Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science Online: Menggabungkan Data Engineering dan Analisis Prediktif

Pendahuluan

Dalam dunia kerja digital saat ini, kemampuan mengolah data dalam skala besar dan mengubahnya menjadi prediksi bisnis yang akurat adalah kompetensi yang sangat dibutuhkan. Data Science bukan hanya tentang membuat model Machine Learning, tetapi juga bagaimana data diproses secara efisien dari hulu (data engineering) hingga hilir (analisis prediktif).

Pelatihan ini menggabungkan praktik terbaik data engineering (ETL, pipeline) dan analisis prediktif menggunakan Python, Pandas, Scikit-learn, serta pipeline analitik yang sering digunakan di industri. Program ini dirancang untuk diikuti secara online dan memberikan sertifikasi resmi dari BNSP.

💰 Biaya: Rp2.500.000
🔗 Info & Pendaftaran: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Unit Kompetensi

Pengenalan Data Engineering & Analisis Prediktif
Membangun Pipeline Data ETL (Extract, Transform, Load)
Pengolahan & Pembersihan Data dalam Skala Besar
Feature Engineering dan Seleksi Fitur
Modeling Prediktif dan Validasi
Penerapan End-to-End: Dari Data ke Insight Bisnis

Contoh Studi Kasus: Pipeline Prediktif Churn Customer

python

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.pipeline import Pipeline

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.metrics import classification_report
# Step 1: Load Data

df = pd.read_csv("data_churn.csv")
# Step 2: Preprocessing

df = df.dropna()

X = df[['durasi_berlangganan', 'jumlah_transaksi', 'aktivitas']]

y = df['churn']
# Step 3: Buat pipeline dari data engineering hingga prediksi

pipeline = Pipeline([

    ('scaler', StandardScaler()),

    ('model', RandomForestClassifier())

])
# Step 4: Training dan Evaluasi

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

pipeline.fit(X_train, y_train)

y_pred = pipeline.predict(X_test)

# Step 5: Laporan print(classification_report(y_test, y_pred))

Silabus Pelatihan dalam 2 Hari

Hari	Topik	Deskripsi
Hari 1	Pengenalan Data Engineering dan Data Pipeline	Konsep ETL, arsitektur pipeline data, penggunaan Pandas untuk transformasi data
	Studi Kasus: Membuat Pipeline & Cleaning	Praktik langsung membuat ETL dan proses cleansing data skala besar
Hari 2	Analisis Prediktif & Feature Engineering	Membuat model klasifikasi, regression, serta melakukan seleksi dan transformasi fitur
	Final Project + Simulasi Sertifikasi BNSP	Proyek mini: bangun sistem data pipeline + prediksi churn pelanggan

Kesimpulan

Pelatihan ini akan memberikan Anda kompetensi untuk:

Menangani data besar dengan efisien
Membangun pipeline dan analisis otomatis
Menghasilkan prediksi yang siap digunakan untuk pengambilan keputusan

Pelatihan dapat diikuti secara online dan bersertifikat resmi dari BNSP, dengan harga yang terjangkau hanya Rp2.500.000.

🔗 Detail lengkap & pendaftaran: Klik di sini