Sertifikasi Data Science BNSP: Pelatihan Online Machine Learning Dasar dengan Scikit-Learn

Pendahuluan

Machine Learning merupakan salah satu pilar utama dalam dunia Data Science modern. Dengan algoritma yang mampu belajar dari data, machine learning memberikan solusi prediktif untuk berbagai kebutuhan seperti klasifikasi, regresi, segmentasi, dan banyak lagi. Salah satu library Python yang paling banyak digunakan dalam dunia industri dan akademik adalah Scikit-Learn.

Pelatihan ini ditujukan bagi pemula yang ingin memahami dasar-dasar machine learning secara praktis, menggunakan Scikit-Learn sebagai alat utama. Program ini juga mempersiapkan peserta untuk mengikuti sertifikasi resmi dari BNSP di bidang Data Science.

✅ Pelatihan 100% online dan berbasis proyek nyata
✅ Sertifikat resmi dari BNSP
✅ Biaya hanya Rp2.500.000

Unit Kompetensi

Pengantar Machine Learning
- Konsep supervised vs unsupervised learning, pipeline kerja data science.
Persiapan Dataset dan Pra-Pemrosesan
- Feature selection, handling missing values, data normalization.
Model Klasifikasi Dasar
- Logistic Regression, Decision Tree, dan KNN.
Evaluasi Model
- Confusion matrix, accuracy, precision, recall, cross-validation.
Pengantar Unsupervised Learning
- Clustering dengan K-Means.
Persiapan Sertifikasi BNSP
- Studi kasus proyek akhir dan simulasi ujian.

Contoh Studi Kasus dan Coding

Studi Kasus: Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai dan Kehadiran

Deskripsi:
Menggunakan Logistic Regression untuk memprediksi apakah seorang mahasiswa akan lulus atau tidak.

python

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.metrics import classification_report

# Load data
data = pd.read_csv(“data_mahasiswa.csv”)

# Feature dan target
X = data[[‘nilai_rata_rata’, ‘kehadiran’]]
y = data[‘lulus’] # 1 = lulus, 0 = tidak lulus

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

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

# Prediksi dan evaluasi
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

Silabus Pelatihan 2 Hari

Hari	Topik	Deskripsi
Hari 1	Dasar Machine Learning dan Scikit-Learn	Pengenalan ML, tipe algoritma, dan penggunaan Scikit-Learn
	Latihan: Model Klasifikasi Sederhana	Logistic Regression & Decision Tree, serta evaluasi model
Hari 2	Clustering dan Model Unsupervised Learning	K-Means clustering dan interpretasi hasil
	Simulasi Sertifikasi BNSP	Studi kasus akhir dan review hasil analisis

Kesimpulan

Pelatihan ini cocok untuk siapa pun yang ingin memulai karir di bidang Machine Learning dan Data Science, dari nol hingga mampu membangun model sederhana dengan Scikit-Learn. Selain itu, Anda akan mendapatkan sertifikat resmi dari BNSP sebagai bukti penguasaan kompetensi.

✅ Sertifikasi resmi dari BNSP
✅ Pelatihan 100% online, praktis dan fleksibel
✅ Biaya hanya Rp2.500.000

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