Pendahuluan
Business Intelligence (BI) dan Data Science merupakan kombinasi yang sangat kuat dalam analisis data untuk pengambilan keputusan bisnis. Dengan BI tools seperti Power BI, Tableau, dan Google Data Studio, seorang analis dapat menyajikan insight bisnis berbasis data yang lebih akurat dan mudah dipahami.
Pelatihan ini dirancang untuk membekali peserta dengan kemampuan analisis data, pemrosesan data, dan visualisasi interaktif menggunakan pendekatan Data Science. Selain itu, peserta akan dipersiapkan untuk mengikuti sertifikasi Business Intelligence dengan Data Science BNSP secara online.
Unit Kompetensi
- Dasar-Dasar Business Intelligence (BI) – Konsep BI, manfaat, dan penerapannya.
- Eksplorasi dan Pembersihan Data – Teknik pengolahan data sebelum analisis.
- Visualisasi Data dengan BI Tools – Power BI, Tableau, dan Google Data Studio.
- Integrasi Data Science dengan BI – Menggunakan model prediktif dalam dashboard BI.
- Analisis Data untuk Pengambilan Keputusan – Teknik analisis tren dan pola data.
- Pembuatan Dashboard Interaktif – Menyajikan insight bisnis yang actionable.
Silabus Pelatihan (2 Hari)
| Hari | Materi | Deskripsi |
|---|---|---|
| Hari 1 | Pengenalan Business Intelligence & Data Science | Konsep dasar BI dan penerapan Data Science |
| Eksplorasi dan Pembersihan Data | Teknik preprocessing data menggunakan SQL dan Python | |
| Visualisasi Data dengan Power BI & Tableau | Membuat grafik dan dashboard interaktif | |
| Hari 2 | Integrasi Data Science dengan BI | Menyajikan model prediktif dalam BI tools |
| Analisis Tren dan Pola Bisnis | Menganalisis tren bisnis dengan Data Science | |
| Studi Kasus & Sertifikasi BNSP | Simulasi analisis data bisnis dan persiapan sertifikasi BNSP |
Contoh Kasus dan Penyelesaiannya
Kasus: Memprediksi penjualan berdasarkan tren historis dan menyajikannya dalam dashboard Power BI.
Penyelesaian dengan Python dan Power BI:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Contoh dataset
sales_data = {
'Bulan': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'Mei', 'Jun'],
'Penjualan': [1000, 1200, 1300, 1500, 1700, 1900]
}
df = pd.DataFrame(sales_data)
# Konversi bulan ke angka
df['Bulan_Index'] = np.arange(len(df))
# Pemisahan data
X = df[['Bulan_Index']]
y = df['Penjualan']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Model regresi linier
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Prediksi penjualan untuk bulan berikutnya
prediksi_penjualan = model.predict([[6]])
print(f"Prediksi penjualan bulan depan: {prediksi_penjualan[0]:.2f}")Setelah mendapatkan prediksi, hasilnya dapat divisualisasikan dalam Power BI sebagai bagian dari dashboard analisis tren penjualan.
Kesimpulan
Pelatihan Business Intelligence dengan Data Science BNSP Online memberikan pemahaman mendalam tentang analisis data, visualisasi BI, dan integrasi Data Science dalam bisnis. Dengan pendekatan berbasis praktik, peserta akan memperoleh keterampilan yang dapat diterapkan langsung di industri. Kami memiliki pelatihan dan sertifikasi BNSP Online, termasuk Sertifikasi BNSP Business Intelligence Online, Sertifikasi BNSP Data Science untuk BI Online, dan Sertifikasi BNSP Power BI Online.