Sertifikasi BNSP Online Data Science: Pelatihan End-to-End Project dari EDA hingga Deployment

Pendahuluan

Dalam dunia nyata, seorang Data Scientist dituntut untuk menyelesaikan proyek secara menyeluruh, mulai dari eksplorasi data (EDA), pemodelan machine learning, hingga implementasi model dalam bentuk aplikasi atau dashboard yang dapat digunakan oleh pengguna akhir.

Pelatihan ini dirancang khusus untuk memberikan pengalaman praktis kepada peserta dalam menyusun proyek data science secara end-to-end menggunakan Python. Peserta akan belajar bagaimana membangun pipeline analisis data dari awal hingga tahap deployment menggunakan Flask dan Streamlit.

✅ Pelatihan bisa diikuti online
📜 Sertifikasi resmi dari BNSP
💰 Biaya hanya Rp2.500.000

Unit Kompetensi

Melakukan Exploratory Data Analysis (EDA)
- Menemukan pola, outlier, dan insight awal dari dataset.
Membangun Model Machine Learning
- Pemilihan model yang tepat dan tuning hyperparameter.
Evaluasi dan Validasi Model
- Cross-validation dan pengukuran performa model.
Deployment Model
- Menyimpan model dengan Pickle dan membangun aplikasi menggunakan Flask atau Streamlit.
Penyusunan Laporan Proyek dan Dokumentasi
- Dokumentasi pipeline dan hasil analisis secara profesional.

Contoh Studi Kasus

Studi Kasus: Prediksi Kemungkinan Churn Pelanggan E-Commerce

Deskripsi Masalah:
Sebuah perusahaan e-commerce ingin memprediksi pelanggan yang kemungkinan akan berhenti menggunakan layanan mereka.

python

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import classification_report

import pickle
# Load data

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

df = pd.get_dummies(df, drop_first=True)
# Split

X = df.drop('churn', axis=1)

y = df['churn']

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

model = RandomForestClassifier()

model.fit(X_train, y_train)
# Evaluation

y_pred = model.predict(X_test)

print(classification_report(y_test, y_pred))

# Save model with open('model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(model, file)

Model ini bisa digunakan dalam aplikasi Streamlit atau Flask untuk prediksi langsung.

Silabus 2 Hari Pelatihan

Hari	Topik	Deskripsi
Hari 1	Exploratory Data Analysis (EDA)	Teknik eksplorasi data, visualisasi, data cleansing, outlier detection
	Machine Learning & Evaluasi	Pembuatan dan evaluasi model (regresi dan klasifikasi)
Hari 2	Deployment Model	Simulasi deployment menggunakan Flask/Streamlit + pickle
	Proyek Mini & Sertifikasi	Simulasi proyek end-to-end + pendampingan portofolio dan presentasi hasil

Kesimpulan

Pelatihan ini cocok bagi siapa saja yang ingin naik level dari sekadar belajar teori ke penerapan nyata proyek data science. Dengan pendekatan end-to-end dan disertai sertifikasi BNSP, peserta akan memiliki portofolio yang dapat digunakan untuk kebutuhan profesional maupun freelance.

✅ Online
📜 Sertifikasi BNSP
💰 Rp2.500.000

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