Tag: kelas bnsp online skema data scientist

Program ini dapat diikuti secara online maupun offline dengan harga terjangkau. Pelatihan hanya Rp1.500.000 dan sertifikasi resmi BNSP seharga Rp800.000. Minimal 5 peserta. Pendahuluan Dalam era transformasi digital saat ini, kemampuan untuk mengolah, menganalisis, dan memanfaatkan data menjadi salah satu kompetensi inti yang sangat dibutuhkan di berbagai sektor industri. Profesi Data Scientist menjadi semakin penting dalam membantu organisasi membuat keputusan berbasis data. Untuk menjamin standar profesionalisme dan keterampilan praktis di bidang ini, Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) menyediakan skema sertifikasi Data Scientist berbasis SKKNI. Sertifikasi ini tidak hanya menjadi bukti kompetensi, tetapi juga membuka peluang karir yang lebih luas baik di dalam maupun luar negeri. Unit Kompetensi No Kode Unit Unit Kompetensi 1 J.62DMI00.001.1 Menentukan Objektif Bisnis 2 J.62DMI00.002.1 Menentukan Tujuan Teknis Data Science 3 J.62DMI00.005.1 Menelaah Data 4 J.62DMI00.006.1 Memvalidasi Data 5 J.62DMI00.007.1 Menentukan Objek Data 6 J.62DMI00.008.1 Membersihkan Data 7 J.62DMI00.009.1 Mengkonstruksi Data 8 J.62DMI00.012.1 Membangun Skenario Model 9 J.62DMI00.013.1 Membangun Model 10 J.62DMI00.014.1 Mengevaluasi Hasil Pemodelan 11 J.62DMI00.015.1 Melakukan Proses Review Pemodelan Studi Kasus Studi Kasus: Prediksi Tingkat Kepuasan Pelanggan Menggunakan Decision Tree Seorang Data Scientist diberikan dataset pelanggan dari sebuah perusahaan e-commerce. Dataset ini mencakup usia, lama berlangganan, rata-rata belanja bulanan, dan skor kepuasan pelanggan. Tugasnya adalah membangun model decision tree untuk memprediksi apakah pelanggan akan merasa puas atau tidak. Contoh kode (Python, ringkas): python CopyEdit from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # Data dummy X = [[25, 12, 300], [40, 24, 500], [22, 3, 100], [35, 6, 450]] y = ['puas', 'puas', 'tidak puas', 'puas'] # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25) # Model model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Evaluasi pred = model.predict(X_test) print("Akurasi:", accuracy_score(y_test, pred)) Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Waktu Materi Pelatihan 1 08.00 – 10.00 Penentuan objektif bisnis dan tujuan teknis data science 10.15 – 12.00 Penelaahan, validasi, dan penentuan objek data 13.00 – 15.00 Pembersihan data dan konstruksi data 15.15 – 17.00 Praktik exploratory data analysis dan data preprocessing 2 08.00 – 10.00 Pembangunan skenario dan pemodelan data 10.15 – 12.00 Evaluasi hasil pemodelan dan review proses 13.00 – 15.00 Simulasi ujian kompetensi & portofolio 15.15 – 17.00 Pembekalan wawancara asesor dan persiapan sertifikasi BNSP Rincian Unit Kompetensi Setiap unit kompetensi bertujuan memberikan pemahaman dan keterampilan yang mendalam mulai dari perencanaan analisis data, proses ETL (Extract, Transform, Load), hingga evaluasi dan validasi model berbasis machine learning, yang seluruhnya berlandaskan standar nasional (SKKNI) untuk profesi Data Scientist. Persyaratan Dasar Pemohon Sertifikasi Lulusan S1 jurusan Teknik Informatika yang telah mengikuti pelatihan berbasis kompetensi Data Scientist, atau Tenaga kerja profesional dengan pengalaman kerja di bidang Data Science minimal 3 tahun. Kesimpulan Program Sertifikasi Profesi Data Scientist oleh BNSP merupakan langkah strategis untuk memperkuat karir Anda di bidang data. Dengan biaya pelatihan hanya Rp1.500.000 dan biaya sertifikasi Rp800.000, Anda akan memperoleh pengakuan resmi dari negara terhadap kompetensi Anda. Tersedia kelas online dan offline, serta bisa diselenggarakan minimal 5 peserta.Informasi selengkapnya dan pendaftaran dapat Anda akses melalui:👉 https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/