Program pelatihan ini dirancang khusus untuk mempersiapkan peserta menjadi Associate Data Scientist yang kompeten dan siap menghadapi uji sertifikasi resmi BNSP. Pelatihan dapat diikuti secara offline maupun online dengan biaya terjangkau Rp5.700.000 (sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta).

Pendahuluan

Associate Data Scientist merupakan profesi penting dalam industri data, yang bertugas mengolah, menganalisis, dan memodelkan data untuk menghasilkan informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan. Melalui pelatihan ini, peserta akan mempelajari keterampilan teknis dan praktis sesuai Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI), mulai dari pengumpulan data hingga evaluasi model. Dengan sertifikasi BNSP, kompetensi peserta akan diakui secara nasional, sehingga dapat meningkatkan daya saing di dunia kerja.

Unit Kompetensi

Kode Unit	Judul Unit Kompetensi
J.62DMI00.004.1	Mengumpulkan Data
J.62DMI00.005.1	Menelaah Data
J.62DMI00.006.1	Memvalidasi Data
J.62DMI00.007.1	Menentukan Objek Data
J.62DMI00.008.1	Membersihkan Data
J.62DMI00.009.1	Mengkonstruksi Data
J.62DMI00.010.1	Menentukan Label Data
J.62DMI00.013.1	Membangun Model
J.62DMI00.014.1	Mengevaluasi Hasil Pemodelan

Contoh Studi Kasus (Coding)

Berikut contoh sederhana penggunaan Python untuk membersihkan data dan membuat model prediksi menggunakan Logistic Regression:

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

Contoh dataset

data = {
‘Umur’: [25, 30, 35, 40, 28, 50, 45, 33],
‘Penghasilan’: [5000, 7000, 10000, 12000, 6500, 15000, 13000, 8000],
‘Beli_Produk’: [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
}

df = pd.DataFrame(data)

Split data

X = df[[‘Umur’, ‘Penghasilan’]]
y = df[‘Beli_Produk’]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

Model

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

Prediksi

y_pred = model.predict(X_test)
print(“Akurasi:”, accuracy_score(y_test, y_pred))

Silabus Pelatihan & Uji Kompetensi

Hari	Waktu	Kegiatan
Hari 1 – Pelatihan	08.00 – 09.00	Pembukaan & Pengenalan Skema Associate Data Scientist
	09.00 – 10.30	Konsep Dasar Data Science & Alur Kerja
	10.30 – 10.45	Coffee Break
	10.45 – 12.00	Teknik Pengumpulan & Penelaahan Data
	12.00 – 13.00	Istirahat
	13.00 – 14.30	Data Cleaning & Validasi Data
	14.30 – 14.45	Coffee Break
	14.45 – 16.00	Data Construction & Feature Engineering

| Hari 2 – Pelatihan | 08.00 – 09.30 | Penentuan Label Data & Pengenalan Pemodelan |
| | 09.30 – 10.45 | Pembuatan Model Machine Learning |
| | 10.45 – 11.00 | Coffee Break |
| | 11.00 – 12.00 | Evaluasi Model & Optimasi |
| | 12.00 – 13.00 | Istirahat |
| | 13.00 – 14.30 | Studi Kasus Analisis Data |
| | 14.30 – 14.45 | Coffee Break |
| | 14.45 – 16.00 | Simulasi Uji Kompetensi |

| Hari 3 – Uji Kompetensi | 08.00 – 10.00 | Uji Praktik (Pengolahan Data dan Pemodelan) |
| | 10.00 – 10.15 | Coffee Break |
| | 10.15 – 12.00 | Presentasi Portofolio |
| | 12.00 – 13.00 | Istirahat |
| | 13.00 – 14.30 | Wawancara Asesor |
| | 14.30 – 14.45 | Coffee Break |
| | 14.45 – 15.30 | Penutupan |

Kesimpulan

Pelatihan Kompetensi Associate Data Scientist bersertifikat BNSP ini memberikan pembekalan komprehensif mulai dari pengumpulan data hingga evaluasi model, sehingga peserta siap menghadapi tantangan di industri data. Program ini dapat diikuti secara offline maupun online dengan biaya Rp5.700.000 (sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta). Detail skema dan harga pelatihan dapat dilihat di: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Pelatihan Kompetensi Associate Data Scientist Bersertifikat BNSP