Kursus
Pengantar Data Science dengan Python
4 jam
503.1K
Data Science vs Data Engineering: Tanggung Jawab
Tanggung jawab data engineer
Data engineer mengembangkan, membangun, menguji, dan memelihara arsitektur seperti database dan sistem pemrosesan skala besar. Data scientist, di sisi lain, membersihkan, memanipulasi, dan mengorganisasi data (big data).
Anda mungkin merasa pilihan kata kerja "memijat" terdengar asing, tetapi hal itu justru semakin menegaskan perbedaan antara data engineer dan data scientist.
Secara umum, upaya yang dibutuhkan kedua pihak untuk membuat data siap digunakan sangat berbeda.
Data engineer berurusan dengan data mentah yang mengandung kesalahan manusia, mesin, atau instrumen. Data mungkin belum divalidasi dan berisi catatan yang diragukan. Data tidak terformat dan bisa mengandung kode spesifik sistem.
Data engineer perlu merekomendasikan dan terkadang menerapkan cara untuk meningkatkan keandalan, efisiensi, dan kualitas data. Untuk itu, mereka perlu menggunakan berbagai bahasa dan alat untuk mengintegrasikan sistem atau mencari peluang memperoleh data baru dari sistem lain sehingga, misalnya, kode spesifik sistem dapat menjadi informasi untuk diproses lebih lanjut oleh data scientist.
Sangat terkait dengan hal ini, data engineer perlu memastikan arsitektur yang ada mendukung kebutuhan data scientist, pemangku kepentingan, dan bisnis.
Terakhir, tim data engineering perlu mengembangkan proses kumpulan data untuk pemodelan, penambangan, dan produksi agar data dapat diserahkan kepada tim data science.
Pelajari lebih lanjut tentang apa yang dilakukan data engineer di artikel lengkap kami.
Tanggung jawab data scientist
Data scientist biasanya menerima data yang sudah melewati putaran awal pembersihan dan manipulasi, yang dapat mereka gunakan untuk memberi masukan ke program analitik canggih serta metode machine learning dan statistik guna menyiapkan data untuk pemodelan prediktif dan preskriptif. Tentu saja, untuk membangun model, mereka perlu meneliti isu industri dan bisnis, dan memanfaatkan data dalam volume besar dari sumber internal dan eksternal untuk menjawab kebutuhan bisnis. Ini terkadang juga melibatkan eksplorasi dan pemeriksaan data untuk menemukan pola tersembunyi.
Setelah analisis selesai, data scientist perlu menyajikan cerita yang jelas kepada para pemangku kepentingan utama. Ketika hasilnya diterima, mereka harus memastikan pekerjaan tersebut diautomasi sehingga wawasan dapat disampaikan kepada pemangku kepentingan bisnis secara harian, bulanan, atau tahunan.
Jelas bahwa kedua pihak perlu bekerja sama untuk menata data dan memberikan wawasan bagi keputusan bisnis yang kritis. Ada tumpang tindih keterampilan, tetapi keduanya semakin berbeda di industri: data engineer bekerja dengan sistem database, API data, dan alat untuk keperluan ETL serta terlibat dalam pemodelan data dan penyiapan solusi data warehouse, sedangkan data scientist perlu memahami statistik, matematika, dan machine learning untuk membangun model prediktif.
Data scientist perlu memahami komputasi terdistribusi, karena mereka harus mengakses data yang diproses oleh tim data engineering. Mereka juga harus mampu melaporkan kepada pemangku kepentingan bisnis, sehingga fokus pada penceritaan data dan visualisasi sangat penting.
Apa artinya ini dalam hal fokus pada langkah-langkah alur kerja data science, dapat Anda lihat pada gambar di bawah ini:
Data Science vs Data Engineering: Bahasa, Alat & Perangkat Lunak
Perbedaan keterampilan ini tentu berimbas pada perbedaan bahasa, alat, dan perangkat lunak yang digunakan masing-masing. Ikhtisar berikut mencakup alternatif komersial dan open-source.
Walau alat yang digunakan keduanya sangat bergantung pada bagaimana peran tersebut didefinisikan dalam konteks perusahaan, data engineer sering bekerja dengan alat seperti SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, Neo4j, Hive, dan Sqoop.
Data scientist akan menggunakan bahasa seperti SPSS, R, Python, SAS, Stata, dan Julia untuk membangun model. Alat yang paling populer di sini, tanpa diragukan, adalah Python dan R. Saat bekerja dengan Python dan R untuk data science, Anda sering menggunakan paket seperti ggplot2 untuk membuat visualisasi data yang menakjubkan di R atau pustaka manipulasi data Python, Pandas. Tentu, masih banyak paket lain yang berguna untuk proyek data science, seperti scikit-learn, NumPy, Matplotlib, Statsmodels, dan lain-lain.
Di industri, Anda juga akan mendapati SAS dan SPSS komersial cukup kuat, tetapi alat lain seperti Tableau, Rapidminer, Matlab, Excel, dan Gephi juga menjadi bagian dari peranti data scientist.
Anda kembali melihat bahwa salah satu pembedaan utama antara data engineer dan data scientist, yakni penekanan pada visualisasi data dan penceritaan, tercermin dalam alat-alat yang disebutkan.
Seperti yang mungkin sudah Anda duga, Scala, Java, dan C# adalah alat, bahasa, dan perangkat lunak yang dimiliki bersama oleh keduanya.
Bahasa-bahasa ini tidak selalu populer di kalangan data scientist dan engineer. Anda bisa berargumen bahwa Scala lebih populer di kalangan data engineer karena integrasinya dengan Spark sangat membantu untuk menyiapkan alur ETL berskala besar.
Hal serupa berlaku untuk Java: saat ini popularitasnya meningkat di kalangan data scientist, tetapi secara umum, tidak digunakan luas sehari-hari oleh para profesional. Namun, secara keseluruhan, Anda akan sering melihat bahasa-bahasa ini muncul di lowongan untuk kedua peran. Hal yang sama juga dapat dikatakan tentang alat yang mungkin sama-sama digunakan, seperti Hadoop, Storm, dan Spark.
Tentu saja, perbandingan alat, bahasa, dan perangkat lunak ini perlu dilihat dalam konteks spesifik tempat Anda bekerja dan bagaimana Anda menafsirkan peran data science terkait; dalam beberapa kasus khusus, data science dan data engineering bisa sangat berdekatan, hingga perbedaannya begitu kecil sehingga kedua tim terkadang digabung.
Apakah ini ide yang baik atau tidak adalah bahan diskusi lain yang berada di luar cakupan blog hari ini.
Data Science vs Data Engineering: Latar Belakang Pendidikan
Selain itu, data scientist dan data engineer mungkin juga memiliki kesamaan: latar belakang ilmu komputer. Bidang studi ini sangat populer untuk kedua profesi. Tentu, Anda juga akan melihat bahwa data scientist sering mempelajari ekonometrika, matematika, statistik, dan riset operasi. Mereka sering memiliki kecakapan bisnis sedikit lebih baik daripada data engineer. Sementara itu, data engineer juga sering berasal dari latar teknik; tidak jarang mereka memiliki pendidikan sebelumnya di teknik komputer.
Namun, ini tidak berarti Anda tidak akan menemukan data engineer yang memperoleh pengetahuan tentang operasional dan wawasan bisnis dari studi sebelumnya.
Perlu Anda sadari bahwa, secara umum, industri data science terdiri atas para profesional yang berasal dari beragam latar belakang: bukan hal yang aneh jika fisikawan, biolog, atau meteorolog beralih ke data science. Ada juga yang beralih karier ke data science dari pengembangan web, administrasi database, dan sebagainya.
Data Science vs Data Engineering: Gaji & Rekrutmen
Di AS, gaji tahunan rata-rata data scientist adalah $123.069, dengan rentang $78k hingga $194k. Di berbagai negara, tren ini serupa, dengan gaji rata-rata data scientist setidaknya 30% lebih tinggi daripada rata-rata nasional (dan di India, angkanya jauh lebih tinggi!).
Gaji tahunan rata-rata untuk data engineer di AS adalah $125.686; di negara lain, rata-rata gaji sangat mirip dengan data scientist.
Kedua peran sangat diminati. Saat penulisan, Indeed mencantumkan 10.000+ lowongan data scientist dan 5.000+ data engineer di AS. Perusahaan terkemuka seperti Spotify, Meta, Amazon, Google, dan Microsoft hampir selalu merekrut untuk kedua peran ini.
Data Science vs Data Engineering: Prospek Pekerjaan
Seperti dijelaskan sebelumnya, penciptaan peran dan jabatan diperlukan untuk mencerminkan kebutuhan yang berubah, tetapi terkadang juga diciptakan sebagai cara untuk membedakan diri dari perusahaan perekrutan lain.
Selain meningkatnya perhatian pada isu manajemen data, perusahaan mencari solusi yang lebih murah, fleksibel, dan dapat diskalakan untuk menyimpan dan mengelola data mereka. Mereka ingin memindahkan data ke Cloud, dan untuk melakukan itu, mereka perlu membangun "data lake" untuk melengkapi data warehouse yang sudah ada atau menggantikan Operational Data Store (ODS).
Aliran data perlu dialihkan dan diganti dalam beberapa tahun mendatang, dan akibatnya, fokus serta jumlah lowongan untuk merekrut data engineer meningkat secara bertahap dari tahun ke tahun.
Peran data scientist telah banyak diminati sejak awal hype, namun kini perusahaan cenderung membentuk tim data science alih-alih merekrut unicorn data scientist yang memiliki keterampilan komunikasi, kreativitas, kecerdikan, rasa ingin tahu, keahlian teknis, dan lain-lain. Bagi perekrut, sulit menemukan orang yang mewujudkan semua kualitas yang dicari perusahaan, dan permintaan jelas melebihi pasokan.
Anda bisa berargumen bahwa "gelembung data scientist" sudah pecah. Atau mungkin akan pecah sampai kemajuan AI seperti GPT-3 dan GPT-4 menggemparkan dunia.
Satu hal yang akan tetap konstan sepanjang semua ini: permintaan untuk pakar yang antusias pada topik data science akan selalu ada. Prospek kerja bagi para pakar ini sangat positif. Misalnya, Biro Statistik Tenaga Kerja AS memproyeksikan 20.800 lowongan untuk data scientist setiap tahun selama dekade berikutnya, diproyeksikan tumbuh 36 persen dari 2023 hingga 2033, jauh lebih cepat daripada rata-rata semua pekerjaan. Prospeknya juga positif untuk lowongan data engineer.
Data Science vs Data Engineering: Ringkasan
| Aspek | Data scientist | Data engineer | Kesamaan |
|---|---|---|---|
| Fokus utama | Menganalisis dan menafsirkan data untuk memperoleh wawasan | Membangun dan memelihara infrastruktur data | Bekerja dengan data untuk mendukung pengambilan keputusan |
| Tanggung jawab | Pemodelan, analisis statistik, dan penceritaan | Pembuatan pipeline data, proses ETL, dan data warehousing | Berkolaborasi untuk memastikan data bersih, dapat diakses, dan dapat digunakan |
| Keterampilan inti | Machine learning, statistik, visualisasi | Arsitektur data, manajemen database, dan alat cloud | Kemahiran pemrograman dan menangani dataset berskala besar |
| Alat & perangkat lunak | Python, R, TensorFlow, PyTorch, Tableau, Power BI | Python, Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt, Snowflake, Databricks | Penggunaan bersama alat seperti Spark, Hadoop, dan SQL |
| Bahasa pemrograman | Python, R, SQL | Python, SQL, Scala, Java | Kemahiran Python dan SQL bernilai bagi keduanya |
| Pemrosesan data | Berfokus pada manipulasi data dan pelatihan model menggunakan alat seperti Pandas, NumPy | Merancang pipeline ETL yang andal dengan Apache Spark, Apache Flink | Sering berkolaborasi dalam proses penyiapan data |
| Visualisasi | Menekankan penceritaan data menggunakan Tableau, Power BI, Matplotlib | Visualisasi mungkin dilakukan saat validasi data tetapi bukan fokus utama | Dapat menggunakan alat bersama seperti Looker untuk pelaporan |
| Latar belakang pendidikan | Statistik, matematika, ilmu komputer | Ilmu komputer, data engineering, rekayasa perangkat lunak | Latar belakang bersama di disiplin teknis seperti ilmu komputer |
| Gaji (rata-rata AS) | ~$123.000/tahun | ~$125.000/tahun | Gaji kompetitif dan permintaan tinggi untuk kedua peran |
| Prospek kerja | Fokus yang berkembang pada ekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan AI | Kebutuhan meningkat akan sistem manajemen data yang andal dan dapat diskalakan | Pertumbuhan kuat di industri berbasis data |
Memulai Data Engineering dan Data Science
Jika Anda ingin merintis jalur untuk memulai karier di salah satu peran, panduan kami adalah tempat yang tepat untuk memulai:
Jika Anda ingin langsung memulai perjalanan belajar, DataCamp siap membantu. Kami memiliki banyak kursus ideal jika Anda ingin mulai belajar data engineering. Misalnya, Importing Data in Python dari DataCamp dan kursus Importing Data in R. Sertifikasi Data Engineer kami juga merupakan opsi hebat untuk menunjukkan kepada perekrut bahwa Anda memiliki keterampilan yang dibutuhkan untuk peran tingkat pemula.
Bagi Anda yang ingin memulai data science, tersedia kursus Exploratory Data Analysis, Introduction to R for Data Science, Machine Learning Toolbox, dan Introduction to Python for Data Science. Demikian pula, Sertifikasi Data Scientist kami sangat dihargai dan akan membantu Anda menembus perusahaan terkemuka.
