Sertifikasi BNSP Data Science Online: Pelatihan Pemodelan Statistik dan Prediktif untuk Pemula

11-Oct-2025

Pembuat : Admin Mobile Faculty

Kategori : Media Pembelajaran

Sertifikasi BNSP Data Science Online: Pelatihan Pemodelan Statistik dan Prediktif untuk Pemula

Pendahuluan

Kemampuan untuk membuat prediksi berbasis data adalah salah satu keterampilan utama dalam dunia data science modern. Pemodelan statistik dan prediktif digunakan untuk meramalkan tren penjualan, perilaku pelanggan, risiko bisnis, dan masih banyak lagi.

Melalui pelatihan ini, peserta akan belajar dari dasar bagaimana cara membuat model statistik dan prediktif sederhana menggunakan Python dan Scikit-learn, serta memahami konsep seperti regresi, korelasi, dan validasi model. Pelatihan ini dirancang khusus untuk pemula yang ingin mendapatkan sertifikasi resmi dari BNSP sebagai bukti kompetensinya di bidang data science.

✅ Pelatihan 100% online dan interaktif
✅ Sertifikasi resmi dari BNSP
✅ Biaya terjangkau: Rp2.500.000


Unit Kompetensi

  1. Dasar-dasar Statistik untuk Pemodelan

    • Mean, median, modus, standar deviasi, korelasi.

  2. Regresi Linear Sederhana dan Berganda

    • Membuat model prediktif dasar dari data numerik.

  3. Evaluasi Model Prediktif

    • Metrik evaluasi: MSE, MAE, R2 score.

  4. Implementasi dengan Python & Scikit-learn

    • Langkah demi langkah membuat model prediktif.

  5. Persiapan Sertifikasi BNSP

    • Proyek studi kasus dan dokumentasi hasil analisis.


Contoh Studi Kasus & Coding

Kasus: Memprediksi Harga Rumah Berdasarkan Ukuran dan Lokasi

python
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Load data df = pd.read_csv(data_harga_rumah.csv) # Fitur dan target X = df[[luas_rumah, jarak_ke_pusat_kota]] y = df[harga] # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # Model regresi model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Prediksi dan evaluasi y_pred = model.predict(X_test) print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred)) print("R2 Score:", r2_score(y_test, y_pred))

Silabus Pelatihan 2 Hari

Hari Topik Deskripsi
Hari 1 Statistik Dasar & Korelasi Pengenalan statistik deskriptif dan hubungan antar variabel
Regresi Linear Sederhana & Berganda Latihan membangun model prediktif dengan data sederhana
Hari 2 Evaluasi Model Prediktif Menggunakan metrik evaluasi dan validasi hasil prediksi
Simulasi Sertifikasi BNSP Studi kasus, pengerjaan proyek akhir, dan persiapan asesmen BNSP

Kesimpulan

Pelatihan ini sangat cocok untuk pemula yang ingin menguasai dasar-dasar pemodelan statistik dan prediktif. Materi yang disampaikan aplikatif, berbasis studi kasus nyata, dan didesain agar Anda siap menghadapi sertifikasi Data Science BNSP.

✅ Sertifikasi resmi dari BNSP
✅ Pelatihan online dan praktis untuk pemula
✅ Biaya hanya Rp2.500.000

📌 Info lengkap & pendaftaran:
👉 https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/