Pelatihan Online dan Sertifikasi BNSP Data Science

Program ini tersedia secara online maupun offline. Biaya pelatihan hanya Rp1.500.000 dan uji sertifikasi Rp800.000. Minimal peserta 5 orang.

Pendahuluan

Profesi Data Scientist kini menjadi salah satu pekerjaan paling dibutuhkan di era digital. Kemampuan untuk mengolah data besar (big data), membuat prediksi berbasis machine learning, dan mengambil keputusan berbasis data menjadi kunci kesuksesan organisasi modern. Untuk memastikan standar kompetensi yang diakui secara nasional, BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi) menghadirkan Skema Sertifikasi Data Science.

Program pelatihan dan sertifikasi ini memberikan peserta pemahaman menyeluruh tentang alur kerja seorang Data Scientist, mulai dari menentukan objektif bisnis hingga mengevaluasi dan me-review model yang dibangun. Pelaksanaan bisa dilakukan secara daring (online) maupun luring (offline), memudahkan peserta dari berbagai daerah untuk mengikuti tanpa kendala geografis.

Unit Kompetensi

No	Kode Unit	Unit Kompetensi
1	J.62DMI00.001.1	Menentukan Objektif Bisnis
2	J.62DMI00.002.1	Menentukan Tujuan Teknis Data Science
3	J.62DMI00.005.1	Menelaah Data
4	J.62DMI00.006.1	Memvalidasi Data
5	J.62DMI00.007.1	Menentukan Objek Data
6	J.62DMI00.008.1	Membersihkan Data
7	J.62DMI00.009.1	Mengkonstruksi Data
8	J.62DMI00.012.1	Membangun Skenario Model
9	J.62DMI00.013.1	Membangun Model
10	J.62DMI00.014.1	Mengevaluasi Hasil Pemodelan
11	J.62DMI00.015.1	Melakukan Proses Review Pemodelan

Studi Kasus

Studi Kasus: Memprediksi Kepuasan Pelanggan Menggunakan Model Klasifikasi

python

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load dataset

df = pd.read_csv('customer_satisfaction.csv')

df.dropna(inplace=True)
# Fitur dan label

X = df[['respon_time', 'support_rating', 'product_quality']]

y = df['satisfaction_level']
# Split data

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Model

model = RandomForestClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

# Evaluasi y_pred = model.predict(X_test) print("Akurasi Model:", accuracy_score(y_test, y_pred))

Silabus Pelatihan 2 Hari

Hari	Waktu	Materi
1	09.00 – 10.30 WIB	Objektif Bisnis dan Tujuan Teknis
	10.30 – 12.00 WIB	Telaah, Validasi, dan Penentuan Objek Data
	13.00 – 14.30 WIB	Pembersihan dan Konstruksi Data
	14.30 – 16.00 WIB	Membangun Skenario Model
2	09.00 – 10.30 WIB	Pembangunan dan Evaluasi Model
	10.30 – 12.00 WIB	Review Model dan Simulasi
	13.00 – 14.30 WIB	Praktik Uji Kompetensi
	14.30 – 16.00 WIB	Refleksi, Tanya Jawab, dan Penutup

Rincian Uraian Tugas

Merumuskan objektif analisis berdasarkan kebutuhan bisnis.
Menentukan pendekatan teknis dan metode data science yang tepat.
Melakukan telaah dan validasi data awal.
Membersihkan, membentuk, dan menyiapkan data untuk modeling.
Merancang skenario dan membangun model prediktif.
Melakukan evaluasi serta review terhadap hasil pemodelan secara menyeluruh.

Persyaratan Pemohon Sertifikasi

Lulusan S1 Teknik Informatika yang telah mengikuti pelatihan berbasis kompetensi skema Data Scientist, atau
Tenaga kerja berpengalaman minimal 3 tahun di bidang Data Science.

Kesimpulan

Program Pelatihan Online dan Sertifikasi BNSP Data Science merupakan solusi ideal bagi Anda yang ingin mendapatkan pengakuan resmi atas kompetensi di bidang data science. Pelaksanaan bisa dilakukan secara online maupun offline, fleksibel, dan terjangkau untuk semua kalangan.

💡 Harga Pelatihan: Rp1.500.000
📜 Biaya Sertifikasi: Rp800.000
👥 Minimal Peserta: 5 orang

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