Empat Perbedaan Data Engineer dan Data Scientist: Tugas dan Platform Penunjang

Akhir-akhir ini disiplin ilmu serta skill seputar data sedang mengalami revolusi besar-besaran. Hal itu nampak dari berbagai platfrom juga aplikasi pendukungnya. Artikel berikut, kurang lebih membahas perbedaan data engineer dan data scientist.

Tertarik untuk menekuni analyst date secara intensif. Kini telah hadir Genius Education, tempat belajar IT masa kini. Dibimbing para pengajar handal di bidang masing-masing. Bahkan beberapa di antaranya, sedang bekerja di perusahaan ternama seperti Gojek dan Tokopedia.

Sebelum lebih jauh melihat perbedaan keduanya, perlu mengetahui konsep dasarnya.

Data Engineer

Merupakan suatu program atau aplikasi yang khusus memproses informasi secara “real-time”. Berikut kerangka kerjanya antara lain:

• Melakukan desain dan membuat, menyimpan data real time.
• Memperkaya serta memproses informasi secara live atau real time.
• Menciptakan mechannel atau framework sehingga pergerakan information berjalan lancar tanpa hambatan.

Data Scientist

Suatu bidang ilmu yang mengombinasikan matematika, komputer, statistika dan bahasa pemrograman. Biasanya coding rujukannya adalah Python. Tentu didukung oleh fitur-fitur pendukung lain. Berikut dapat diringkas beberapa hal tugas date scientist:

• Memproses data baik terstruktur maupun non-terstruktur untuk ditemukan pola.
• Pengolahan information penting yang dibutuhkan perusahaan.  

Demikianlah seputar pengertian dasar baik data scientist maupun engineer. Berikut akan dijelaskan perbedaan-perbedaan keduanya. Adapun perbedaan antara lain:

1. Profesionalitas. Bidang pengolahan date atau pelaku yang bekerja disebut sebagai data science. Skill harus dikuasai antara lain: coding, computer, statistika, serta aplikasi pendukung. Sementara pemahaman seputar perangkat keras tidak terlalu dipentingkan oleh seorang date scientist. Untuk profesi dalam date engineering disebut sebagai engineer. Skill dasarnya adalah perihal middleware dan hardware. Sedangkan pemahaman tentang machine learning statistik bukan suatu kewajiban.
2. Bentuk kerja. Perbedaan paling kentara keduanya adalah tujuannya. Date science berkaitan dengan model statistik dan machine learning, juga membuat visualisasi demi kepentingan analisa. Sementara data engineer memberikan backup khusus dalam pembuatan fitur agar dapat membuat transformasi machine learning pada informasi tertentu. Tidak ada kewajiban dalam visualisasi.  

3. Tugas. Perbedaan selanjutnya adalah dari sisi tugas keduanya. Profesi data scientist pada umumnya mengawasi serta mengoptimal cara kerja machine learning dan model statistik. Artinya seorang scientist harus memperhatikan agar proses kerjanya terukur dan akurat. Salah satu indikator penting adalah cara kerja machine learning. Sementara engineering mencakup pengidentifikasian solusi dan optimalisai dalam mengakuisisi date.
4. Hasil. Perbedaan berikutnya: seputar result kedua profesi tersebut. Output data scientist merupakan informasi produk misalnya perihal video rekomendasi diberikan youtube atau jumlah video favorite. Contoh lain misalnya pemisahan antara email utama spam. Sedangkan result data engineering adalah seputar date flow, storage, dan sistem retrievel. Paling nampak untuk menemukan contohnya; dalam sosial media twitter. Memasukkan tweet harian ke dalam pusat informasi dari berbagai klasters.

Demikianlah seputar perbedaan date engineer dan scientist. Memahami keduanya dapat menjadi langkah awal memulai karier di salah satu bidang. Berikut akan dilanjutkan dengan peluang profesi keduanya.

Peluang Kerja

Perkembangan dunia digital telah menggerakkan berbagai sektor memanfaatkannya. Indonesia dengan penduduk terbanyak keempat dunia, telah mengalami peningkatan serupa. Dapat dikategorikan dengan negara nomor satu pemakaian IT terbanyak di Asia Tenggara. Maka dari itu, berikut beberapa peluang karier bagi data scientist dan date engineer. Sekalipun harus diakui keduanya tetap memiliki perbedaan di dunia kerja.

• Sektor parisiwisata: salah satu sektor unggulan. Pemerintah sedang menggenjot pembangunan demi kepentingan pariwisata salah satunya. Maka dari itu, penjualan serta pergerakan pasar akan searah. Misalnya munculnya berbagai agent travel baik itu skala lokal, nasional, maupun internasional. Maka tenaga ahli sebagai data scientist maupun engineer sangat dibutuhkan demi pertumbuhan bisnis yang baik.
• Kantor-Kantor. Peningkatan pelayanan publik adalah impian setiap instansi. Demi menjadi terbaik, digitalisasi pelayanan sebagai sebuah keharusan. Tenaga engineer maupun date scientist dibutuhkan demi tercapainya semua hal itu.
• Entrepreneurship; sektor terlaris masa kini. Maraknya online market serta beberapa perusahaan start up menyebabkan kebutuhan akan kedua profesi juga semakin tinggi. Seorang ahli date scientist dibutuhkan demi meningkatnya penjualan karena perusahaan mampu membaca peluang serta perilaku pasar. Date engineer membuat semua transaksi jual-beli  dipermudah misalnya.

Demikianlah seputar kedua profesi ini baik dari perbedaan, tugas, peluang kerja. Genius Education dapat menjadi tempat bagi Anda dalam meraih impianmu.