Sertifikasi dan Pengembangan Kompetensi Data Science BNSP
05-Nov-2025
Pembuat : Admin Mobile Faculty
Kategori : Media Pembelajaran
Program ini dapat diikuti secara online maupun offline dengan biaya terjangkau. Peserta akan dibimbing untuk menguasai keterampilan Data Science secara menyeluruh dan dipersiapkan mengikuti uji kompetensi resmi BNSP.
Perkembangan teknologi dan transformasi digital menuntut perusahaan untuk mengambil keputusan berbasis data. Data Science menjadi kompetensi wajib bagi para profesional yang ingin unggul dalam persaingan industri modern. Namun, penguasaan teknis saja tidak cukup—dibutuhkan pengakuan kompetensi yang bersifat formal melalui sertifikasi resmi.
Sertifikasi dan Pengembangan Kompetensi Data Science BNSP dirancang untuk memberikan pembekalan mendalam mengenai pengolahan data, analisis, pemodelan machine learning, visualisasi, serta penyusunan laporan berbasis data. Program ini sesuai bagi pemula maupun profesional yang ingin meningkatkan skill dan memperoleh sertifikat kompetensi nasional BNSP.
| No | Kode Unit | Judul Unit Kompetensi |
|---|---|---|
| 1 | DS.01 | Mengumpulkan dan menyiapkan data |
| 2 | DS.02 | Melakukan eksplorasi dan analisis data |
| 3 | DS.03 | Membangun model machine learning |
| 4 | DS.04 | Mengevaluasi performa model |
| 5 | DS.05 | Membuat visualisasi data |
| 6 | DS.06 | Menyusun workflow Data Science |
| 7 | DS.07 | Menyusun laporan analisis data |
| 8 | DS.08 | Melakukan deployment model |
| 9 | DS.09 | Mengaplikasikan etika dan keamanan data |
Perusahaan properti ingin memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanah, jumlah kamar, dan lokasi. Peserta diminta membangun model regresi sederhana.
Contoh coding (teks biasa):
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
df = pd.read_csv("house_price.csv")
df = df.dropna()
X = df[["luas_tanah", "kamar", "skor_lokasi"]]
y = df["harga"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, pred)
print("MSE:", mse)
Analisis yang diharapkan peserta:
| Hari | Materi Utama | Rincian |
|---|---|---|
| Hari 1 | Fundamental Data Science & Data Preparation | - Konsep dasar Data Science - Python untuk analisis data - Data cleaning & preprocessing - Statistik dasar - Exploratory Data Analysis (EDA) |
| Hari 2 | Machine Learning & Visualization | - Supervised Learning - Unsupervised Learning - Evaluasi model ML - Visualisasi data dengan Matplotlib dan Seaborn - Penyusunan laporan proyek Data Science |
| Hari 3 | Uji Kompetensi BNSP | - Analisis data end-to-end - Pemodelan machine learning - Penyusunan laporan - Presentasi proyek & wawancara asesor |
Program Sertifikasi dan Pengembangan Kompetensi Data Science BNSP memberikan pembekalan lengkap dan sesuai standar nasional untuk membantu peserta meningkatkan kemampuan teknis sekaligus mendapatkan bukti kompetensi resmi dari BNSP.
✅ Pelatihan + Sertifikasi: Rp9.500.000
✅ Sudah termasuk penginapan + makan
✅ Tersedia offline maupun online
✅ Minimal 5 peserta
✅ Info lengkap: https://mobilefaculty.com