Pelatihan Nasional BNSP – Skema Data Science

Program pelatihan nasional ini dapat diikuti secara online maupun offline dengan biaya terjangkau. Pelatihan dirancang untuk meningkatkan kompetensi peserta secara profesional dan mempersiapkan mereka mengikuti Sertifikasi BNSP Skema Data Science sesuai standar nasional.

Pendahuluan

Data Science kini menjadi salah satu bidang paling strategis di era digital. Hampir semua sektor—perbankan, pemerintahan, retail, pendidikan, kesehatan, hingga startup teknologi—membutuhkan tenaga profesional yang mampu mengolah data dalam skala besar, membangun model prediktif, dan menyajikan insight yang dapat ditindaklanjuti.

Untuk mendukung kebutuhan tersebut, Pelatihan Nasional BNSP – Skema Data Science hadir sebagai program resmi yang mempersiapkan peserta memahami konsep Data Science secara menyeluruh, termasuk statistik, machine learning, data visualization, dan penyusunan laporan analisis.
Program ini juga mempersiapkan peserta untuk mengikuti uji kompetensi resmi BNSP sehingga memperoleh pengakuan kompetensi yang berlaku secara nasional.

Unit Kompetensi Skema Data Science BNSP

No	Kode Unit	Nama Unit
1	DS.01	Mengumpulkan dan menyiapkan data
2	DS.02	Melakukan eksplorasi dan analisis data
3	DS.03	Membangun model machine learning
4	DS.04	Mengevaluasi performa model
5	DS.05	Membuat visualisasi data
6	DS.06	Menyusun workflow/pipeline Data Science
7	DS.07	Menyusun laporan analisis
8	DS.08	Melakukan deployment model secara sederhana
9	DS.09	Menerapkan etika dan keamanan data

Contoh Studi Kasus (Menggunakan Coding Sederhana)

Studi Kasus: Prediksi Risiko Kredit Nasabah Menggunakan Random Forest

Sebuah perusahaan pembiayaan ingin memprediksi apakah calon nasabah berpotensi gagal bayar berdasarkan riwayat transaksi, skor kredit, pengeluaran bulanan, dan variabel lainnya. Peserta diminta membuat model machine learning menggunakan algoritma Random Forest.

Contoh kode (format teks biasa):

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

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

X = df[["skor_kredit", "pengeluaran", "pendapatan", "riwayat_pinjaman"]]
y = df["status_gagal_bayar"]

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

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, pred))

Peserta wajib menganalisis hasil prediksi, menjelaskan variabel paling berpengaruh, serta memberikan insight strategi mitigasi risiko.

Silabus Pelatihan 2 Hari + Uji Kompetensi 1 Hari

Hari	Materi	Isi Pembelajaran
Hari 1	Dasar Data Science & Data Preparation	- Konsep Data Science & standar BNSP - Teknik pengumpulan data - Data cleaning & handling missing values - Exploratory Data Analysis menggunakan Python
Hari 2	Machine Learning & Visualisasi	- Supervised vs unsupervised learning - Membangun model ML: regresi, klasifikasi, clustering - Evaluasi model dengan akurasi, F1-score, RMSE - Visualisasi data dan pembuatan insight
Hari 3	Uji Kompetensi BNSP	- Uji praktik Data Science - Presentasi hasil analisis data - Wawancara asesor - Verifikasi portofolio dan laporan analisis

Rincian Unit Kompetensi dan Uraian Tugas

DS.01 – Mengumpulkan dan Menyiapkan Data

Mengidentifikasi sumber data internal/eksternal
Melakukan proses cleaning dan formatting data

DS.02 – Eksplorasi dan Analisis Data

Menggunakan statistik dan analisis deskriptif
Menemukan pola, tren, dan outlier

DS.03 – Pembuatan Model Machine Learning

Memilih algoritma yang tepat berdasarkan permasalahan
Melakukan training dan tuning model

DS.04 – Evaluasi Model

Mengukur performa model dengan berbagai metrik
Mengoptimalkan model berdasarkan hasil evaluasi

DS.05 – Visualisasi Data

Membuat grafik, chart, heatmap, dan dashboard dasar

DS.06 – Menyusun Workflow Data Science

Menyiapkan pipeline analisis dari awal sampai akhir

DS.07 – Penyusunan Laporan

Menyampaikan insight yang relevan bagi pengambil keputusan

DS.08 – Deployment Model Sederhana

Mengubah model menjadi API atau program sederhana

DS.09 – Etika & Keamanan Data

Menjaga privasi, menghindari bias, dan memastikan kepatuhan regulasi

Kesimpulan

Pelatihan Nasional BNSP – Skema Data Science adalah program resmi yang memberikan kompetensi lengkap bagi calon Data Scientist dan praktisi analisis data. Dengan pendekatan praktik, studi kasus nyata, dan simulasi uji kompetensi, peserta akan memperoleh skill yang langsung dapat diterapkan di dunia kerja.

Kami menyediakan pelatihan + sertifikasi BNSP dengan biaya Rp9.500.000, sudah termasuk:

✅ Pelatihan intensif
✅ Sertifikasi BNSP resmi
✅ Hotel/penginapan
✅ Konsumsi lengkap
✅ Modul pelatihan
✅ Minimal 5 peserta

Informasi selengkapnya dapat dilihat di:
👉 https://mobilefaculty.com