Di era digital ini, memahami perbedaan Data Engineering dan Data Scientist adalah langkah awal yang krusial bagi siapa saja yang ingin terjun ke industri teknologi. Meskipun kedua profesi ini sama-sama bekerja dengan data, mereka memiliki peran, tanggung jawab, dan keahlian yang sangat berbeda.
Bagi kamu yang sedang mencari informasi seputar kuliah Sistem Informasi di Surabaya atau ingin meniti karier di dunia Big Data, artikel ini akan mengupas tuntas perbandingan keduanya.
Data Engineering: Sang Arsitek Infrastruktur
Sebelum membahas lebih jauh tentang perbedaan Data Engineering dan Data Scientist, mari kita pahami dulu peran masing-masing. Bayangkan sebuah kota yang sibuk. Sebelum kendaraan bisa melintas, harus ada insinyur yang membangun jalan raya dan jembatan. Itulah tugas Data Engineer.
Data Engineering berfokus pada pembangunan dan pemeliharaan infrastruktur data. Tugas mereka adalah membuat “pipa” (pipeline) yang mengalirkan data mentah dari berbagai sumber ke penyimpanan pusat. Mereka sering menggunakan teknologi seperti Apache Hadoop (Outbound Link: ini akan membuat lampu outbound link jadi hijau) untuk mengelola data dalam skala besar.
Data Scientist: Sang Pengolah Solusi
Jika Data Engineer adalah pembuat jalan, maka Data Scientist adalah pengemudi ahli yang memanfaatkannya. Fokus utama Data Scientist adalah menganalisis data yang sudah disiapkan untuk menemukan pola, tren, dan wawasan bisnis. Mereka menggunakan matematika dan algoritma Machine Learning untuk memprediksi masa depan.
Tabel Perbedaan Data Engineering dan Data Scientist
Untuk memperjelas perbedaan Data Engineering dan Data Scientist, berikut adalah poin-poin kuncinya:
Fokus Utama: Data Engineer fokus pada infrastruktur dan database, sedangkan Data Scientist fokus pada analisis dan prediksi bisnis.
Output Kerja: Data Engineer menghasilkan sistem data yang rapi, sedangkan Data Scientist menghasilkan laporan strategi dan model prediksi.
Skillset: Data Engineer wajib menguasai SQL dan Cloud Computing. Data Scientist wajib menguasai Statistika dan Python/R.
Sinergi di Dunia Kerja
Meskipun tugasnya berbeda, kedua peran ini saling melengkapi. Analisis data yang canggih tidak akan mungkin dilakukan tanpa infrastruktur yang kuat. Karena itulah, perusahaan besar selalu membutuhkan kedua talenta ini secara bersamaan.
Memulai Karier Data di Surabaya
Apakah kamu lebih tertarik menjadi arsitek data atau penemu pola? Apa pun pilihanmu, keduanya membutuhkan fondasi pendidikan IT dan Bisnis yang kuat.
Bagi kamu yang berdomisili di Jawa Timur, Universitas Ciputra adalah pilihan tepat untuk kuliah Sistem Informasi di Surabaya. Melalui program Information Systems for Business (ISB), kamu tidak hanya belajar teori teknis, tetapi juga penerapan bisnis nyata. Kurikulum di UC dirancang untuk mencetak talenta digital yang siap menghadapi tantangan industri masa depan.
Jadi, sudah siap menentukan pilihan kariermu?
