kursus data scientist bnsp online

Program ini tersedia secara online maupun offline dengan biaya terjangkau, yaitu Rp1.500.000 untuk pelatihan dan Rp800.000 untuk sertifikasi resmi BNSP. Minimal peserta 5 orang. Pendahuluan Perkembangan teknologi informasi dan data saat ini menjadikan profesi Data Scientist sebagai salah satu peran kunci di berbagai sektor industri. Data Scientist bertanggung jawab untuk mengolah data dalam skala besar, melakukan analisis prediktif, hingga menyusun insight strategis bagi pengambilan keputusan bisnis. Melalui program Sertifikasi Data Scientist – Skema Resmi BNSP Online, peserta akan mendapatkan pengakuan kompetensi secara nasional berdasarkan SKKNI (Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia). Sertifikasi ini memastikan bahwa kompetensi Anda diakui oleh industri dan negara. 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: Memprediksi Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi Digital Seorang peserta diminta untuk: Menggunakan dataset pengguna aplikasi (jumlah klik, waktu akses, rating, komentar), Melakukan pembersihan dan validasi data, Membangun model klasifikasi (contoh: Decision Tree atau Random Forest), Mengevaluasi performa model menggunakan confusion matrix dan F1-score. Contoh kode sederhana menggunakan Python: python CopyEdit from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report # Dataset dummy X = df[['jumlah_klik', 'waktu_akses']] y = df['kepuasan_pengguna'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Waktu Materi Pelatihan 1 08.00 – 10.00 Penentuan objektif bisnis & tujuan teknis Data Science 10.15 – 12.00 Teknik pengumpulan dan validasi data 13.00 – 15.00 Data cleansing & konstruksi data 15.15 – 17.00 Pembuatan skenario model dan pemilihan algoritma 2 08.00 – 10.00 Pembuatan dan evaluasi model machine learning 10.15 – 12.00 Review proses pemodelan & simulasi kasus 13.00 – 15.00 Finalisasi portofolio & asesmen mandiri 15.15 – 17.00 Bimbingan teknis uji sertifikasi dan tanya jawab MUK Rincian Unit Kompetensi Peserta akan dibimbing untuk: Merancang proses analisis data berbasis tujuan bisnis, Melakukan validasi dan pembersihan data dari berbagai sumber, Membangun model prediktif dan melakukan evaluasi, Menyusun laporan analisis dan mengkomunikasikan hasil ke stakeholder. Persyaratan Peserta Sertifikasi Lulusan S1 dari jurusan Teknik Informatika/Sistem Informasi/Data Science dengan sertifikat pelatihan Data Scientist, atau Tenaga kerja dengan pengalaman kerja minimal 3 tahun di bidang pengolahan data atau data science. Kesimpulan Program Sertifikasi Data Scientist – Skema Resmi BNSP Online adalah langkah ideal bagi Anda yang ingin meningkatkan karier dan mendapatkan pengakuan nasional di bidang analitik data. Dengan pelatihan intensif 2 hari dan uji sertifikasi berbasis MUK resmi dari BNSP, Anda siap bersaing di industri data. 💻 Tersedia Online & Offline💰 Biaya Pelatihan: Rp1.500.000📜 Biaya Sertifikasi: Rp800.000👥 Minimal 5 Peserta 🔗 Cek jadwal dan pendaftaran lengkap di:https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Tag: kursus data scientist bnsp online

Sertifikasi Data Scientist – Skema Resmi BNSP Online

Program Kompetensi Data Scientist – Sertifikasi BNSP

Uji Kompetensi Profesi Data Scientist – Sertifikasi BNSP

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Online Big Data Scientist Profesional – Analisis Data Skala Besar