Program Pelatihan dan Sertifikasi Profesi Data Analyst – BNSP

Program ini tersedia secara online maupun offline dengan biaya terjangkau. Biaya pelatihan Rp1.500.000 dan biaya sertifikasi Rp800.000. Minimal 5 peserta.


Pendahuluan

Profesi Data Analyst semakin penting di era digital saat ini. Keahlian dalam mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan data menjadi kebutuhan mutlak bagi perusahaan untuk mengambil keputusan strategis berbasis informasi. Sertifikasi BNSP untuk skema Data Analyst hadir untuk memastikan bahwa tenaga kerja di bidang ini memiliki kompetensi yang sesuai standar nasional (SKKNI).

Program ini dirancang untuk membekali peserta dengan keterampilan teknis sekaligus memvalidasi kemampuannya melalui proses sertifikasi resmi yang diakui oleh negara. Baik mahasiswa tingkat akhir, lulusan baru, maupun profesional yang ingin meningkatkan karier sangat direkomendasikan mengikuti program ini.


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 (Contoh Coding)

Analisis dan Visualisasi Data Penjualan Menggunakan Python

python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Dataset sederhana
data = {
‘produk’: [‘Produk A’, ‘Produk B’, ‘Produk C’],
‘penjualan’: [120, 200, 150]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Visualisasi batang
plt.bar(df[‘produk’], df[‘penjualan’])
plt.title(‘Grafik Penjualan Produk’)
plt.xlabel(‘Produk’)
plt.ylabel(‘Jumlah Penjualan’)
plt.grid(True)
plt.show()

Studi kasus ini menunjukkan bagaimana seorang data analyst mengolah data mentah menjadi visual yang mudah dipahami untuk pengambilan keputusan.


Silabus Pelatihan 2 Hari

Hari Sesi Materi
1 09.00 – 10.30 WIB Pengenalan Data Analyst dan SKKNI
10.30 – 12.00 WIB Identifikasi kebutuhan data untuk proses bisnis
13.00 – 14.30 WIB Teknik pengumpulan dan penelaahan data
14.30 – 16.00 WIB Validasi data dan penentuan objek data
2 09.00 – 10.30 WIB Membuat dashboard dan business intelligence
10.30 – 12.00 WIB Teknik menyusun laporan analisis yang efektif
13.00 – 14.30 WIB Simulasi kasus: pengolahan dan visualisasi data
14.30 – 16.00 WIB Uji portofolio dan persiapan uji kompetensi BNSP

Rincian Unit Kompetensi

  1. Mengidentifikasi Kebutuhan Pengelolaan Data untuk Proses Bisnis
    Memahami konteks bisnis dan menentukan data apa yang relevan dikumpulkan.

  2. Mengumpulkan Data
    Menerapkan teknik pengumpulan data seperti survei, API, atau file eksternal.

  3. Menelaah Data
    Membersihkan dan merapikan data untuk dianalisis.

  4. Memvalidasi Data
    Memastikan akurasi dan konsistensi data untuk digunakan dalam model analisis.

  5. Menentukan Objek Data
    Mengidentifikasi variabel penting sebagai dasar penyusunan laporan dan visualisasi.

  6. Membuat Business Intelligence
    Membangun tampilan analitik seperti dashboard atau grafik interaktif.

  7. Menyusun Laporan Hasil Analisis
    Membuat laporan berbasis data yang mendukung pengambilan keputusan.


Persyaratan Dasar Pemohon Sertifikasi

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

  • Lulusan S1 jurusan Teknik Informatika/Sistem Informasi dengan pelatihan terkait

  • Profesional yang memiliki pengalaman kerja minimal 1 tahun di bidang analitik data


Kesimpulan

Program Pelatihan dan Sertifikasi Profesi Data Analyst – BNSP ini dirancang untuk Anda yang ingin meningkatkan kompetensi dan mendapatkan pengakuan resmi dari negara. Sertifikasi ini sesuai SKKNI dan sangat relevan dengan kebutuhan industri digital saat ini.

✅ Tersedia online maupun offline
💰 Harga Sertifikasi: Rp800.000
📚 Harga Pelatihan: Rp1.500.000
👥 Minimal Peserta: 5 orang

👉 Info dan pendaftaran lengkap:
https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Leave a Reply

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