Pelatihan Keahlian Data Scientist – Sertifikasi Resmi BNSP

Program Pelatihan & Sertifikasi Data Scientist BNSP ini dirancang sesuai Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) untuk memastikan peserta memiliki keahlian analisis data tingkat lanjut yang diakui secara nasional. Biaya program Rp8.100.000 sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan (minimal 8 peserta). Pelatihan dapat diikuti offline atau online dengan durasi 2 hari pelatihan + 1 hari uji kompetensi resmi BNSP.

Pendahuluan

Data Scientist kini menjadi salah satu profesi paling strategis di era big data dan transformasi digital. Profesi ini menuntut kemampuan mengolah data mentah menjadi insight yang bernilai untuk pengambilan keputusan bisnis.

Pelatihan ini memadukan teori dan praktik berbasis studi kasus nyata, sehingga peserta siap menghadapi tantangan pekerjaan. Di akhir program, peserta akan menjalani uji kompetensi resmi BNSP untuk mendapatkan sertifikat nasional yang diakui industri.

Unit Kompetensi

J.62DMI00.001.1 – Menentukan Objektif Bisnis
J.62DMI00.002.1 – Menentukan Tujuan Teknis Data Science
J.62DMI00.005.1 – Menelaah Data
J.62DMI00.006.1 – Memvalidasi Data
J.62DMI00.007.1 – Menentukan Objek Data
J.62DMI00.008.1 – Membersihkan Data
J.62DMI00.009.1 – Mengkonstruksi Data
J.62DMI00.012.1 – Membangun Skenario Model
J.62DMI00.013.1 – Membangun Model
J.62DMI00.014.1 – Mengevaluasi Hasil Pemodelan
J.62DMI00.015.1 – Melakukan Proses Review Pemodelan

Contoh Studi Kasus (Python)

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score
# Contoh dataset sederhana

data = {

    'umur': [25, 45, 35, 23, 52, 40],

    'pendapatan': [5000, 8000, 7500, 3000, 9000, 6500],

    'hutang': [0, 1, 0, 1, 0, 1],

    'resiko': [0, 1, 0, 1, 0, 1]  # 0 = aman, 1 = berisiko

}
df = pd.DataFrame(data)
# Pisahkan fitur dan target

X = df[['umur', 'pendapatan', 'hutang']]

y = df['resiko']
# Split data

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# Buat model

model = RandomForestClassifier()

model.fit(X_train, y_train)
# Prediksi

y_pred = model.predict(X_test)

# Hasil akurasi print("Akurasi Model:", accuracy_score(y_test, y_pred))

Studi kasus ini menggambarkan proses pengolahan data, pemilihan fitur, pembuatan model, dan evaluasi hasil model untuk prediksi risiko kredit sederhana.

Silabus Pelatihan & Uji Kompetensi

Hari	Kegiatan	Materi
Hari 1	Pelatihan	Menentukan Objektif Bisnis & Tujuan Teknis, Menelaah & Memvalidasi Data
Hari 2	Pelatihan	Membersihkan, Mengkonstruksi Data, Membangun Skenario, Model & Review
Hari 3	Uji Kompetensi	Ujian teori, praktik analisis data, presentasi hasil pemodelan

Kesimpulan

Kami menyediakan Pelatihan & Sertifikasi BNSP untuk skema Data Scientist berbasis SKKNI dengan biaya Rp8.100.000 (termasuk penginapan dan makan, minimal 8 peserta). Pelatihan bisa dilakukan offline atau online dengan instruktur berpengalaman.
Detail dan pendaftaran: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/