Pelatihan Associate Data Analyst – Sertifikasi Nasional BNSP

Pendahuluan

Pelatihan Associate Data Analyst – Sertifikasi Nasional BNSP ini dirancang untuk membekali peserta dengan keterampilan inti dalam mengumpulkan, menelaah, memvalidasi, dan mengakses data sesuai standar kompetensi kerja nasional. Dengan perkembangan teknologi informasi dan analisis data yang pesat, kemampuan mengelola data secara tepat menjadi kebutuhan mendesak di berbagai industri.
Program ini menggabungkan pembelajaran teori dan praktik berbasis studi kasus, sehingga peserta dapat langsung mengaplikasikan pengetahuan yang diperoleh di dunia kerja. Kegiatan ini dapat diikuti secara online maupun offline, sehingga fleksibel untuk berbagai kebutuhan.

Unit Kompetensi

  1. J.62DMI00.004.1 – Mengumpulkan Data
    Mampu mengidentifikasi dan memperoleh data dari berbagai sumber internal maupun eksternal.

  2. J.62DMI00.005.1 – Menelaah Data
    Memahami struktur data, format, dan relevansinya dengan tujuan analisis.

  3. J.62DMI00.006.1 – Memvalidasi Data
    Melakukan pemeriksaan kualitas, kelengkapan, dan konsistensi data.

  4. J.62DMI00.007.1 – Menentukan Objek Data
    Menentukan variabel atau indikator yang relevan untuk dianalisis.

  5. J.620100.021.02 – Menerapkan Akses Basis Data
    Menggunakan query untuk mengambil dan mengelola data dari basis data.

Contoh Studi Kasus

Analisis Data Penjualan Retail
Seorang Associate Data Analyst diminta menganalisis data penjualan dari toko retail selama 1 tahun terakhir untuk mengetahui produk terlaris dan tren bulanan. Data tersedia dalam basis data MySQL.

Contoh coding:

python
import pandas as pd
import mysql.connector

# Koneksi ke database
conn = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="root",
password="password",
database="toko_retail"
)

# Query data penjualan
query = """
SELECT produk, MONTH(tanggal) as bulan, SUM(jumlah) as total_terjual
FROM penjualan
GROUP BY produk, bulan
ORDER BY total_terjual DESC;
"""
data = pd.read_sql(query, conn)

# Menampilkan hasil analisis
print("Produk terlaris tiap bulan:")
print(data)

Dengan hasil analisis ini, tim manajemen dapat mengatur strategi promosi dan persediaan barang sesuai tren penjualan.

Silabus Pelatihan & Uji Kompetensi

Hari Waktu Materi
Hari 1 – Pelatihan 08.00 – 09.00 Pembukaan & Pengantar Associate Data Analyst
09.00 – 10.30 Teknik Mengumpulkan Data
10.30 – 10.45 Coffee Break
10.45 – 12.00 Menelaah Data & Data Structure
12.00 – 13.00 Istirahat
13.00 – 14.30 Validasi Data dan Data Cleaning
14.30 – 14.45 Coffee Break
14.45 – 16.00 Menentukan Objek Data yang Relevan
Hari 2 – Pelatihan 08.00 – 09.30 Dasar-dasar Akses Basis Data
09.30 – 09.45 Coffee Break
09.45 – 11.30 Query SQL untuk Analisis Data
11.30 – 12.30 Istirahat
12.30 – 14.00 Visualisasi Data dengan Tools Analisis
14.00 – 14.15 Coffee Break
14.15 – 16.00 Simulasi & Persiapan Uji Kompetensi
Hari 3 – Uji Kompetensi 08.00 – 10.00 Uji Praktik Analisis Data
10.00 – 10.15 Coffee Break
10.15 – 12.00 Presentasi Hasil Analisis
12.00 – 13.00 Istirahat
13.00 – 15.00 Wawancara Asesor & Penutupan

Rincian Unit Kompetensi / Uraian Tugas

  1. Mengumpulkan Data: Mengidentifikasi sumber data dan melakukan proses pengumpulan sesuai prosedur.

  2. Menelaah Data: Memahami struktur dan format data, serta menilai kelayakan data untuk analisis.

  3. Memvalidasi Data: Memastikan akurasi, kelengkapan, dan konsistensi data.

  4. Menentukan Objek Data: Memilih indikator penting yang relevan untuk mencapai tujuan analisis.

  5. Menerapkan Akses Basis Data: Menggunakan bahasa query untuk mengambil data sesuai kebutuhan analisis.

Kesimpulan

Pelatihan Associate Data Analyst – Sertifikasi Nasional BNSP ini memberikan keterampilan praktis dalam mengelola data sesuai standar kompetensi nasional. Kegiatan dapat diikuti secara offline maupun online dengan biaya Rp5.700.000 yang sudah termasuk penginapan dan makan selama pelatihan, minimal 8 peserta.
Detail dan pendaftaran dapat diakses di: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Leave a Reply

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