Program pelatihan dan sertifikasi ini dapat diikuti secara online maupun offline dengan biaya Rp5.700.000 (sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta). Dirancang khusus untuk membekali peserta dengan keterampilan praktis dan kompetensi resmi sesuai standar BNSP dalam bidang Junior Data Scientist.

Pendahuluan

Profesi Junior Data Scientist kini menjadi salah satu karir yang paling dicari di era transformasi digital. Perusahaan dari berbagai sektor membutuhkan tenaga ahli yang mampu mengolah, menganalisis, dan memodelkan data untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Sertifikasi Nasional Junior Data Scientist – Pelatihan Standar BNSP ini memberikan pelatihan intensif berbasis Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI), sehingga peserta siap bersaing di dunia kerja dengan pengakuan resmi dari BNSP.

Pelatihan ini memadukan teori, praktik langsung, dan studi kasus, sehingga peserta tidak hanya memahami konsep, tetapi juga terampil dalam implementasi nyata pengolahan dan analisis data.

Unit Kompetensi

No	Kode Unit	Judul Unit Kompetensi
1	J.62DMI00.004.1	Mengumpulkan Data
2	J.62DMI00.005.1	Menelaah Data
3	J.62DMI00.006.1	Memvalidasi Data
4	J.62DMI00.007.1	Menentukan Objek Data
5	J.62DMI00.008.1	Membersihkan Data
6	J.62DMI00.009.1	Mengkonstruksi Data
7	J.62DMI00.010.1	Menentukan Label Data
8	J.62DMI00.013.1	Membangun Model
9	J.62DMI00.014.1	Mengevaluasi Hasil Pemodelan

Contoh Studi Kasus

Seorang analis data diminta membangun model prediksi churn pelanggan untuk perusahaan telekomunikasi menggunakan dataset pelanggan. Proses ini mencakup pengumpulan data, pembersihan data, penentuan label, pembangunan model, dan evaluasi hasil.

Contoh potongan kode Python sederhana untuk membangun model prediksi:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

Mengimpor dataset

data = pd.read_csv(‘data_churn.csv’)

Memisahkan fitur dan label

X = data.drop(‘Churn’, axis=1)
y = data[‘Churn’]

Split data

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

Membuat model Random Forest

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

Prediksi dan evaluasi

y_pred = model.predict(X_test)
print(“Akurasi:”, accuracy_score(y_test, y_pred))

Silabus Pelatihan & Uji Kompetensi

Hari	Waktu	Kegiatan
1	08.00 – 09.00	Pembukaan & Pengenalan Profesi Junior Data Scientist
	09.00 – 10.30	Unit 1: Mengumpulkan Data
	10.30 – 10.45	Coffee Break
	10.45 – 12.15	Unit 2: Menelaah Data
	12.15 – 13.15	Istirahat Makan Siang
	13.15 – 15.00	Unit 3: Memvalidasi Data
	15.00 – 15.15	Coffee Break
	15.15 – 17.00	Unit 4: Menentukan Objek Data
2	08.00 – 09.30	Unit 5: Membersihkan Data
	09.30 – 10.30	Unit 6: Mengkonstruksi Data
	10.30 – 10.45	Coffee Break
	10.45 – 12.15	Unit 7: Menentukan Label Data
	12.15 – 13.15	Istirahat Makan Siang
	13.15 – 15.00	Unit 8: Membangun Model
	15.00 – 15.15	Coffee Break
	15.15 – 17.00	Unit 9: Mengevaluasi Hasil Pemodelan
3	08.00 – 10.00	Uji Kompetensi (Praktik & Studi Kasus)
	10.00 – 10.15	Coffee Break
	10.15 – 12.00	Presentasi Portofolio
	12.00 – 13.00	Istirahat Makan Siang
	13.00 – 15.00	Wawancara Asesor & Penutupan

Kesimpulan

Pelaksanaan Sertifikasi Nasional Junior Data Scientist – Pelatihan Standar BNSP merupakan langkah strategis untuk mempersiapkan tenaga kerja terampil di bidang analisis data. Dengan metode pembelajaran praktis dan materi yang sesuai SKKNI, peserta akan siap menghadapi tantangan industri data.

Kami menyediakan program ini secara offline maupun online dengan harga Rp5.700.000 (sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta). Detail program dan harga dapat dilihat di link ini.

Sertifikasi Nasional Junior Data Scientist – Pelatihan Standar BNSP