Industri teknologi informasi saat ini sedang mengalami pergeseran signifikan, khususnya dalam bidang ekonomi digital. Industri Data Science dan Machine Learning (DS/ML) telah menjadi pusat perhatian dunia, di mana keahlian dalam pengolahan, analisis, dan prediksi data berbasis AI semakin mendominasi perkembangan teknologi global. Oleh karena itu, penting bagi profesional dan calon profesional untuk memiliki pengetahuan yang mendalam tentang konsep-konsep dasar hingga praktis DS/ML.

Kesalahan serius dalam pemahaman dan pelaksanaan sistem EITCA/AI dapat berakibat fatal. Misalnya, masalah privasi data, keamanan digital, dan implementasi model AI yang tidak etis dapat merusak reputasi perusahaan bahkan menyebabkan kerugian finansial.

Standar Kualifikasi Kompetensi Nasional Indonesia (SKKNI) EITCA/AI dirancang untuk memastikan bahwa praktisi DS/ML memiliki pengetahuan yang kuat dan terstruktur. Ini mencakup aspek-aspek penting seperti pemahaman tentang struktur data, model pembelajaran mesin, algoritma klasifikasi, regresi, serta penggunaan teknologi AI untuk memecahkan masalah kompleks dalam berbagai domain industri.

1. Tujuan utama program ini adalah memastikan bahwa peserta memiliki pemahaman yang mendalam tentang konsep DS/ML dan mampu menerapkannya di dunia nyata. Peserta juga akan belajar bagaimana mengimplementasikan teknologi AI dengan bijaksana, etis, dan aman.
2. Tujuan tambahan adalah mempersiapkan peserta untuk menjadi anggota komunitas profesi yang bertanggung jawab dalam pengembangan AI. Ini mencakup pengetahuan tentang etika AI, hukum dan regulasi di sekitar penggunaan teknologi ini, serta cara-cara praktis untuk membangun model machine learning yang efektif.
3. Tujuan lainnya adalah memberikan kesempatan bagi peserta untuk berinteraksi dengan pakar-pakar terdepan dalam bidang DS/ML. Dengan demikian, mereka dapat belajar dari pengalaman praktis dan pengetahuan terbaru yang ada di industri.
4. Tujuan tambahan adalah mempersiapkan peserta untuk menghadapi tantangan global dalam pengembangan AI. Ini mencakup pemahaman tentang tren teknologi masa depan, perubahan hukum dan regulasi internasional, serta bagaimana melakukan inovasi yang bertanggung jawab.
5. Tujuan akhir adalah memastikan bahwa peserta memiliki keterampilan praktis yang diperlukan untuk menjadi anggota tim proyek data science atau machine learning di perusahaan besar maupun startup. Ini mencakup penggunaan bahasa pemrograman Python dan R, alat-alat analisis data seperti Pandas dan Scikit-learn, serta kemampuan untuk merancang, menguji, dan mendeploy model mesin pembelajaran.

• Peserta yang berkarier dalam perusahaan besar atau startup
• Data Scientist yang ingin memperluas pengetahuan dan keterampilan mereka
• Insinyur AI dan profesional teknologi informasi lainnya
• Dosen dan mahasiswa program studi Data Science, Statistika, Matematika, dan ilmu komputer
• Pendiri startup yang membutuhkan pengetahuan tentang DS/ML untuk produk mereka

Unit Kompetensi 1: Pengenalan Konsep Dasar AI
Kode: UK1023
- Penjelasan detail tentang algoritma pembelajaran mesin, klasifikasi, dan regresi.
- Pendekatan statistik dalam analisis data dengan AI.

Unit Kompetensi 2: Struktur Data dan Algoritma
Kode: UK1034
- Penjelasan detail tentang struktur data untuk DS/ML seperti list, tuple, dictionary, set, numpy array, dan pandas DataFrame.
- Pengenalan algoritma sorting, searching, dan graph traversal dalam konteks DS/ML.

Unit Kompetensi 3: Pemrograman Python untuk DS
Kode: UK1045
- Penjelasan detail tentang sintaks dan struktur dasar pemrograman Python.
- Implementasi algoritma DS/ML menggunakan library Scikit-learn, Pandas, Numpy, dan Matplotlib.

Unit Kompetensi 4: Menggunakan R dalam DS/ML
Kode: UK1056
- Penjelasan detail tentang sintaks dan struktur dasar pemrograman R.
- Implementasi algoritma DS/ML menggunakan library caret, tidyr, dplyr, dan ggplot2.

Unit Kompetensi 5: Analisis Eksploratif Data
Kode: UK1067
- Penjelasan detail tentang teknik eksplorasi data seperti visualisasi data, exploratory data analysis (EDA), clustering, dan principal component analysis (PCA).
- Implementasi analisis eksploratif data menggunakan library matplotlib, seaborn, dan scikit-learn.

Unit Kompetensi 6: Pemodelan Regresi dan Klasifikasi
Kode: UK1078
- Penjelasan detail tentang konsep regresi linier, logistik, decision tree, random forest, support vector machine (SVM), dan neural network.
- Implementasi pemodelan regresi dan klasifikasi menggunakan library scikit-learn, pandas, numpy, dan keras.

Unit Kompetensi 7: Pengolahan Data Heterogen
Kode: UK1099
- Penjelasan detail tentang masalah pengolahan data heterogen dalam DS/ML.
- Implementasi teknik pengolahan data heterogen menggunakan library Pandas, Numpy, dan scikit-learn.

Unit Kompetensi 8: Etika dan Regulasi AI
Kode: UK1100
- Penjelasan detail tentang etika dan regulasi AI dalam konteks global dan lokal. Mencakup hukum data privasi, keamanan digital, dan standar etik pengembangan teknologi.
- Contoh kasus dan analisis terkait masalah etika AI yang sering muncul dalam praktik profesional.

Unit Kompetensi 9: Penggunaan Python untuk Implementasi Model
Kode: UK1111
- Penjelasan detail tentang penggunaan bahasa Python untuk implementasi model machine learning. Mencakup integrasi dengan database, cloud computing, dan API.
- Implementasi model machine learning menggunakan library TensorFlow, Keras, PyTorch, Flask, dan Django.

Unit Kompetensi 10: Pengujian Model Machine Learning
Kode: UK1122
- Penjelasan detail tentang metode pengujian model machine learning seperti cross-validation, confusion matrix, ROC curve, dan AUC-ROC.
- Implementasi proses pengujian model menggunakan library scikit-learn, pandas, numpy, dan statsmodels.

Investasi dalam sertifikasi EITCA/AI sangat besar. Ini bukan hanya tentang mendapatkan keterampilan dan pengetahuan yang diperlukan untuk karier profesional, tetapi juga menghasilkan nilai berkelanjutan bagi diri sendiri dan organisasi tempat Anda bekerja. Dengan memiliki sertifikasi EITCA/AI, peserta dapat memperluas jaringan profesional mereka, mendapatkan peluang promosi, dan menunjukkan komitmen terhadap kualitas kerja. Selain itu, dalam era teknologi digital saat ini, sertifikasi ini menjadi wajib untuk bersaing di pasar kerja global.