Sertifikasi dan Pelatihan BNSP Big Data Scientist: Penerapan Predictive Analytics dalam Industri Perbankan

Pendahuluan

Industri perbankan telah mengalami transformasi besar dengan hadirnya teknologi data dan analytics. Salah satu metode yang digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih cepat adalah Predictive Analytics. Dengan menggunakan data yang ada, teknologi ini dapat memprediksi tren masa depan, seperti perilaku nasabah, kemungkinan kredit macet, dan banyak lagi. Dalam pelatihan ini, peserta akan mempelajari penerapan Predictive Analytics dalam konteks industri perbankan, dengan menggunakan tools dan teknik data science seperti machine learning dan statistical modeling.

Unit Kompetensi

Pelatihan ini akan mencakup kompetensi berikut:

  1. Pengertian Predictive Analytics: Memahami konsep dan manfaat predictive analytics dalam industri perbankan.

  2. Penggunaan Teknik Statistik dan Machine Learning: Teknik-teknik dasar untuk membangun model prediktif menggunakan Python dan R.

  3. Analisis Perilaku Nasabah: Menerapkan predictive analytics untuk memahami pola perilaku nasabah dalam industri perbankan.

  4. Penerapan Model Kredit Macet: Membuat dan mengevaluasi model prediksi untuk risiko kredit macet menggunakan data historis.

  5. Data Preprocessing untuk Predictive Analytics: Teknik-teknik untuk membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis prediktif.

  6. Evaluasi dan Validasi Model: Memahami cara mengukur akurasi dan kinerja model prediktif.

Contoh Studi Kasus

Studi Kasus: Prediksi Risiko Kredit Macet

Dalam industri perbankan, salah satu penerapan predictive analytics yang penting adalah untuk memprediksi kemungkinan kredit macet. Di sini, kita akan menggunakan data historis nasabah dan informasi transaksi untuk membangun model prediksi.

Langkah-langkah yang dapat dilakukan dengan Python:

  1. Memasukkan Data: Menggunakan dataset nasabah yang berisi informasi seperti usia, status pekerjaan, riwayat kredit, dan lain-lain.

python
import pandas as pd

# Memasukkan data dari file CSV
data = pd.read_csv('data_kredit.csv')

  1. Data Preprocessing: Menghapus data yang tidak relevan dan menangani missing values.

python
# Menghapus kolom yang tidak dibutuhkan
data = data.drop(columns=['Nama', 'Alamat'])
# Mengisi missing values dengan rata-rata
data = data.fillna(data.mean())

  1. Modeling: Menggunakan model machine learning seperti Decision Tree untuk memprediksi kemungkinan kredit macet.

python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

X = data.drop('Kredit_Macet', axis=1)
y = data['Kredit_Macet']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

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

# Menilai model
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'Akurasi Model: {accuracy * 100:.2f}%')

  1. Evaluasi: Mengukur kinerja model dengan melihat akurasi dan recall.

python
from sklearn.metrics import classification_report

y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

Silabus dalam 2 Hari Pelatihan

Hari Topik Materi
Hari 1 Pengenalan Predictive Analytics dalam Perbankan – Apa itu Predictive Analytics?
– Penerapan dalam industri perbankan
– Keuntungan menggunakan model prediktif
Teknik-teknik untuk Data Preprocessing – Memahami pentingnya pembersihan data
– Menangani missing values dan outliers
– Transformasi data untuk analisis lebih lanjut
Membangun Model Prediktif untuk Risiko Kredit Macet – Pengenalan model prediksi seperti Decision Tree
– Mempersiapkan data untuk model
– Membangun dan melatih model prediktif pertama
Hari 2 Modeling dengan Machine Learning – Teknik-teknik machine learning untuk analisis prediktif
– Membangun model menggunakan algoritma seperti Logistic Regression, Random Forest
Evaluasi dan Validasi Model – Evaluasi kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, recall, precision
– Cross-validation dan teknik evaluasi lainnya
Menerapkan Predictive Analytics dalam Kasus Perbankan – Studi kasus prediksi risiko kredit macet
– Implementasi model pada data nasabah dan analisis hasilnya

Kesimpulan

Kami menyediakan pelatihan dan sertifikasi BNSP untuk menjadi Big Data Scientist dengan spesialisasi Predictive Analytics dalam industri perbankan. Pelatihan ini dilaksanakan secara online dan dapat diikuti oleh siapa saja yang ingin meningkatkan keterampilan dalam analisis data prediktif, terutama yang berkaitan dengan risiko dalam sektor keuangan. Harga pelatihan hanya Rp2.550.000, dan peserta akan mendapatkan sertifikat BNSP yang diakui secara nasional. Untuk informasi lebih lanjut dan pendaftaran, Anda dapat mengunjungi tautan ini.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *