Dalam dunia teknologi informasi, dua profesi yang sering menjadi topik perdebatan adalah data engineer dan data scientist. Meski keduanya bekerja dengan data, peran dan tanggung jawab mereka sangat berbeda. Artikel ini akan membahas secara mendalam perbedaan antara data engineer dan data scientist, termasuk perbandingan gaji dan prospek karir di tahun 2025.
Apa Itu Data Scientist dan Data Engineer?
Meski terlihat mirip, kedua profesi ini memiliki peran dan tanggung jawab yang jauh berbeda. Memahami perbedaan mendasar antara keduanya akan membantumu menentukan jalur karir yang paling sesuai dengan minat dan kemampuanmu.
Definisi Data Scientist
Data scientist adalah profesional yang memiliki kemampuan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasi data dalam jumlah besar. Mereka menggunakan metode statistik, algoritma machine learning, dan alat analisis lainnya untuk mengekstrak wawasan berharga dari data mentah. Tujuan utama data scientist adalah mengidentifikasi tren dan pola yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan strategi bisnis yang lebih efektif.
Definisi Data Engineer
Data engineer adalah profesional yang bertanggung jawab untuk membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data. Mereka memastikan data yang digunakan oleh data scientist dan analisis lainnya tersedia, dapat diandalkan, dan dapat diakses dengan efisien. Data engineer bekerja dengan berbagai alat dan teknologi untuk merancang sistem penyimpanan data, pipeline data, dan integrasi data yang mendukung analisis dan operasional bisnis.
5 Perbedaan Utama Antara Data Scientist dan Data Engineer
Berikut adalah lima perbedaan utama antara data scientist dan data engineer:
1. Tugas dan Tanggung Jawab
- Data Scientist: Fokus pada analisis data untuk menemukan pola dan tren yang dapat digunakan untuk membuat prediksi dan keputusan bisnis. Mereka menggunakan metode statistik, machine learning, dan analisis data untuk mendapatkan wawasan berharga.
- Data Engineer: Bertanggung jawab atas desain, pembangunan, dan pemeliharaan infrastruktur data. Mereka memastikan data tersedia, dapat diandalkan, dan terstruktur dengan baik untuk digunakan oleh data scientist dan analisis lainnya.
2. Bahasa Pemrograman
- Data Scientist: Lebih sering menggunakan bahasa seperti Python dan R karena memiliki library dan framework yang kuat untuk analisis data dan machine learning.
- Data Engineer: Cenderung menggunakan bahasa seperti Java, Scala, dan SQL, yang lebih cocok untuk pemrosesan data besar dan pengelolaan database.
3. Tools Utama
- Data Scientist: Menggunakan tools seperti Jupyter Notebook, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, serta platform visualisasi seperti Tableau dan Power BI.
- Data Engineer: Menggunakan tools seperti Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, dan database seperti MySQL, PostgreSQL, atau MongoDB.
4. Skill yang Dibutuhkan
- Data Scientist: Membutuhkan pemahaman kuat dalam statistik, analisis data, machine learning, dan kemampuan komunikasi untuk menyampaikan hasil analisis kepada stakeholder.
- Data Engineer: Harus menguasai konsep database, pemrograman SQL, serta framework big data seperti Hadoop dan Spark.
5. Gaji
- Data Scientist: Rata-rata gaji di Indonesia berkisar antara Rp8.500.000 hingga Rp11.500.000 per bulan, tergantung pengalaman dan perusahaan.
- Data Engineer: Rata-rata gaji berkisar antara Rp8.926.144 hingga Rp11.649.049 per bulan, tergantung lokasi dan perusahaan.
Prospek Karir di Tahun 2025
Di tengah perkembangan pesat teknologi AI dan big data, permintaan terhadap data scientist dan data engineer terus meningkat. Menurut laporan LinkedIn Emerging Jobs Report, posisi ini termasuk dalam daftar pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat di dunia. Di Indonesia, sektor fintech, e-commerce, dan healthtech juga mulai melirik tenaga ahli di bidang ini.
Gaji yang ditawarkan juga cukup menjanjikan. Untuk data scientist, rata-rata gaji mencapai Rp12 juta hingga Rp25 juta per bulan, sementara data engineer bisa mendapatkan gaji hingga Rp11 juta per bulan.
Namun, tantangan tetap ada. Ketersediaan talenta masih kurang, dan perlu adanya peningkatan skill secara terus-menerus mengingat perkembangan teknologi AI sangat cepat. Selain itu, etika dalam AI juga semakin diperhatikan, seperti transparansi model dan perlindungan privasi data.
Kesimpulan
Baik menjadi data engineer maupun data scientist, kamu membutuhkan penguasaan data science yang kuat. Dengan prospek karir yang cerah dan gaji yang menarik, profesi ini menjadi pilihan menarik bagi siapa pun yang tertarik dengan dunia data dan teknologi. Jika kamu ingin memulai karir di bidang ini, mulailah dengan belajar dasar-dasar pemrograman, analisis data, dan manajemen data. Program bootcamp data science bisa menjadi langkah awal yang tepat untuk memperkuat kemampuanmu.