Program Sertifikasi Kompetensi BNSP – Data Analyst

Program ini dapat diikuti secara online maupun offline. Biaya pelatihan Rp1.500.000 dan biaya sertifikasi Rp800.000. Minimal 5 peserta. Cocok untuk mahasiswa, lulusan baru, dan profesional.


Pendahuluan

Peran seorang Data Analyst kini menjadi sangat penting dalam era digital dan industri berbasis data. Data Analyst membantu perusahaan mengidentifikasi peluang, menyusun strategi, serta mengambil keputusan berdasarkan data yang valid dan terstruktur.

Untuk memastikan profesionalisme dan standar kerja yang tinggi, Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) menyediakan skema sertifikasi resmi untuk Data Analyst berbasis SKKNI (Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia). Sertifikasi ini menjamin bahwa peserta telah menguasai keterampilan teknis dan analitis yang dibutuhkan industri.


Unit Kompetensi

No Kode Unit Unit Kompetensi
1 J.62DMS00.001.1 Mengidentifikasi Kebutuhan Pengelolaan Data untuk Proses Bisnis
2 J.62DMI00.004.1 Mengumpulkan Data
3 J.62DMI00.005.1 Menelaah Data
4 J.62DMI00.006.1 Memvalidasi Data
5 J.62DMI00.007.1 Menentukan Objek Data
6 J.62DMS00.015.1 Membuat Business Intelligence
7 M.70BDA00.013.1 Menyusun Laporan Hasil Analisis

Studi Kasus (Coding)

Judul: Analisis Data Penjualan Produk dengan Python

Deskripsi:
Peserta diminta untuk melakukan analisis terhadap data penjualan dan memvisualisasikannya untuk mendukung pengambilan keputusan.

Contoh Kode:

python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Baca file CSV
data = pd.read_csv('penjualan.csv')

# Bersihkan data kosong
data = data.dropna(subset=['produk', 'pendapatan'])

# Kelompokkan pendapatan berdasarkan produk
pendapatan_produk = data.groupby('produk')['pendapatan'].sum()

# Visualisasi
pendapatan_produk.plot(kind='bar', title='Pendapatan per Produk')
plt.xlabel('Produk')
plt.ylabel('Total Pendapatan')
plt.tight_layout()
plt.show()


Silabus Pelatihan 2 Hari

Hari Waktu Materi Pelatihan
1 09.00 – 10.30 WIB Pengantar Data Analyst & Pengelolaan Data untuk Bisnis
10.30 – 12.00 WIB Teknik Pengumpulan dan Validasi Data
13.00 – 14.30 WIB Penelaahan dan Penentuan Objek Data
14.30 – 16.00 WIB Praktik Analisis Data & Diskusi Studi Kasus
2 09.00 – 10.30 WIB Membuat Business Intelligence & Visualisasi Data
10.30 – 12.00 WIB Teknik Penyusunan Laporan Analisis Data
13.00 – 14.30 WIB Simulasi Uji Kompetensi & Evaluasi
14.30 – 16.00 WIB Review Materi dan Tanya Jawab

Rincian Unit Kompetensi

  1. Mengidentifikasi Kebutuhan Pengelolaan Data
    Menentukan jenis data yang dibutuhkan sesuai tujuan bisnis.

  2. Mengumpulkan Data
    Melakukan proses akuisisi data dari berbagai sumber digital dan manual.

  3. Menelaah Data
    Mengevaluasi dan memfilter data agar siap dianalisis lebih lanjut.

  4. Memvalidasi Data
    Melakukan proses cleansing, verifikasi format, dan nilai data.

  5. Menentukan Objek Data
    Menyusun variabel penting yang akan dianalisis dalam proses selanjutnya.

  6. Membuat Business Intelligence
    Membangun dashboard dan insight menggunakan tools seperti Excel, Tableau, atau Power BI.

  7. Menyusun Laporan Hasil Analisis
    Menyajikan hasil analisis dalam bentuk naratif dan visual yang mudah dipahami.


Persyaratan Dasar Pemohon Sertifikasi

  • Mahasiswa S1 minimal semester 6 yang telah mengikuti pelatihan skema Data Analyst; atau

  • Lulusan S1 Teknik Informatika/Sistem Informasi dengan sertifikat pelatihan skema Data Analyst; atau

  • Memiliki pengalaman kerja relevan sebagai Data Analyst minimal 1 tahun.


Kesimpulan

Program Sertifikasi Kompetensi BNSP – Data Analyst merupakan solusi tepat bagi Anda yang ingin meningkatkan daya saing di dunia kerja berbasis data. Dengan biaya yang terjangkau, pelatihan yang bisa diikuti online atau offline, dan sertifikasi resmi dari BNSP, Anda siap menjadi Data Analyst profesional.

  • Biaya Pelatihan: Rp1.500.000

  • Biaya Sertifikasi: Rp800.000

  • Minimal Peserta: 5 orang

🔗 Info lengkap & pendaftaran:
https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *