Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist: Dasar-dasar Data Science dan Machine Learning

Pendahuluan

Data Science dan Machine Learning (ML) telah menjadi bidang yang sangat penting di dunia teknologi saat ini. Kemampuan untuk menganalisis data dan membangun model prediksi menggunakan teknik-teknik seperti algoritma klasifikasi dan regresi sangat dicari oleh perusahaan-perusahaan di berbagai industri. Pada pelatihan ini, peserta akan memperoleh pemahaman dasar tentang Data Science dan Machine Learning, serta keterampilan yang dibutuhkan untuk membangun dan mengimplementasikan model Machine Learning. Pelatihan ini juga dilengkapi dengan sertifikasi BNSP, yang menunjukkan keahlian Anda di bidang ini. Pelatihan ini tersedia secara online dengan harga terjangkau, hanya Rp1.500.000.

Unit Kompetensi

Pelatihan ini mencakup unit kompetensi berikut:

Pengenalan Data Science dan Machine Learning: Memahami konsep dasar Data Science dan Machine Learning, serta aplikasinya.
Pengolahan Data dengan Pandas: Menggunakan Pandas untuk eksplorasi data dan pembersihan data.
Pengenalan Algoritma Machine Learning: Memahami jenis-jenis algoritma machine learning, termasuk supervised dan unsupervised learning.
Pembangunan Model Prediksi dengan Scikit-learn: Menggunakan Scikit-learn untuk membangun dan menguji model machine learning.
Evaluasi Model Machine Learning: Menggunakan metrik evaluasi untuk menilai performa model.
Klasifikasi dan Regresi: Mengimplementasikan model klasifikasi dan regresi untuk prediksi.
Penerapan Model untuk Data Baru: Menggunakan model yang dibangun untuk melakukan prediksi pada data baru.

Contoh Studi Kasus

Studi Kasus: Prediksi Harga Rumah dengan Regresi Linier

Data Preprocessing dengan Pandas:

Pembangunan Model Regresi Linier dengan Scikit-learn:

python

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Menentukan fitur dan target
X = data[[‘Area’, ‘Bedrooms’, ‘Age’]]
y = data[‘Price’]

# Membagi data menjadi data pelatihan dan data uji
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Membuat model regresi linier
model = LinearRegression()

# Melatih model
model.fit(X_train, y_train)

# Melakukan prediksi
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluasi model
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f’Mean Squared Error: {mse}‘)

Silabus dalam 2 Hari Pelatihan

Hari	Topik	Materi
Hari 1	Pengenalan Data Science dan Machine Learning	– Definisi Data Science dan Machine Learning – Jenis-jenis data dan fitur dalam Data Science
	Pengolahan Data dengan Pandas	– Penggunaan Pandas untuk eksplorasi data – Teknik pembersihan data menggunakan Pandas
	Pengenalan Algoritma Machine Learning	– Supervised vs unsupervised learning – Pengenalan algoritma dasar seperti regresi linier dan klasifikasi
Hari 2	Pembangunan Model Prediksi dengan Scikit-learn	– Membuat model machine learning dengan Scikit-learn – Menentukan fitur dan target dalam model
	Evaluasi Model dan Penerapan pada Data Baru	– Menggunakan metrik evaluasi seperti MSE – Menerapkan model untuk prediksi pada data baru
	Klasifikasi dan Regresi	– Implementasi model klasifikasi dan regresi – Penerapan teknik regresi linier untuk prediksi harga rumah
	Studi Kasus dan Hands-on	– Praktik langsung membangun model dengan dataset nyata – Diskusi hasil dan penerapan model

Kesimpulan

Pelatihan Associate Data Scientist ini dirancang untuk memberikan pemahaman dasar tentang Data Science dan Machine Learning. Peserta akan belajar cara mengolah data, membangun model machine learning, dan mengevaluasi hasilnya. Pelatihan ini dilengkapi dengan sertifikasi BNSP yang dapat meningkatkan kredibilitas profesional Anda. Pelatihan dapat diikuti secara online dengan harga yang terjangkau, hanya Rp1.500.000. Untuk informasi lebih lanjut dan pendaftaran, kunjungi Skema Sertifikasi BNSP Bidang Komputer.