Tag: pelatihan coding data science bnsp online

Program ini tersedia online maupun offline, dengan harga pelatihan Rp1.500.000 dan sertifikasi Rp800.000. Minimal 5 peserta. Cocok untuk profesional dan lulusan bidang informatika. Pendahuluan Profesi Data Scientist menjadi salah satu peran kunci dalam era transformasi digital. Keahlian dalam mengolah data besar (big data), membuat model prediktif, dan menghasilkan insight strategis menjadikan profesi ini sangat dibutuhkan oleh berbagai sektor industri. Untuk menjamin kompetensi para profesional di bidang ini, Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) menyelenggarakan sertifikasi resmi berdasarkan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI). Skema Data Scientist BNSP ditujukan untuk memastikan peserta memiliki kemampuan teknis dan logis dalam membangun dan mengevaluasi model data secara menyeluruh. 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 (Coding) Studi Kasus: Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Dataset Akademik Deskripsi: Peserta diminta membangun model prediksi menggunakan algoritma decision tree untuk menentukan kemungkinan kelulusan mahasiswa berdasarkan nilai, absensi, dan status ekonomi. Contoh kode: python CopyEdit import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # Load dataset data = pd.read_csv('mahasiswa.csv') # Preprocessing data = data.dropna() X = data[['nilai', 'absensi', 'status_ekonomi']] y = data['lulus'] # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Model model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Evaluasi prediksi = model.predict(X_test) print("Akurasi:", accuracy_score(y_test, prediksi)) Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Waktu Materi Pelatihan 1 09.00 – 10.30 WIB Pengenalan Data Science dan Tujuan Bisnis 10.30 – 12.00 WIB Teknik Pembersihan dan Validasi Data 13.00 – 14.30 WIB Pembangunan Objek dan Konstruksi Dataset 14.30 – 16.00 WIB Praktik Menelaah dan Menentukan Tujuan Teknis 2 09.00 – 10.30 WIB Membuat Skenario Model dan Pemodelan 10.30 – 12.00 WIB Evaluasi Model dan Proses Review 13.00 – 14.30 WIB Simulasi Uji Kompetensi 14.30 – 16.00 WIB Diskusi Hasil dan Tanya Jawab Rincian Unit Kompetensi Menentukan Objektif Bisnis: Merumuskan masalah bisnis yang dapat diselesaikan dengan pendekatan data. Menentukan Tujuan Teknis Data Science: Menerjemahkan objektif bisnis ke dalam bentuk tujuan teknis analitis. Menelaah dan Memvalidasi Data: Menyusun kualitas data agar siap digunakan dalam pemodelan. Menentukan Objek & Membersihkan Data: Identifikasi variabel penting, kemudian melakukan cleansing dan standarisasi. Mengkonstruksi Data: Menyusun fitur, atribut, dan struktur data untuk input model. Membangun Skenario Model: Menentukan pendekatan algoritma dan workflow pemodelan. Membangun, Mengevaluasi, dan Mereview Model: Membangun model prediktif dan melakukan evaluasi kinerja serta review iteratif. Persyaratan Dasar Pemohon Sertifikasi Lulusan S1 jurusan Teknik Informatika/Sistem Informasi yang memiliki sertifikat pelatihan Data Scientist, atau Tenaga kerja yang memiliki pengalaman kerja minimal 3 tahun di bidang Data Science. Kesimpulan Sertifikasi Data Scientist BNSP adalah standar nasional yang menjamin kualitas dan profesionalitas Anda di bidang ilmu data. Program ini cocok untuk profesional maupun lulusan baru yang ingin memperkuat kredibilitas dan peluang karier di era digital berbasis AI dan Big Data. Harga Sertifikasi: Rp800.000 Biaya Pelatihan: Rp1.500.000 Minimal peserta: 5 orang Pelaksanaan: Online / Offline 📌 Daftar & informasi lengkap:https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/