bnsp visualisasi data – Mobile Faculty

Program ini dirancang bagi profesional dan pemula yang ingin meningkatkan kompetensi di bidang Data Science dengan standar BNSP. Pelatihan dapat diikuti secara online maupun offline dengan harga Rp5.700.000 (sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta). Pendahuluan Bidang Data Science kini menjadi salah satu kompetensi yang sangat dicari di dunia kerja. Associate Data Scientist adalah peran penting yang berfokus pada pengolahan data, analisis, dan penerapan model prediktif untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Program Sertifikasi Associate Data Scientist – Pelatihan Resmi BNSP ini memberikan pembekalan teori dan praktik yang terstruktur sesuai SKKNI, sehingga peserta mampu bekerja secara profesional dengan pengakuan kompetensi resmi dari BNSP. 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 Associate Data Scientist diminta untuk memprediksi churn pelanggan di sebuah perusahaan telekomunikasi berdasarkan dataset berisi informasi pelanggan, penggunaan layanan, dan status churn. Contoh coding Python sederhana untuk membangun model prediksi churn dengan Logistic Regression: import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score Membaca dataset data = pd.read_csv("churn.csv") Memilih fitur dan target X = data[['tenure', 'MonthlyCharges', 'TotalCharges']]y = data['Churn'].map({'Yes': 1, 'No': 0}) Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) Model Logistic Regression model = LogisticRegression(max_iter=200)model.fit(X_train, y_train) Evaluasi y_pred = model.predict(X_test)print("Akurasi:", accuracy_score(y_test, y_pred)) Silabus Pelatihan dan Uji Kompetensi Hari Waktu Materi Hari 1 08.00 – 09.00 Pembukaan & Pengantar Data Science 09.00 – 10.00 Unit Kompetensi: Mengumpulkan Data 10.00 – 10.15 Coffee Break 10.15 – 12.00 Unit Kompetensi: Menelaah Data & Memvalidasi Data 12.00 – 13.00 Istirahat Makan Siang 13.00 – 15.00 Unit Kompetensi: Menentukan Objek Data & Membersihkan Data 15.00 – 15.15 Coffee Break 15.15 – 17.00 Praktik Pengolahan Data Hari 2 08.00 – 09.30 Mengkonstruksi Data & Menentukan Label Data 09.30 – 10.00 Coffee Break 10.00 – 12.00 Membangun Model 12.00 – 13.00 Istirahat Makan Siang 13.00 – 15.00 Mengevaluasi Hasil Pemodelan 15.00 – 15.15 Coffee Break 15.15 – 17.00 Simulasi Proyek Data Science Hari 3 08.00 – 10.00 Uji Kompetensi – Praktik 10.00 – 10.15 Coffee Break 10.15 – 12.00 Uji Kompetensi – Studi Kasus 12.00 – 13.00 Istirahat Makan Siang 13.00 – 15.00 Wawancara Asesor & Penutupan Kesimpulan Pelatihan dan Sertifikasi Associate Data Scientist – BNSP ini dirancang untuk memastikan peserta menguasai keterampilan pengolahan data, analisis, dan pemodelan prediktif sesuai standar nasional. Program ini tersedia secara online maupun offline dengan harga terjangkau Rp5.700.000 (termasuk penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta). Dengan sertifikasi resmi BNSP, peserta akan memiliki pengakuan kompetensi yang diakui secara nasional dan menjadi nilai tambah di dunia kerja.Detail informasi dan pendaftaran dapat dilihat di tautan ini.

Tag: bnsp visualisasi data

Sertifikasi Associate Data Scientist – Pelatihan Resmi BNSP

Program Resmi Sertifikasi Associate Data Scientist – BNSP

Pelatihan dan Uji Sertifikasi Data Analyst – Skema BNSP