Program ini dilaksanakan secara offline dengan biaya Rp7.500.000, sudah termasuk penginapan dan makan selama pelatihan. Peserta akan dibekali keterampilan teknis dan konseptual yang dibutuhkan untuk menjadi seorang Big Data Scientist yang kompeten dan tersertifikasi nasional. Minimal peserta adalah 8 orang.
Pendahuluan
Era digital saat ini menghasilkan volume data yang sangat besar dan kompleks. Organisasi yang mampu memanfaatkan data sebagai aset strategis akan memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan. Untuk itulah peran Big Data Scientist menjadi sangat vital dalam mengekstraksi nilai, mengelola, serta mengembangkan sistem data berskala besar.
Pelatihan dan Sertifikasi BNSP ini dirancang untuk mencetak profesional data yang memiliki kompetensi berbasis Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI), khususnya dalam merancang, mengelola, dan mengoptimalkan sistem big data sesuai kebutuhan bisnis.
Daftar Unit Kompetensi Skema Big Data Scientist
-
J.62DMS00.001.1 – Memahami Kebutuhan Bisnis Akan Data
-
J.62DMS00.002.1 – Merencanakan Manajemen Data
-
J.62DMS00.003.1 – Merencanakan Arsitektur Data
-
J.62DMS00.004.1 – Merencanakan Integrasi Data
-
J.62DMS00.005.1 – Merencanakan Media Penyimpanan Data
-
J.62DMS00.007.1 – Merancangbangun Big Data
-
J.62DMS00.008.1 – Mengelola Reference and Master Data
-
J.62DMS00.009.1 – Mengelola Metadata
-
J.62DMS00.012.1 – Mengelola Kualitas Data
-
J.62DMS00.014.1 – Membuat Data Warehouse
Studi Kasus: Implementasi Arsitektur dan Integrasi Big Data
Situasi:
Sebuah perusahaan e-commerce nasional ingin menggabungkan data penjualan dari berbagai platform (website, marketplace, aplikasi) untuk mendapatkan wawasan bisnis secara real-time.
Langkah Penyelesaian:
-
Identifikasi kebutuhan bisnis: Manajemen ingin laporan penjualan terintegrasi harian dari seluruh kanal.
-
Rancang arsitektur data: Menggunakan kombinasi Apache Kafka untuk ingest data, Apache Hadoop untuk penyimpanan, dan Spark untuk analisis.
-
Integrasi Data: Menggunakan pipeline ETL dengan Apache NiFi untuk menyalurkan data ke Data Lake.
-
Membangun Data Warehouse: Data yang sudah dibersihkan ditransformasikan dan dimasukkan ke dalam Redshift untuk pelaporan.
-
Validasi Kualitas Data: Menambahkan proses data validation berbasis Python sebelum data masuk ke warehouse.
Silabus 2 Hari Pelatihan + 1 Hari Uji Kompetensi
| Hari | Waktu | Materi / Kegiatan |
|---|---|---|
| 1 | 08.30 – 12.00 | Pengantar Big Data, kebutuhan bisnis akan data, arsitektur data |
| 13.00 – 16.00 | Rencana manajemen dan integrasi data, media penyimpanan big data | |
| 2 | 08.30 – 12.00 | Perancangan sistem Big Data, manajemen metadata, reference data, data quality |
| 13.00 – 16.00 | Pembuatan data warehouse dan praktik ETL modern | |
| 3 | 08.30 – 12.00 | Uji kompetensi teknis dan observasi |
| 13.00 – 15.00 | Evaluasi akhir dan asesmen tertulis |
Rincian Unit Kompetensi atau Uraian Tugas
-
Memahami Kebutuhan Bisnis Akan Data: Identifikasi tujuan bisnis dan sumber data yang relevan untuk dianalisis.
-
Merencanakan Manajemen dan Arsitektur Data: Membuat kerangka pengelolaan data dan sistem penyimpanan yang scalable.
-
Merancang Integrasi dan Media Penyimpanan: Menentukan tools integrasi data dan infrastruktur seperti Data Lake atau Cloud Storage.
-
Membangun Big Data dan Data Warehouse: Implementasi sistem Hadoop/Spark dan perancangan skema DWH dengan kebutuhan pelaporan.
-
Mengelola Metadata, Referensi, dan Kualitas Data: Standarisasi data, dokumentasi sistem, serta validasi otomatis.
Kesimpulan
Pelatihan dan Sertifikasi BNSP: Kompetensi Big Data Scientist memberikan pengakuan resmi terhadap keahlian profesional dalam dunia data. Peserta akan mendapatkan pembekalan teori dan praktik berbasis SKKNI serta mendapatkan sertifikat resmi dari BNSP.
Biaya hanya Rp7.500.000 sudah termasuk hotel dan makan selama kegiatan. Kegiatan ini diselenggarakan secara offline dengan minimum 8 peserta.
🔗 Info lengkap dan pendaftaran tersedia di:
https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer