bnsp prediksi data – Mobile Faculty

Program ini dapat diikuti secara offline maupun online dengan biaya Rp5.700.000, sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan. Minimal peserta adalah 8 orang. Pendahuluan Profesi Associate Data Scientist merupakan salah satu karir strategis di era digital yang mengandalkan analisis data untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis bukti. Pelatihan dan Sertifikasi Profesi Associate Data Scientist – BNSP ini dirancang untuk membekali peserta dengan keterampilan mengolah data, membangun model prediktif, serta mengevaluasi hasil analisis sesuai standar kompetensi kerja nasional.Program ini memadukan pembelajaran teori dan praktik, serta diakhiri dengan uji kompetensi resmi dari BNSP untuk mendapatkan pengakuan kompetensi 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 Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data AkademikSeorang data scientist diminta untuk memprediksi kemungkinan kelulusan mahasiswa tepat waktu berdasarkan data IPK, kehadiran, dan keterlibatan di kegiatan kampus. Dataset mencakup 500 data mahasiswa.Langkah pengerjaan: Mengumpulkan data dari sistem akademik. Membersihkan data dari nilai kosong dan anomali. Menentukan variabel target (Lulus/Tidak Lulus). Membagi data menjadi train dan test set. Membangun model Machine Learning (misalnya Logistic Regression atau Random Forest). Mengevaluasi hasil dengan metrik akurasi, precision, dan recall. Contoh kode Python sederhana: import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import classification_report data = pd.read_csv("data_mahasiswa.csv")data = data.dropna() X = data[['IPK', 'Kehadiran', 'Aktivitas']]y = data['Lulus'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = RandomForestClassifier()model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) Silabus Pelatihan dan Uji Kompetensi Hari Waktu Kegiatan Hari 1 08.00 – 09.00 Pembukaan & Pengenalan Profesi Associate 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 13.15 – 15.00 Unit 3: Memvalidasi Data 15.00 – 15.15 Coffee Break 15.15 – 17.00 Unit 4: Menentukan Objek Data Hari 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 13.15 – 15.00 Unit 8: Membangun Model 15.00 – 15.15 Coffee Break 15.15 – 17.00 Unit 9: Mengevaluasi Hasil Pemodelan Hari 3 (Uji Kompetensi) 08.00 – 10.00 Praktik Uji Kompetensi 10.00 – 10.15 Coffee Break 10.15 – 12.00 Presentasi Portofolio 12.00 – 13.00 Istirahat 13.00 – 15.00 Wawancara Asesor 15.00 – 15.15 Coffee Break 15.15 – 16.00 Penutupan & Pengumuman Kesimpulan Pelaksanaan Pelatihan & Sertifikasi Profesi Associate Data Scientist – BNSP ini memberikan kesempatan bagi peserta untuk menguasai keterampilan inti analisis data hingga siap terjun di dunia kerja. Program ini dapat diikuti secara offline maupun online dengan biaya Rp5.700.000, sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, dengan minimal 8 peserta.Detail informasi dan pendaftaran dapat dilihat di: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/