Sertifikasi BNSP Data Science dan Pelatihan Online: Proyek Capstone dengan Dataset Industri dan Evaluasi Langsung

Pendahuluan

Dalam dunia kerja data-driven saat ini, tidak cukup hanya memahami teori Data Science. Perusahaan mencari profesional yang mampu menyelesaikan real-world problems dengan pendekatan ilmiah dan praktis. Oleh karena itu, proyek akhir atau Capstone Project menjadi salah satu komponen terpenting dalam membuktikan kompetensi Anda.

Pelatihan ini menghadirkan sertifikasi resmi dari BNSP, disertai proyek akhir berbasis dataset industri serta evaluasi langsung oleh instruktur. Cocok untuk Anda yang ingin memvalidasi kemampuan dan meningkatkan portofolio sebagai Data Scientist profesional.

💻 Pelaksanaan: Online
💰 Biaya: Rp2.500.000
📌 Info lengkap: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Unit Kompetensi

Eksplorasi Dataset Industri & Pembersihan Data
Feature Engineering & Persiapan Modeling
Pengembangan Model Prediktif / Klasifikasi
Evaluasi dan Validasi Model
Presentasi Proyek Capstone
Simulasi Uji Kompetensi Sertifikasi BNSP

Contoh Studi Kasus

Studi Kasus: Memprediksi Pembelian Ulang Pelanggan pada E-Commerce

python

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
# Load dataset simulasi industri

data = pd.read_csv("ecommerce_purchase_history.csv")
# Feature Selection

features = ['jumlah_transaksi', 'rata_rata_transaksi', 'frekuensi_kunjungan', 'durasi_langganan']

X = data[features]

y = data['repeat_purchase']
# Split dan Model

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

model = GradientBoostingClassifier()

model.fit(X_train, y_train)

# Evaluasi y_pred = model.predict(X_test) print("Akurasi:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))

Silabus Pelatihan dalam 2 Hari

Hari	Topik Utama	Deskripsi
Hari 1	Eksplorasi Dataset dan Pembersihan Data	Analisis eksploratif data, cleaning data industri, identifikasi fitur
	Feature Engineering dan Modeling	Menyiapkan variabel prediktor, membuat model klasifikasi/regresi
Hari 2	Evaluasi Model dan Optimasi	Validasi model (akurasi, F1-score), tuning, visualisasi hasil
	Presentasi Capstone Project + Uji Simulasi	Peserta menyampaikan hasil project dan mengikuti simulasi ujian BNSP

Kesimpulan

Pelatihan ini memberikan pengalaman nyata mengerjakan proyek data industri, sekaligus membantu Anda lulus uji kompetensi BNSP sebagai Data Scientist. Pelatihan dilakukan sepenuhnya online, dilengkapi pembimbingan & sertifikasi resmi dengan biaya terjangkau hanya Rp2.500.000.

🔗 Cek detail dan pendaftaran di:
https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/