pelatihan bnsp evaluasi model data scientist

Pendahuluan Profesi Data Scientist kini menjadi salah satu yang paling dicari di era digital. Perusahaan membutuhkan tenaga ahli yang mampu mengubah data kompleks menjadi informasi strategis untuk pengambilan keputusan. Untuk memastikan kualitas dan standar kompetensi, Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) menghadirkan Program Sertifikasi Resmi Data Scientist berbasis SKKNI (Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia). Program ini tidak hanya memberikan pengakuan resmi, tetapi juga membekali peserta dengan keterampilan teknis dan praktis yang sesuai kebutuhan industri. Unit Kompetensi J.62DMI00.001.1 – Menentukan Objektif Bisnis J.62DMI00.002.1 – Menentukan Tujuan Teknis Data Science J.62DMI00.005.1 – Menelaah Data J.62DMI00.006.1 – Memvalidasi Data J.62DMI00.007.1 – Menentukan Objek Data J.62DMI00.008.1 – Membersihkan Data J.62DMI00.009.1 – Mengkonstruksi Data J.62DMI00.012.1 – Membangun Skenario Model J.62DMI00.013.1 – Membangun Model J.62DMI00.014.1 – Mengevaluasi Hasil Pemodelan J.62DMI00.015.1 – Melakukan Proses Review Pemodelan Contoh Studi Kasus (Dengan Coding) Kasus: Prediksi kelayakan pinjaman menggunakan Decision Tree. import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # Dataset sederhana data = { 'income': [3000, 4000, 2500, 7000, 10000, 2000], 'loan_amount': [1000, 1500, 1200, 5000, 7000, 800], 'approved': [1, 1, 0, 1, 1, 0] } df = pd.DataFrame(data) # Variabel independen & dependen X = df[['income', 'loan_amount']] y = df['approved'] # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # Bangun model Decision Tree model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Prediksi y_pred = model.predict(X_test) # Evaluasi print("Akurasi:", accuracy_score(y_test, y_pred)) Model ini menunjukkan bagaimana seorang Data Scientist mampu membantu perusahaan dalam membuat keputusan berbasis data. Silabus Pelatihan (2 Hari Pelatihan + 1 Hari Uji Kompetensi) Hari Materi Bentuk Kegiatan Hari 1 Menentukan objektif bisnis, tujuan teknis, menelaah data, memvalidasi data Teori & Diskusi Hari 2 Membersihkan data, mengkonstruksi data, membangun skenario & model, evaluasi pemodelan Workshop & Praktik Hari 3 Uji Kompetensi Sertifikasi BNSP Asesmen Teori & Praktik Rincian Unit Kompetensi / Uraian Tugas Menentukan tujuan bisnis dan teknis untuk proyek data science. Melakukan analisis, validasi, dan pembersihan data agar siap diolah. Mengembangkan skenario model, membangun model prediktif, dan mengevaluasi performa model. Menyusun review hasil pemodelan sebagai dasar pengambilan keputusan. Kesimpulan Sertifikasi Resmi BNSP Bidang Data Scientist adalah bukti pengakuan nasional atas kompetensi Anda di bidang data science. Program ini kami selenggarakan secara offline maupun online dengan harga Rp8.100.000 (sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta). 👉 Info detail & pendaftaran dapat diakses melalui: Mobile Faculty – Skema Sertifikasi Bidang Komputer

Tag: pelatihan bnsp evaluasi model data scientist

Sertifikasi Resmi BNSP Bidang Data Scientist

Pelatihan dan Uji Sertifikasi Data Scientist Terstandar BNSP

Program Sertifikasi Kompetensi Data Scientist – BNSP