Program ini dapat diikuti secara online maupun offline, dengan biaya terjangkau dan materi pembelajaran yang dirancang sesuai kebutuhan industri Data Science modern. Peserta akan dibimbing untuk menguasai keterampilan analisis data, machine learning, dan visualisasi secara profesional hingga siap mengikuti sertifikasi resmi BNSP.

Pendahuluan

Data Science menjadi salah satu kompetensi paling dicari dalam industri digital saat ini. Hampir seluruh sektor—keuangan, teknologi, logistik, kesehatan, pemerintahan—bergantung pada kemampuan analis dan data scientist untuk memahami data, membuat prediksi, serta menghasilkan insight bisnis yang bernilai.

Program Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Skema Data Science ini dirancang untuk memberikan kompetensi teknis dan praktis dalam pengolahan data, machine learning, serta penyajian informasi berbasis data. Pelatihan berbasis kompetensi ini memastikan peserta mampu mengerjakan proyek nyata dan lulus uji kompetensi secara profesional.

Unit Kompetensi Skema Data Science

Contoh Studi Kasus (Coding dalam Teks Biasa)

Studi Kasus: Prediksi Churn Pelanggan Menggunakan Logistic Regression

Sebuah perusahaan e-commerce ingin memprediksi pelanggan yang berpotensi berhenti menggunakan layanan. Dataset berisi kolom sebagai berikut:

• age
• total_transaction
• last_purchase_days
• membership_level
• churn (0 atau 1)

Tugas peserta adalah:

1. Melakukan pembersihan data (mengatasi missing values).
2. Melakukan encoding untuk variabel membership_level.
3. Membagi data menjadi train dan test.
4. Melatih model logistic regression.
5. Menghasilkan laporan interpretasi hasil model.

Contoh potongan kode sederhana (format teks – bukan code block):

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report

df = pd.read_csv("churn.csv")
df = df.dropna()
df = pd.get_dummies(df, columns=["membership_level"], drop_first=True)

X = df.drop("churn", axis=1)
y = df["churn"]

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

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, pred))

Peserta kemudian diminta menjelaskan hasil prediksi dan memberikan insight bisnis dari model tersebut.

Silabus Pelatihan (2 Hari Pelatihan + 1 Hari Uji Kompetensi)

Rincian Unit Kompetensi & Uraian Tugas

DS.01 – Mengumpulkan dan Membersihkan Data

• Mengambil data dari berbagai sumber
• Menghapus duplikasi, missing values, dan inkonsistensi

DS.02 – Eksplorasi dan Analisis Data

• Menggunakan statistik deskriptif
• Membuat insight awal dari pola data

DS.03 – Membangun Model Machine Learning

• Memilih model sesuai kebutuhan
• Melatih model menggunakan dataset

DS.04 – Evaluasi Model

• Menggunakan confusion matrix, accuracy, F1-score
• Melakukan tuning sederhana

DS.05 – Data Visualization

• Membuat grafik naratif
• Menyusun dashboard interaktif

DS.06 – Pipeline Data

• Mengelola workflow preprocessing → modeling → evaluation

DS.07 – Komunikasi Hasil Analisis

• Membuat laporan visual dan ringkas
• Presentasi hasil kepada stakeholder

DS.08 – Deployment Model

• Melakukan deployment sederhana (misal API lokal)

DS.09 – Keamanan Data

• Melindungi data sensitif
• Mematuhi standar etika dan keamanan data

Kesimpulan

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Skema Data Science ini merupakan langkah ideal bagi Anda yang ingin menjadi seorang Data Scientist profesional. Materi lengkap, praktik intensif, serta uji kompetensi BNSP akan memberikan pengakuan resmi yang berlaku nasional dan diakui berbagai industri.

Program dapat diikuti offline dengan biaya Rp9.500.000, sudah termasuk:

✅ Penginapan
✅ Makan lengkap
✅ Modul pelatihan
✅ Simulasi uji kompetensi
✅ Sertifikasi resmi BNSP
✅ Minimal 5 peserta

Informasi lengkap dan pendaftaran tersedia di:
👉 https://mobilefaculty.com