bnsp pelatihan data scientist

Program Pelatihan dan Sertifikasi Associate Data Scientist ini dapat diikuti secara offline maupun online dengan biaya Rp5.700.000. Harga sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta. Pendahuluan Associate Data Scientist adalah profesi yang memiliki keterampilan dalam mengolah, menganalisis, dan memodelkan data untuk menghasilkan insight yang bermanfaat dalam pengambilan keputusan bisnis. Dalam era digital saat ini, kemampuan ini sangat dibutuhkan oleh berbagai sektor, mulai dari teknologi, keuangan, kesehatan, hingga pemerintahan.Program ini disusun berdasarkan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) dan berlisensi resmi dari Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP), sehingga peserta yang lulus akan memperoleh sertifikat kompetensi yang diakui secara nasional. 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 Berikut contoh penerapan sederhana proses Data Science untuk memprediksi harga rumah berdasarkan dataset publik: 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 # 1. Mengumpulkan dan Membaca Data data = pd.read_csv("house_prices.csv") # 2. Menentukan Fitur dan Target X = data[["luas_tanah", "jumlah_kamar", "lokasi_skor"]] y = data["harga"] # 3. Membagi Data untuk Training dan Testing X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 4. Membangun Model model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 5. Evaluasi Model y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print("MSE:", mse) Studi kasus ini menggambarkan langkah-langkah mulai dari mengumpulkan data, membersihkan data, membangun model, hingga mengevaluasi hasil prediksi. Silabus Pelatihan dan Uji Kompetensi Hari Waktu Materi Hari 1 – Pelatihan 08.00 – 09.00 Pembukaan & Pengenalan Data Science 09.00 – 10.00 Unit 1: Mengumpulkan Data 10.00 – 10.15 Coffee Break 10.15 – 12.00 Unit 2: Menelaah Data 12.00 – 13.00 Istirahat Siang 13.00 – 14.30 Unit 3: Memvalidasi Data 14.30 – 14.45 Coffee Break 14.45 – 16.30 Unit 4: Menentukan Objek Data Hari 2 – Pelatihan 08.00 – 09.30 Unit 5: Membersihkan Data 09.30 – 10.00 Coffee Break 10.00 – 12.00 Unit 6: Mengkonstruksi Data 12.00 – 13.00 Istirahat Siang 13.00 – 14.30 Unit 7: Menentukan Label Data 14.30 – 14.45 Coffee Break 14.45 – 16.30 Unit 8 & 9: Membangun dan Mengevaluasi Model Hari 3 – Uji Kompetensi 08.00 – 10.00 Uji Praktik (Studi Kasus Data Science) 10.00 – 10.15 Coffee Break 10.15 – 12.00 Presentasi Portofolio 12.00 – 13.00 Istirahat Siang 13.00 – 14.30 Wawancara Asesor 14.30 – 14.45 Coffee Break 14.45 – 15.30 Penutupan & Pengumuman Hasil Kesimpulan Pelaksanaan Program Resmi Sertifikasi Associate Data Scientist – BNSP ini memberikan kesempatan bagi peserta untuk menguasai keterampilan inti dalam bidang data science, mulai dari pengumpulan data, pembersihan, pemodelan, hingga evaluasi.Kami menyediakan program ini secara offline maupun online dengan biaya Rp5.700.000 yang sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta.Detail dan informasi pendaftaran dapat dilihat melalui tautan berikut: Klik di sini

Tag: bnsp pelatihan data scientist

Program Resmi Sertifikasi Associate Data Scientist – BNSP

Program Sertifikasi Profesi Associate Data Scientist – Standar BNSP