Program ini dapat diikuti secara online maupun offline, dengan biaya terjangkau dan dirancang untuk meningkatkan kompetensi profesional di bidang Data Science sesuai standar kerja nasional. Peserta akan melalui pelatihan intensif serta uji kompetensi resmi BNSP untuk memperoleh pengakuan profesional Data Science tingkat nasional.

Pendahuluan

Perkembangan teknologi dan transformasi digital membuat Data Science menjadi salah satu keahlian yang paling dicari oleh berbagai industri. Organisasi membutuhkan tenaga profesional yang mampu mengolah data, menemukan pola, membuat model prediksi, hingga menyampaikan insight secara efektif kepada pemangku kepentingan.

Melalui program Sertifikasi BNSP untuk Profesional Data Science, peserta akan dipersiapkan untuk memenuhi standar kompetensi nasional berdasarkan unit-unit kerja resmi BNSP. Program ini sangat relevan bagi profesional yang ingin meningkatkan keahlian, praktisi bisnis yang memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan, serta lulusan baru yang ingin menambah daya saing di dunia industri.

Unit Kompetensi Skema Data Science

Contoh Studi Kasus Data Science (Dengan Coding Sederhana)

Studi Kasus: Prediksi Churn Pelanggan dengan Logistic Regression

Sebuah perusahaan telekomunikasi ingin mengetahui pelanggan mana yang berpotensi berhenti berlangganan (churn). Peserta diminta melakukan analisis data, membangun model prediksi, dan mengevaluasi performanya.

Contoh kode (format teks biasa, tanpa kotak):

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

df = pd.read_csv("customer_churn.csv")
df = df.dropna()

X = df[["usage", "contract_length", "payment_issue"]]
y = df["churn"]

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

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

pred = model.predict(X_test)

print("Akurasi:", accuracy_score(y_test, pred))
print(classification_report(y_test, pred))

Peserta kemudian menganalisis:

• variabel yang paling signifikan,
• strategi pencegahan churn,
• rekomendasi bisnis berdasarkan data.

Silabus Pelatihan (2 Hari) + Uji Kompetensi (1 Hari)

Rincian Unit Kompetensi dan Uraian Tugas

DS.01 – Mengumpulkan dan Menyiapkan Data

• Mengidentifikasi sumber data valid
• Melakukan pembersihan data (cleaning), transformasi, dan feature engineering

DS.02 – Eksplorasi dan Analisis Data

• Menggunakan teknik statistik
• Mengidentifikasi pola, tren, dan anomali data

DS.03 – Membangun Model Machine Learning

• Memilih algoritma yang sesuai
• Melatih model dengan dataset terstruktur

DS.04 – Mengevaluasi Performa Model

• Menggunakan metrik evaluasi seperti MAE, RMSE, Accuracy, F1
• Menganalisis kekuatan dan kelemahan model

DS.05 – Visualisasi Data

• Membuat grafik pendukung insight
• Menyusun visualisasi untuk presentasi profesional

DS.06 – Menyusun Workflow Data Science

• Merancang alur kerja dari data acquisition hingga deployment

DS.07 – Menyusun Laporan Analisis

• Menciptakan laporan komprehensif berbasis data

DS.08 – Deployment Model

• Membangun prediksi otomatis atau API sederhana

DS.09 – Etika dan Keamanan Data

• Menangani data sensitif secara aman dan sesuai regulasi

Kesimpulan

Program Sertifikasi BNSP untuk Profesional Data Science memberikan jalur terbaik bagi Anda yang ingin meningkatkan keahlian Data Science serta mendapatkan sertifikat resmi yang diakui secara nasional. Dengan materi komprehensif, studi kasus nyata, serta uji kompetensi yang berstandar tinggi, peserta akan siap bersaing di dunia kerja modern.

Kami menyediakan paket lengkap:
✅ Pelatihan + Sertifikasi BNSP: Rp9.500.000
✅ Termasuk hotel/penginapan & makan selama kegiatan
✅ Berlaku untuk minimal 5 peserta
✅ Tersedia offline dan online

Informasi lengkap:
👉 https://mobilefaculty.com