Tag: pelatihan data preprocessing data science bnsp online

Pendahuluan Dalam dunia nyata, seorang Data Scientist dituntut untuk menyelesaikan proyek secara menyeluruh, mulai dari eksplorasi data (EDA), pemodelan machine learning, hingga implementasi model dalam bentuk aplikasi atau dashboard yang dapat digunakan oleh pengguna akhir. Pelatihan ini dirancang khusus untuk memberikan pengalaman praktis kepada peserta dalam menyusun proyek data science secara end-to-end menggunakan Python. Peserta akan belajar bagaimana membangun pipeline analisis data dari awal hingga tahap deployment menggunakan Flask dan Streamlit. ✅ Pelatihan bisa diikuti online📜 Sertifikasi resmi dari BNSP💰 Biaya hanya Rp2.500.000 Unit Kompetensi Melakukan Exploratory Data Analysis (EDA) Menemukan pola, outlier, dan insight awal dari dataset. Membangun Model Machine Learning Pemilihan model yang tepat dan tuning hyperparameter. Evaluasi dan Validasi Model Cross-validation dan pengukuran performa model. Deployment Model Menyimpan model dengan Pickle dan membangun aplikasi menggunakan Flask atau Streamlit. Penyusunan Laporan Proyek dan Dokumentasi Dokumentasi pipeline dan hasil analisis secara profesional. Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Prediksi Kemungkinan Churn Pelanggan E-Commerce Deskripsi Masalah:Sebuah perusahaan e-commerce ingin memprediksi pelanggan yang kemungkinan akan berhenti menggunakan layanan mereka. python CopyEdit import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import classification_report import pickle # Load data df = pd.read_csv('ecommerce_churn.csv') df = pd.get_dummies(df, drop_first=True) # Split X = df.drop('churn', axis=1) y = df['churn'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Model model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Evaluation y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # Save model with open('model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(model, file) Model ini bisa digunakan dalam aplikasi Streamlit atau Flask untuk prediksi langsung. Silabus 2 Hari Pelatihan Hari Topik Deskripsi Hari 1 Exploratory Data Analysis (EDA) Teknik eksplorasi data, visualisasi, data cleansing, outlier detection Machine Learning & Evaluasi Pembuatan dan evaluasi model (regresi dan klasifikasi) Hari 2 Deployment Model Simulasi deployment menggunakan Flask/Streamlit + pickle Proyek Mini & Sertifikasi Simulasi proyek end-to-end + pendampingan portofolio dan presentasi hasil Kesimpulan Pelatihan ini cocok bagi siapa saja yang ingin naik level dari sekadar belajar teori ke penerapan nyata proyek data science. Dengan pendekatan end-to-end dan disertai sertifikasi BNSP, peserta akan memiliki portofolio yang dapat digunakan untuk kebutuhan profesional maupun freelance. ✅ Online📜 Sertifikasi BNSP💰 Rp2.500.000 👉 Info dan pendaftaran lengkap:https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/