Pelatihan Data Science Online dan Sertifikasi BNSP: Membangun Proyek Data Relevan untuk Portofolio Profesional

Pendahuluan

Di era digital saat ini, memiliki portofolio proyek data science yang kuat dan relevan menjadi salah satu syarat utama untuk menembus dunia kerja sebagai Data Analyst maupun Data Scientist. Proyek nyata dengan tahapan analisis yang komprehensif dari pengolahan data, eksplorasi, visualisasi hingga pembuatan model prediktif akan sangat meningkatkan kredibilitas Anda di mata HR atau klien freelance.

Melalui pelatihan ini, peserta akan dibimbing secara sistematis untuk membangun proyek data science dari nol, menggunakan tools seperti Python, Pandas, Matplotlib, dan Scikit-Learn. Di akhir pelatihan, peserta akan memiliki minimal satu proyek siap tayang di GitHub atau portofolio pribadi, lengkap dengan sertifikasi BNSP sebagai bukti kompetensi.

✅ Pelatihan bisa diikuti secara online
📜 Sertifikasi resmi dari BNSP
💰 Biaya hanya Rp2.500.000

Unit Kompetensi

Identifikasi dan Penentuan Topik Proyek Data Science
- Memilih data yang relevan sesuai industri atau tujuan personal
Pengolahan dan Eksplorasi Data (EDA)
- Membersihkan, mengeksplorasi, dan memahami struktur data
Pembuatan Model Machine Learning
- Menggunakan algoritma supervised learning (klasifikasi & regresi)
Visualisasi dan Interpretasi Hasil
- Menyampaikan insight dengan grafik interaktif & storytelling data
Penyusunan Portofolio dan Publikasi Proyek
- Menyusun laporan profesional dan publikasi ke GitHub atau Notion

Contoh Studi Kasus

Studi Kasus: Prediksi Harga Rumah

Deskripsi:
Menggunakan dataset harga rumah dari Kaggle, peserta diminta membangun model prediksi harga berdasarkan variabel seperti luas bangunan, jumlah kamar, lokasi, dll.

python

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

import matplotlib.pyplot as plt
# Load dataset

df = pd.read_csv("housing.csv")

df = df.dropna()
# Feature selection

X = df[['SquareFeet', 'Bedrooms', 'Bathrooms']]

y = df['Price']
# Split data

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

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

# Predict & Visualize y_pred = model.predict(X_test) plt.scatter(y_test, y_pred) plt.xlabel("Actual Price") plt.ylabel("Predicted Price") plt.title("Prediksi Harga Rumah") plt.show()

Silabus 2 Hari Pelatihan

Hari	Topik	Deskripsi
Hari 1	Memulai Proyek Data Science	Memilih topik, mengunduh dataset, EDA dan data cleaning
	Machine Learning Dasar	Penerapan model regresi/klasifikasi + evaluasi model
Hari 2	Visualisasi dan Presentasi Proyek	Plot data dengan Matplotlib & Seaborn, pembuatan narasi data
	Upload ke GitHub + Review Portofolio	Upload proyek ke GitHub, penilaian akhir, dan simulasi presentasi proyek

Kesimpulan

Pelatihan ini adalah langkah ideal bagi Anda yang ingin masuk ke dunia data science secara profesional. Tidak hanya belajar teknis, peserta juga akan menghasilkan proyek nyata yang bisa langsung dipajang di portofolio untuk melamar kerja atau membuka jasa analisis data.

🌐 Online
📜 Sertifikasi BNSP resmi
💰 Rp2.500.000 saja

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