Program ini dirancang bagi profesional dan pemula yang ingin meningkatkan kompetensi di bidang Data Science dengan standar BNSP. Pelatihan dapat diikuti secara online maupun offline dengan harga Rp5.700.000 (sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta).

Pendahuluan

Bidang Data Science kini menjadi salah satu kompetensi yang sangat dicari di dunia kerja. Associate Data Scientist adalah peran penting yang berfokus pada pengolahan data, analisis, dan penerapan model prediktif untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Program Sertifikasi Associate Data Scientist – Pelatihan Resmi BNSP ini memberikan pembekalan teori dan praktik yang terstruktur sesuai SKKNI, sehingga peserta mampu bekerja secara profesional dengan pengakuan kompetensi resmi dari BNSP.

Unit Kompetensi

No	Kode Unit	Judul Unit Kompetensi
1	J.62DMI00.004.1	Mengumpulkan Data
2	J.62DMI00.005.1	Menelaah Data
3	J.62DMI00.006.1	Memvalidasi Data
4	J.62DMI00.007.1	Menentukan Objek Data
5	J.62DMI00.008.1	Membersihkan Data
6	J.62DMI00.009.1	Mengkonstruksi Data
7	J.62DMI00.010.1	Menentukan Label Data
8	J.62DMI00.013.1	Membangun Model
9	J.62DMI00.014.1	Mengevaluasi Hasil Pemodelan

Contoh Studi Kasus

Seorang Associate Data Scientist diminta untuk memprediksi churn pelanggan di sebuah perusahaan telekomunikasi berdasarkan dataset berisi informasi pelanggan, penggunaan layanan, dan status churn.

Contoh coding Python sederhana untuk membangun model prediksi churn dengan 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

Membaca dataset

data = pd.read_csv(“churn.csv”)

Memilih fitur dan target

X = data[[‘tenure’, ‘MonthlyCharges’, ‘TotalCharges’]]
y = data[‘Churn’].map({‘Yes’: 1, ‘No’: 0})

Split data

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

Model Logistic Regression

model = LogisticRegression(max_iter=200)
model.fit(X_train, y_train)

Evaluasi

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

Silabus Pelatihan dan Uji Kompetensi

Hari	Waktu	Materi
Hari 1	08.00 – 09.00	Pembukaan & Pengantar Data Science
	09.00 – 10.00	Unit Kompetensi: Mengumpulkan Data
	10.00 – 10.15	Coffee Break
	10.15 – 12.00	Unit Kompetensi: Menelaah Data & Memvalidasi Data
	12.00 – 13.00	Istirahat Makan Siang
	13.00 – 15.00	Unit Kompetensi: Menentukan Objek Data & Membersihkan Data
	15.00 – 15.15	Coffee Break
	15.15 – 17.00	Praktik Pengolahan Data
Hari 2	08.00 – 09.30	Mengkonstruksi Data & Menentukan Label Data
	09.30 – 10.00	Coffee Break
	10.00 – 12.00	Membangun Model
	12.00 – 13.00	Istirahat Makan Siang
	13.00 – 15.00	Mengevaluasi Hasil Pemodelan
	15.00 – 15.15	Coffee Break
	15.15 – 17.00	Simulasi Proyek Data Science
Hari 3	08.00 – 10.00	Uji Kompetensi – Praktik
	10.00 – 10.15	Coffee Break
	10.15 – 12.00	Uji Kompetensi – Studi Kasus
	12.00 – 13.00	Istirahat Makan Siang
	13.00 – 15.00	Wawancara Asesor & Penutupan

Kesimpulan

Pelatihan dan Sertifikasi Associate Data Scientist – BNSP ini dirancang untuk memastikan peserta menguasai keterampilan pengolahan data, analisis, dan pemodelan prediktif sesuai standar nasional. Program ini tersedia secara online maupun offline dengan harga terjangkau Rp5.700.000 (termasuk penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta). Dengan sertifikasi resmi BNSP, peserta akan memiliki pengakuan kompetensi yang diakui secara nasional dan menjadi nilai tambah di dunia kerja.
Detail informasi dan pendaftaran dapat dilihat di tautan ini.

Sertifikasi Associate Data Scientist – Pelatihan Resmi BNSP