Jr. Data Scientist dan Data Analyst

Data Science dan Analytics adalah dua bidang yang saling terkait namun memiliki fokus yang berbeda.

Data Science adalah disiplin ilmu yang melibatkan penggunaan metode, proses, algoritma, dan sistem ilmiah untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data. Data science mencakup berbagai bidang seperti machine learning, statistik, pemrograman, dan domain expertise untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data dalam jumlah besar. Beberapa komponen utama dalam data science adalah:

1. Pengumpulan Data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
2. Pembersihan Data: Memperbaiki dan mempersiapkan data untuk dianalisis.
3. Analisis Data: Menggunakan statistik dan machine learning untuk menemukan pola dalam data.
4. Pemodelan: Membangun model prediktif atau deskriptif.
5. Interpretasi dan Komunikasi: Menginterpretasikan hasil analisis dan menyampaikannya kepada pemangku kepentingan.

Analytics adalah proses meneliti data historis untuk menemukan pola dan tren, serta membuat keputusan yang berdasarkan data. Analytics cenderung lebih fokus pada penggunaan data untuk pemecahan masalah spesifik dalam bisnis atau organisasi. Beberapa jenis analytics yang sering digunakan adalah:

1. Descriptive Analytics: Menganalisis data historis untuk memahami apa yang telah terjadi.
2. Diagnostic Analytics: Meneliti data untuk memahami mengapa sesuatu terjadi.
3. Predictive Analytics: Menggunakan data historis untuk memprediksi hasil di masa depan.
4. Prescriptive Analytics: Menyarankan tindakan yang dapat diambil berdasarkan analisis data.

Singkatnya, data science lebih berfokus pada metode dan teknik untuk menangani data besar dan kompleks, sementara analytics lebih berfokus pada penerapan metode ini untuk menginformasikan keputusan bisnis dan operasional.