Industri finansial dan keuangan di era digital semakin kompleks dan dinamis, membutuhkan profesi data scientist yang mampu mengolah dan analisis data dengan tepat. Menjaga relevansi standar kompetensi dan standarisasi pelatihan data science sangat penting untuk memastikan output analitik berstandar internasional. Pelatihan ini bertujuan untuk melengkapi keterampilan para profesional senior dalam industri finansial yang ingin mengembangkan karir mereka menuju level yang lebih tinggi.

Urgensi pelatihan ini dapat dilihat dari perubahan regulasi di industri keuangan, semakin banyaknya data yang tersedia dan membutuhkan analisis mendalam, serta tantangan global seperti perlunya adaptasi terhadap standar internasional dalam pengolahan data.

Standar Kompetensi Keahlian (SKKNI) Data Scientist menetapkan kompetensi khusus yang harus dikuasai peserta. Tantangan global termasuk persaingan antar perusahaan data science, perlunya pemahaman mendalam terhadap regulasi setempat dan internasional, serta perkembangan teknologi baru dalam bidang analitik data.

1. Tujuan program ini adalah: (1) Meningkatkan kompetensi peserta dalam penggunaan algoritma dan metode statistik untuk mengolah data; (2) Memahami dan menerapkan standar internasional dalam pengolahan dan analisis data; (3) Menyediakan wawasan tentang tren terkini dalam teknologi data science dan aplikasinya pada industri finansial.
2. Melengkapi keterampilan peserta untuk memenuhi kebutuhan industri yang semakin kompetitif dan global; (4) Meningkatkan pemahaman peserta terhadap regulasi setempat dan internasional berkaitan dengan pengolahan data; (5) Mengembangkan kemampuan peserta dalam menyelesaikan masalah kompleks melalui analisis data.

• Ceo perusahaan finansial
• Manajer risiko keuangan
• Data analyst senior
• Teknisi data science
• Konsultan bisnis data driven

Unit kompetensi yang akan diajarkan antara lain: (1) Unit Kompetensi 1: Pengenalan Prinsip Analitik Data - Kode 01, penjelasan detail fungsinya adalah mengajarkan konsep dasar analisis data dan alat-alat perangkat lunak yang digunakan; (2) Unit Kompetensi 2: Pengolahan dan Penyaringan Data - Kode 02, penjelasannya tentang cara memilih dan menggunakan teknik pengolahan data untuk menghasilkan dataset berkualitas tinggi; (3) Unit Kompetensi 3: Statistika Inferensial - Kode 03, penjelasan meliputi metode inferensial statistik yang digunakan dalam analisis data; (4) Unit Kompetensi 4: Algoritma dan Metode Machine Learning - Kode 04, penjelasan tentang algoritma dan metode pembelajaran mesin yang relevan untuk industri finansial; (5) Unit Kompetensi 5: Visualisasi Data - Kode 05, penjelasannya tentang bagaimana membuat visualisasi data yang efektif dan interpretatif; (6) Unit Kompetensi 6: Manajemen Proyek Analitik - Kode 06, penjelasan tentang manajemen proyek analitik dalam konteks industri finansial; (7) Unit Kompetensi 7: Etika Profesional dan Kepatuhan Hukum - Kode 07, penjelasannya tentang etika profesional dan aspek hukum yang relevan dalam praktik data science; (8) Unit Kompetensi 8: Pengembangan Model Bisnis Data Driven - Kode 08, penjelasan tentang bagaimana menggunakan analisis data untuk mengembangkan strategi bisnis; (9) Unit Kompetensi 9: Kepemimpinan dan Pengambilan Keputusan Berbasis Data - Kode 09, penjelasannya tentang keahlian kepemimpinan dan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data; (10) Unit Kompetensi 10: Penerapan Teknologi Machine Learning dalam Analitik Bisnis - Kode 10, penjelasan teknologi machine learning yang diterapkan dalam bidang analitik bisnis.

Investasi dalam pelatihan ini memberikan manfaat berkelanjutan bagi peserta. Selain mendapatkan sertifikasi BNSP yang diakui secara nasional dan internasional, mereka juga mendapat akses ke pengetahuan terkini dan keterampilan yang diperlukan untuk memimpin dalam era data. Ini bukan hanya sekadar meningkatkan karir, tetapi juga membuka peluang baru bagi pertumbuhan profesional.