Data Scientist vs Data Analyst vs ML Engineer

Untuk kamu yang masih bingung

Aku bisa kasih dua analogi untuk menjelaskan perbedaan antara:

• Data Scientist

• Data Analyst

• Machine Learning Engineer

Analogi Teknis

Dalam sebuah product digital berupa software, biasanya ada fitur fitur tertentu yang berkaitan langsung dengan pelanggan. Misalnya, ada sebuah SaaS (Software as a services) yang menawarkan jasa Trading Bot dan Chart.

Kamu sebagai pengguna, dapat melihat data trading dengan mulus, realtime itu adalah berkat kerja keras seorang Data Engineer. Dia yang menyiapkan pipeline untuk data bisa bergerak dari titik A hingga sampai ke pengguna dengan mulus.

SaaS ini menyediakan berbagai macam fitur untuk analisa kebijakan pemerintah, volatilitas saham, isu isu terbaru dengan berbagai pendekatan matematika yang keren. Semua hal itu disiapkan oleh Data Analyst. Mereka yang menyediakan visualisasi yang enak dibaca, overview yang mudah dimengerti orang awam hingga menyediakan semua report terkait variabel yang mempengaruhi harga suatu saham.

Lalu Data Scientist ngapain dong???

Nah, ada satu fitur lagi yang belum kita bahas, yaitu fitur forecasting dan rekomendasi harga saham kepada user. Semua model yang dibuat menggunakan metode-metode machine learning hingga deep learning keren adalah tugas kita sebagai Data Scientist. Kebanyakan data scientist akan bergantung pada Data Engineer dan Data Analyst, buat apa?

1. Data scientist butuh analisa sebuah saham bisa tanya Data Analyst, Atau bahkan melakukan analisa sendiri. Makanya banyak requirement Data Scientist harus punya skill statistika dan matematika

2. Data scientist butuh bantuan untuk flow training model dan mendapatkan data bersih. Bisa minta tolong Data Engineer untuk dibuatkan pipeline data flow agar mendapatkan data yang bersih

Kalau dari skill set kurang lebih perbandingkannya begini:

Analogi Lebih Ringan

🟦 Data Engineer = Tukang Bahan
Dia yang ambil semua bahan mentah (sayur, daging, bumbu) dari pasar, lalu menatanya rapi di dapur. Kalau bahannya belum ada, koki nggak bisa masak!

🟩 Data Analyst = Koki
Dia masak bahan tadi jadi masakan enak dan menatanya cantik di piring. Dia cerita apa yang sudah terjadi — misalnya, "Bulan ini yang paling laku adalah bakso!"

🟥 Data Scientist = Detektif Rasa
Dia mencicipi dan menebak masa depan — "Kayaknya besok pas hujan, orang bakal pengen makan yang hangat-hangat, deh!"

Ingat cerita statistikawan yang menyamar tadi? Nah, si detektif rasa inilah statistikawan yang menyamar itu!

Bedanya gampang diingat pakai kata tanya:

• Tukang bahan → "Bahannya mana?"

• Koki → "Apa yang terjadi?"

• Detektif → "Apa yang akan terjadi?"