Program pelatihan ini dapat diikuti secara online maupun offline, dengan biaya terjangkau dan fasilitas lengkap. Peserta akan dipersiapkan secara intensif untuk menguasai kompetensi Data Science sesuai SKKNI dan lolos uji kompetensi BNSP.

Pendahuluan

Data Science telah menjadi bagian penting dalam pengambilan keputusan di era digital. Perusahaan membutuhkan tenaga kerja yang mampu mengolah data, membangun model prediksi, melakukan visualisasi cerdas, hingga menyajikan insight yang relevan untuk bisnis. Tanpa kompetensi ini, organisasi akan kesulitan menghadapi persaingan yang berbasis data.

Sebagai bentuk peningkatan kualitas SDM digital, diselenggarakan Pelatihan Kompetensi dan Sertifikasi BNSP Data Science yang mengajarkan peserta mulai dari dasar pengolahan data hingga pembuatan machine learning model. Pelatihan ini menyiapkan kemampuan teknis dan portofolio nyata yang relevan dengan kebutuhan industri.

Program dirancang untuk pemula maupun profesional, dengan pendekatan praktik langsung, studi kasus riil, serta pembimbingan intensif sebelum mengikuti sertifikasi resmi BNSP.

Unit Kompetensi BNSP – Skema Data Science

Contoh Studi Kasus (Coding Sederhana – Format Teks Biasa)

Studi Kasus: Prediksi Risiko Churn Pelanggan Menggunakan Logistic Regression

Sebuah perusahaan ingin mengetahui pelanggan mana yang berpotensi berhenti (churn). Peserta diminta melakukan:

• Data preprocessing
• Feature engineering
• Training Logistic Regression
• Evaluasi model
• Menentukan rekomendasi bisnis

Contoh potongan kode (teks biasa, bukan code block):

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

df = pd.read_csv("data_churn.csv")
df = df.dropna()

X = df[["umur","pengeluaran","frekuensi_transaksi"]]
y = df["churn"]

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)

pred = model.predict(X_test)
print("Akurasi:", accuracy_score(y_test, pred))

Peserta kemudian menjelaskan insight seperti:

• variabel mana yang paling berpengaruh
• rekomendasi strategi retensi pelanggan
• interpretasi model

Silabus 2 Hari Pelatihan + 1 Hari Uji Kompetensi (Tabel)

Rincian Unit Kompetensi dan Uraian Tugas

DS.01 – Mengumpulkan dan Mempersiapkan Data

• Mengidentifikasi sumber data internal/eksternal
• Melakukan pembersihan dan transformasi

DS.02 – Eksplorasi dan Analisis Data

• Menjalankan analisis statistik dasar
• Melakukan visualisasi awal dan insight

DS.03 – Pemodelan Machine Learning

• Memilih algoritma sesuai kebutuhan
• Melatih model prediktif/regresi/klasterisasi

DS.04 – Evaluasi Performa Model

• Membandingkan metrik seperti akurasi, F1, RMSE

DS.05 – Visualisasi Data

• Menyajikan grafik, dashboard, dan story data

DS.06 – Pipeline Data Science

• Menyusun workflow analisis end-to-end

DS.07 – Penyusunan Laporan Analisis

• Menulis laporan profesional untuk stakeholder

DS.08 – Deployment Model Sederhana

• Mengemas model menjadi API lokal/mini-app

DS.09 – Keamanan Data

• Memastikan privasi, etika, dan keamanan digunakan secara benar

Kesimpulan

Pelatihan Kompetensi dan Sertifikasi BNSP Data Science ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif dan praktik langsung terkait Data Science. Peserta tidak hanya mempelajari konsep, tetapi juga membuat project nyata menggunakan metode analisis data modern. Dengan kurikulum sesuai standar BNSP dan pembimbing profesional, peserta akan lebih siap menghadapi dunia kerja dan uji kompetensi.

Program tersedia secara offline dengan harga Rp9.500.000, sudah termasuk:

✅ Penginapan (hotel)
✅ Makan selama pelatihan
✅ Modul pelatihan lengkap
✅ Simulasi ujian
✅ Sertifikasi BNSP
✅ Minimal 5 peserta

Informasi detail dapat dilihat melalui:
👉 https://mobilefaculty.com