Pelatihan Data Science dan Sertifikasi BNSP: Feature Engineering dan Evaluasi Model Machine Learning

Pendahuluan

Feature Engineering adalah salah satu tahapan terpenting dalam proses machine learning yang memengaruhi langsung performa model. Tanpa fitur yang relevan dan terstruktur dengan baik, algoritma machine learning tidak akan mampu membuat prediksi yang akurat. Selain itu, evaluasi model menjadi langkah lanjutan yang penting untuk memastikan model yang dibuat benar-benar efektif saat diimplementasikan di dunia nyata.

Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman praktis tentang teknik feature engineering dan metode evaluasi model machine learning menggunakan Python dan scikit-learn. Sertifikasi BNSP akan menjadi bukti resmi kompetensi Anda sebagai Data Scientist.

✅ Pelatihan bisa diikuti online
✅ Sertifikasi resmi dari BNSP
✅ Biaya terjangkau, hanya Rp2.500.000

Unit Kompetensi

Memahami Peran Feature Engineering dalam Machine Learning
- Pentingnya pemilihan dan transformasi fitur
Teknik Feature Engineering
- One-hot encoding, normalization, binning, feature selection
Handling Missing Value dan Outlier
- Imputasi dan deteksi outlier dengan IQR dan Z-Score
Evaluasi Model Machine Learning
- Accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC
Implementasi Evaluasi Model
- Cross-validation dan confusion matrix dengan Python

Contoh Studi Kasus & Penyelesaiannya

Studi Kasus: Memprediksi Ketepatan Pembayaran Kredit

Dataset: Dataset pinjaman dari lembaga keuangan
Tujuan: Prediksi apakah peminjam akan membayar tepat waktu

python

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report

# Load data
data = pd.read_csv("kredit.csv")

# Feature engineering
data[Gender] = data[Gender].fillna(Unknown)
data = pd.get_dummies(data, columns=[Gender, Education])

# Normalisasi
scaler = StandardScaler()
data[[Income, LoanAmount]] = scaler.fit_transform(data[[Income, LoanAmount]])

# Model
X = data.drop(OnTime, axis=1)
y = data[OnTime]

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)

# Evaluasi
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

Silabus Pelatihan dalam 2 Hari

Hari	Topik	Deskripsi
Hari 1	Feature Engineering	- Identifikasi fitur penting, transformasi data, one-hot encoding, normalisasi
	Praktik dengan Python & Pandas	- Studi kasus pengolahan fitur dan teknik preprocessing
Hari 2	Evaluasi Model Machine Learning	- Metode evaluasi model klasifikasi dan regresi (akurasi, precision, dll)
	Cross-validation dan presentasi hasil	- Simulasi mini proyek dengan evaluasi performa dan laporan akhir

Kesimpulan

Pelatihan ini merupakan langkah tepat untuk memperdalam keterampilan Anda dalam bidang data science, khususnya pada tahapan krusial feature engineering dan evaluasi model machine learning. Materi disampaikan secara praktis dan dapat langsung diterapkan menggunakan Python.

🌐 Pelatihan online
📜 Sertifikasi resmi dari BNSP
💰 Biaya terjangkau hanya Rp2.500.000

👉 Info lengkap dan pendaftaran dapat diakses di:
https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/