Data Scientist vs. AI Engineer, Membangun Pemahaman vs. Membangun Mesin

Dunia teknologi saat ini dipenuhi dengan istilah-istilah keren, seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning). Namun, pernahkah kamu bertanya-tanya siapa yang sebenarnya berada di balik keajaiban teknologi ini? Nah, artikel ini akan membahas dua profesi yang sangat penting dalam ranah machine learning, yakni data scientist dan AI engineer.

Meskipun keduanya sama-sama berkutat dengan data, peran mereka sebenarnya cukup berbeda. Yuk, kita telusuri lebih dalam untuk memahami perbedaan mendasar antara data scientist dan AI engineer.

Data Scientist: Sang Pemburu Pemahaman

Data scientist bisa dibilang sebagai detektif data. Tugas utama mereka adalah mengumpulkan, membersihkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Mereka berfokus pada menggali informasi berharga yang tersembunyi di dalam kumpulan data yang besar dan kompleks.

Para data scientist ini menggunakan berbagai teknik statistik dan alat pemrograman sebagai berikut:

• membersihkan dan mempersiapkan data: data di dunia nyata seringkali berantakan dan tidak bisa langsung digunakan. Data scientist harus memastikan data tersebut bersih, konsisten, dan siap untuk dianalisis;
• melakukan analisis eksploratif: mereka mengeksplorasi data untuk memahami tren, pola, dan hubungan antarvariabel;
• mengembangkan model prediktif: data scientist dapat membangun model machine learning untuk memprediksi tren masa depan, mengidentifikasi anomali, atau membuat klasifikasi data; dan
• menyajikan hasil analisis: temuan yang didapat data scientist perlu dikomunikasikan secara efektif kepada pihak terkait, baik secara visual (grafik) maupun laporan tertulis.

Intinya, data scientist berfokus pada menemukan wawasan (insights) yang dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik, meningkatkan efisiensi, atau memecahkan masalah tertentu.

AI Engineer: Insinyur Pembangun Mesin Pembelajaran

AI engineer, di sisi lain, lebih condong ke arah membangun dan menerapkan sistem machine learning. Mereka berfokus pada menerjemahkan model dan algoritma yang dikembangkan data scientist menjadi sistem yang dapat digunakan di dunia nyata. Tanggung jawab seorang AI engineer meliputi hal-hal berikut ini:

• membangun infrastruktur machine learning: ini termasuk memilih perangkat keras dan lunak yang tepat untuk menjalankan model machine learning secara efisien;
• menerapkan model machine learning: AI engineer bertugas mengintegrasikan model yang dibuat data scientist ke dalam aplikasi atau sistem yang sudah ada;
• optimasi dan monitoring model: mereka memastikan model tersebut berfungsi dengan baik dan terus memantau performanya untuk melakukan perbaikan jika diperlukan; dan
• memastikan skalabilitas model: AI engineer harus memastikan sistem machine learning dapat menangani peningkatan volume data di masa depan.

Singkatnya, AI engineer berperan sebagai jembatan antara data scientist dan pengguna akhir. Mereka memastikan model machine learning dapat digunakan secara praktis dan memberikan dampak nyata.

Baca juga: Menguasai Statistika dan Matematika untuk AI Engineer, Jalan Menuju kecerdasan Buatan!

Memilih Jalur Kariermu: Data Scientist vs. AI Engineer

Masih bingung memilih antara data scientist dan AI engineer? Yuk, kita lihat apa saja keahlian yang dibutuhkan keduanya!

Data Scientist

• keahlian statistik dan matematika yang kuat;
• kemampuan pemrograman (misalnya, Python, R);
• keterampilan komunikasi dan visualisasi data yang baik; dan
• kemampuan berpikir kritis dan pemecahan masalah.

AI Engineer

• keahlian pemrograman yang kuat (misalnya, Python, Java);
• pemahaman tentang teknik dan algoritma machine learning;
• pengalaman dalam membangun dan menerapkan sistem perangkat lunak; dan
• kemampuan berpikir analitis dan pemecahan masalah.

Pada dasarnya, data scientist membutuhkan kemampuan yang lebih condong ke ilmu data (data science), sedangkan AI engineer membutuhkan keahlian yang lebih fokus pada teknik pengembangan perangkat lunak (software engineering).

Selain keahlian, kamu juga perlu mempertimbangkan minat dan kepribadianmu. Apakah kamu lebih senang menganalisis data dan menemukan pola tersembunyi atau kamu lebih tertarik membangun sistem dan melihatnya berjalan di dunia nyata?

Data scientist cocok untukmu jika

• kamu menikmati tantangan intelektual dalam memecahkan masalah dengan data;
• kamu memiliki rasa ingin tahu yang tinggi dan ingin memahami bagaimana data bekerja; atau
• kamu pandai mengkomunikasikan temuan yang rumit ke audiens yang awam teknis.

AI Engineer cocok untukmu jika

• kamu senang membangun dan menerapkan sistem perangkat lunak;
• kamu memiliki minat pada teknik dan algoritma machine learning; atau
• kamu ingin melihat hasil kerja nyata dari model machine learning yang kamu buat.

Bekerja Sama untuk Masa Depan yang Lebih Cerdas

Meskipun memiliki peran yang berbeda, data scientist dan AI engineer saling membutuhkan untuk menciptakan sistem machine learning yang canggih. Mereka bekerja sama dalam siklus pengembangan yang saling terkait dalam hal berikut:

1. perumusan masalah: tim yang terdiri dari data scientist dan AI engineer akan terlebih dahulu mendefinisikan masalah bisnis yang ingin dipecahkan menggunakan machine learning;
2. pengumpulan dan persiapan data: data scientist bertugas mengumpulkan data yang relevan dan membersihkannya untuk digunakan dalam analisis;
3. analisis data dan pengembangan model: data scientist mengeksplorasi data, membangun model machine learning, dan mengevaluasi performanya.
4. penerapan model: AI engineer mengambil alih untuk mengintegrasikan model yang sudah jadi ke dalam sistem yang ada; dan
5. monitoring dan pemeliharaan: keduanya bekerja sama untuk memantau performa model dan melakukan perbaikan jika diperlukan.

Dengan kolaborasi yang erat, data scientist dan AI engineer dapat memastikan bahwa machine learning tidak hanya canggih secara teoretis, tetapi juga dapat diterapkan secara efektif untuk menghasilkan dampak bisnis yang nyata.

Baca juga: Data Analyst dan Data Scientist: Mana Karier di Bidang Data yang Cocok Buat Kamu?

Dunia yang Dipacu oleh Data

Dunia kita saat ini semakin didorong oleh data. Data science dan machine learning menjadi alat yang semakin penting untuk berbagai organisasi agar dapat beroperasi secara lebih efisien, membuat keputusan yang lebih cerdas, dan menghasilkan inovasi baru.

Baik data scientist maupun AI engineer memiliki peran penting dalam membawa kemajuan ini ke realitas. Jika kamu tertarik pada dunia data dan ingin berkontribusi pada masa depan yang dipacu oleh kecerdasan buatan, pelajarilah kedua bidang ini untuk menemukan jalur karier yang sesuai dengan minat dan keahlianmu.

Ingin tahu lebih lanjut?

Ada banyak sumber daya online dan kursus yang tersedia untuk mempelajari data science dan machine learning. Kamu bisa memulainya dengan mempelajari dasar-dasar ilmu data, seperti statistik, pemrograman Python, dan konsep dasar machine learning.

Ikuti kelas: Kuasai Python Dasar untuk Data Scientist

Dunia teknologi berkembang dengan pesat, dan peran data scientist dan AI engineer akan terus berkembang bersama kemajuan teknologi tersebut. Teruslah belajar dan ikuti perkembangan terbaru untuk memastikan kamu siap menghadapi masa depan yang semakin cerdas.

Belajar tentang AI, data science, hingga machine learning bersama di Skill Academy, yuk! Ikuti AI Mastering Bootcamp Batch 4 di Skill Academy! Di sana, kamu akan dibimbing sampai mahir oleh instruktur yang kompeten dan berpengalaman. Klik banner di bawah ini untuk informasi yang lebih lanjut, ya!