Data Analyst Bersertifikat BNSP – Program Online

Program ini tersedia secara online maupun offline dengan harga terjangkau: Pelatihan Rp1.500.000 dan Sertifikasi Rp800.000. Cocok untuk mahasiswa, lulusan baru, dan profesional. Minimal 5 peserta.


Pendahuluan

Di tengah perkembangan teknologi dan digitalisasi data yang pesat, peran seorang Data Analyst menjadi sangat penting dalam menunjang keberhasilan proses bisnis di berbagai sektor. Kemampuan dalam mengumpulkan, menelaah, memvalidasi, hingga menyajikan data secara strategis menjadi kompetensi utama yang wajib dimiliki oleh analis data masa kini.

Program Data Analyst Bersertifikat BNSP – Program Online hadir untuk memenuhi kebutuhan tersebut dengan pendekatan pelatihan berbasis Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI). Sertifikasi ini tidak hanya menjadi bukti penguasaan kompetensi, namun juga meningkatkan daya saing peserta di dunia kerja.


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

Judul Studi Kasus: Analisis Dataset Kepuasan Pelanggan

Deskripsi:
Peserta diminta untuk mengolah data hasil survei pelanggan menggunakan Python, memvalidasi kelengkapan data, mengelompokkan skor kepuasan, serta menyajikan grafik hasil analisis.

Contoh Implementasi (Python):

python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Membaca data survei pelanggan
df = pd.read_csv("survey_kepuasan.csv")

# Membersihkan data kosong
df_clean = df.dropna(subset=["skor_kepuasan", "kategori_produk"])

# Hitung rata-rata skor berdasarkan kategori produk
rata2 = df_clean.groupby("kategori_produk")["skor_kepuasan"].mean()

# Visualisasi
rata2.plot(kind="bar", title="Rata-rata Kepuasan per Kategori Produk")
plt.ylabel("Skor Kepuasan")
plt.show()


Silabus Pelatihan 2 Hari

Hari Waktu Materi Pelatihan
1 09.00 – 10.30 WIB Pengenalan Profesi Data Analyst dan Pengelolaan Data Bisnis
10.30 – 12.00 WIB Teknik Pengumpulan dan Validasi Data
13.00 – 14.30 WIB Menelaah dan Menentukan Objek Data
14.30 – 16.00 WIB Studi Kasus: Analisis Dataset Pelanggan
2 09.00 – 10.30 WIB Business Intelligence dan Visualisasi Data
10.30 – 12.00 WIB Penyusunan Laporan Analisis dan Dashboard
13.00 – 14.30 WIB Latihan Uji Sertifikasi (Simulasi Uji Kompetensi)
14.30 – 16.00 WIB Tanya Jawab dan Review Proyek Mini

Rincian Unit Kompetensi

  • Mengidentifikasi kebutuhan pengelolaan data: Mengenal kebutuhan spesifik organisasi terhadap data.

  • Mengumpulkan data: Proses pencarian data internal dan eksternal.

  • Menelaah data: Pembersihan, pemahaman, dan eksplorasi data.

  • Memvalidasi data: Menyaring data berdasarkan ketepatan dan kelengkapan.

  • Menentukan objek data: Menetapkan dimensi data penting untuk ditindaklanjuti.

  • Membuat Business Intelligence: Membangun insight berbasis tools seperti Excel, Tableau, atau Power BI.

  • Menyusun laporan hasil analisis: Menyampaikan hasil analisis dalam format narasi dan visualisasi.


Persyaratan Peserta Sertifikasi

  1. Mahasiswa S1 minimal semester 6 yang telah mengikuti pelatihan berbasis skema Data Analyst, atau

  2. Lulusan S1 jurusan Teknik Informatika/Sistem Informasi dengan pelatihan sesuai skema Data Analyst, atau

  3. Profesional dengan pengalaman kerja minimal 1 tahun dalam bidang analisa data.


Kesimpulan

Program Pelatihan Online + Sertifikasi BNSP untuk Data Analyst merupakan langkah tepat untuk memperoleh pengakuan kompetensi secara nasional. Dengan biaya yang sangat terjangkau, peserta akan dibekali pengetahuan praktis yang langsung dapat diterapkan di dunia kerja.

  • Biaya Sertifikasi: Rp800.000

  • Biaya Pelatihan: Rp1.500.000
    (Minimal 5 peserta per kelas, dapat dilakukan online maupun offline)

📍 Info & Pendaftaran:
https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Leave a Reply

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