, gaji tahunan rata-rata seorang data scientist diperkirakan sekitar US$117.400, atau hampir US$9.800 per bulan!
Itu perbedaan besar! Jika kita mempertimbangkan perbedaan antara dua kompleksitas pekerjaan, itu sangat masuk akal.
Masa Depan Keuangan: Bagaimana AI, Data, dan Fintech Akan Merevolusi Cara Mengelola Uang Kita
Contoh tugas dan pekerjaan misi Analis Data
Misi utama mereka sebagai Data Analyst umumnya adalah:
A. Pembuatan dasbor untuk memantau KPI
Hal ini memungkinkan tim untuk lebih mudah mengelola aktivitas mereka tanpa membuang waktu memperbarui data. Misalnya, Analis Data dapat membuat dasbor otomatis untuk memantau kinerja dan anggaran semua saluran pemasaran perusahaan dan dengan demikian menghitung biaya akuisisi agregat.
B. Melakukan tes A/B
Mereka dapat mengusulkan eksperimen (produk, pemasaran, dll.), mengaturnya dengan tim operasional dan mengukur dampaknya pada satu atau lebih indikator yang diberikan.
C. Melakukan analisis ad-hoc
Analis Data juga dapat menjelaskan variasi tertentu dalam KPI dengan referensi silang data. Mereka melakukan investigasi untuk membuat rekomendasi.
Misalnya, mereka melakukan analisis segmentasi pelanggan: dengan menyilangkan semua karakteristik pengguna, ini membuat potret robot dari pengguna paling aktif, atau pengguna “tidak aktif”… Untuk memungkinkan Anda mempersonalisasi tindakan komersial atau Produk Anda!
D. Manajemen data
Mereka membawa pengetahuan tentang semua data perusahaan dan dia harus mengelola organisasinya dengan tim teknis.
Contoh tugas dan misi pekerjaan Ilmu Data
Misi utamanya umumnya:
A. Pembuatan algoritme pembelajaran mesin
Artinya, algoritma yang bertujuan untuk memprediksi suatu fenomena berdasarkan data dari masa lalu. Belajar mendeteksi pengguna yang akan berhenti berlangganan atau bahkan mengembangkan sistem rekomendasi adalah contoh klasik.
B. Analisis kualitas algoritma yang dikembangkan
Kita harus mempelajari prediksi yang dibuat dan memastikan bahwa algoritme tetap efisien dari waktu ke waktu. Apakah algoritme masih berhasil mendeteksi pengguna yang keluar?
C. Blok awal produksi
Semua algoritme harus berkomunikasi dengan tumpukan teknis lainnya dan karenanya harus mematuhi standar kualitas dan ketersediaan.
https://www.pinterpandai.com/analisis-data-jenis-teknik-metode-contoh/
Bacaan Lainnya
- Email Marketing Platform Terbaik dan Reviewnya | Alat Pemasaran Email Massal (Email Broadcast) Gratis untuk Menghemat Waktu dan Uang Anda
- NFT Game, Art, Crypto, Ghozali (Non-fungible token | Token yang tidak dapat dipertukarkan)
- Analisis SWOT Metode Perencanaan Strategis Bisnis dan Contohnya
- Rumus Modal, Laba Rugi, Neraca (Financial statement) dalam Akuntansi – Laporan Keuangan
- Laporan Perubahan Modal – Pengertian dan Contoh
- Chief Revenue Officer (CRO) | Peran dan Tanggung Jawab | Mengapa Anda membutuhkan mereka?
- Jenis Pajak-Pajak, Tarif, Manfaat Pajak di Indonesia
Sumber bacaan: Cleverly Smart, ProjectPro, Towards Data Science
Sumber foto: Max Pixel (CC0 Public Domain)
Pinter Pandai “Bersama-Sama Berbagi Ilmu”
Quiz | Matematika | IPA | Geografi & Sejarah | Info Unik | Lainnya | Business & Marketing
