Tag: pelatihan evaluasi akurasi model prediksi bnsp

Pendahuluan Di era digital saat ini, memiliki portofolio proyek data science yang kuat dan relevan menjadi salah satu syarat utama untuk menembus dunia kerja sebagai Data Analyst maupun Data Scientist. Proyek nyata dengan tahapan analisis yang komprehensif dari pengolahan data, eksplorasi, visualisasi hingga pembuatan model prediktif akan sangat meningkatkan kredibilitas Anda di mata HR atau klien freelance. Melalui pelatihan ini, peserta akan dibimbing secara sistematis untuk membangun proyek data science dari nol, menggunakan tools seperti Python, Pandas, Matplotlib, dan Scikit-Learn. Di akhir pelatihan, peserta akan memiliki minimal satu proyek siap tayang di GitHub atau portofolio pribadi, lengkap dengan sertifikasi BNSP sebagai bukti kompetensi. ✅ Pelatihan bisa diikuti secara online📜 Sertifikasi resmi dari BNSP💰 Biaya hanya Rp2.500.000 Unit Kompetensi Identifikasi dan Penentuan Topik Proyek Data Science Memilih data yang relevan sesuai industri atau tujuan personal Pengolahan dan Eksplorasi Data (EDA) Membersihkan, mengeksplorasi, dan memahami struktur data Pembuatan Model Machine Learning Menggunakan algoritma supervised learning (klasifikasi & regresi) Visualisasi dan Interpretasi Hasil Menyampaikan insight dengan grafik interaktif & storytelling data Penyusunan Portofolio dan Publikasi Proyek Menyusun laporan profesional dan publikasi ke GitHub atau Notion Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Prediksi Harga Rumah Deskripsi:Menggunakan dataset harga rumah dari Kaggle, peserta diminta membangun model prediksi harga berdasarkan variabel seperti luas bangunan, jumlah kamar, lokasi, dll. python CopyEdit import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = pd.read_csv("housing.csv") df = df.dropna() # Feature selection X = df[['SquareFeet', 'Bedrooms', 'Bathrooms']] y = df['Price'] # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Model model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # Predict & Visualize y_pred = model.predict(X_test) plt.scatter(y_test, y_pred) plt.xlabel("Actual Price") plt.ylabel("Predicted Price") plt.title("Prediksi Harga Rumah") plt.show() Silabus 2 Hari Pelatihan Hari Topik Deskripsi Hari 1 Memulai Proyek Data Science Memilih topik, mengunduh dataset, EDA dan data cleaning Machine Learning Dasar Penerapan model regresi/klasifikasi + evaluasi model Hari 2 Visualisasi dan Presentasi Proyek Plot data dengan Matplotlib & Seaborn, pembuatan narasi data Upload ke GitHub + Review Portofolio Upload proyek ke GitHub, penilaian akhir, dan simulasi presentasi proyek Kesimpulan Pelatihan ini adalah langkah ideal bagi Anda yang ingin masuk ke dunia data science secara profesional. Tidak hanya belajar teknis, peserta juga akan menghasilkan proyek nyata yang bisa langsung dipajang di portofolio untuk melamar kerja atau membuka jasa analisis data. 🌐 Online📜 Sertifikasi BNSP resmi💰 Rp2.500.000 saja 👉 Info lengkap dan pendaftaran:https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/