Data Science Python – Mobile Faculty

Pendahuluan Dalam era Industri 4.0, perusahaan mengandalkan analisis data untuk meningkatkan efisiensi operasional, memahami perilaku pelanggan, serta mengoptimalkan proses manufaktur dan keuangan. Dengan berkembangnya teknologi seperti Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), dan Big Data, kebutuhan akan Data Analyst yang kompeten dalam mengolah dan menganalisis data industri semakin meningkat. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang analisis data dalam berbagai sektor industri, termasuk manufaktur, keuangan, dan pemasaran. Peserta akan belajar menggunakan Python, SQL, dan alat analisis lainnya untuk memproses data dari sistem IoT, menganalisis pola pasar, serta membuat model prediktif berbasis AI. Pelatihan ini juga mempersiapkan peserta untuk mendapatkan sertifikasi Data Analyst BNSP, yang akan meningkatkan daya saing di dunia kerja. Unit Kompetensi No Unit Kompetensi Deskripsi 1 Dasar-Dasar Data Analyst dalam Industri 4.0 Memahami peran analisis data dalam manufaktur, keuangan, dan pemasaran 2 Pengolahan Data dalam Industri Menggunakan SQL dan Python untuk membersihkan dan mengolah data industri 3 Analisis Data Manufaktur dengan IoT Menganalisis data dari sensor IoT untuk meningkatkan efisiensi produksi 4 Analisis Data Keuangan Menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk analisis risiko dan prediksi keuangan 5 Analisis Data Pemasaran Menggunakan customer segmentation dan analisis tren pasar untuk strategi pemasaran yang lebih efektif 6 Implementasi AI dalam Analisis Data Pengenalan machine learning dan deep learning dalam pengolahan data industri Contoh Kasus dan Penyelesaiannya dengan Python Studi Kasus: Prediksi Permintaan Produk di Industri Manufaktur Deskripsi Kasus Sebuah perusahaan manufaktur ingin memprediksi permintaan produk berdasarkan data historis penjualan dan sensor IoT untuk mengoptimalkan produksi dan menghindari kelebihan stok. Tujuan Analisis Membersihkan dan mengolah data historis penjualan dan sensor IoT menggunakan Python dan Pandas. Menggunakan Machine Learning (Random Forest) untuk memprediksi permintaan produk dalam periode mendatang. Memvisualisasikan hasil prediksi untuk mendukung pengambilan keputusan produksi. Langkah Penyelesaian import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_absolute_error # Simulasi data historis penjualan data = { "bulan": ["2023-01", "2023-02", "2023-03", "2023-04", "2023-05", "2023-06"], "jumlah_produksi": [5000, 5200, 5500, 5300, 5800, 6000], "suhu_mesin": [75, 76, 74, 77, 73, 78], # Data dari sensor IoT "kelembaban": [30, 32, 28, 33, 27, 35] # Data dari sensor IoT } # Konversi ke DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Konversi kolom bulan menjadi tipe datetime df["bulan"] = pd.to_datetime(df["bulan"]) # Memisahkan fitur dan target X = df[["suhu_mesin", "kelembaban"]] y = df["jumlah_produksi"] # Membagi data menjadi training dan testing X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Membuat model prediksi menggunakan Random Forest model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # Prediksi jumlah produksi di bulan mendatang y_pred = model.predict(X_test) # Evaluasi model mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Absolute Error: {mae:.2f}") # Visualisasi hasil prediksi plt.figure(figsize=(8,5)) sns.scatterplot(x=y_test, y=y_pred, color="blue", label="Prediksi vs Real") plt.xlabel("Jumlah Produksi Real") plt.ylabel("Jumlah Produksi Prediksi") plt.title("Prediksi Permintaan Produk dengan Machine Learning") plt.grid(True) plt.legend() plt.show() Kesimpulan Pelatihan ini memberikan keterampilan praktis dalam analisis data industri, termasuk manufaktur, keuangan, dan pemasaran. Peserta akan memahami bagaimana IoT dan AI dapat meningkatkan efisiensi operasional serta membantu dalam pengambilan keputusan berbasis data. Kami memiliki Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Analyst yang akan membekali Anda dengan keterampilan analisis data berbasis industri 4.0, menjadikan Anda lebih kompetitif dan siap menghadapi tantangan di dunia kerja modern. 🚀

Tag: Data Science Python

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP: Data Analyst untuk Industri 4.0

Certified Data Analyst BNSP: Data Cleaning dan Exploratory Data Analysis (EDA)

Sertifikasi BNSP Data Analyst: Business Intelligence dan Visualisasi Data

Certified Data Analyst BNSP: Pengolahan dan Analisis Data dengan SQL & Python