Tag: pelatihan integrasi modeling dan analisis bnsp

Pendahuluan Dalam dunia kerja data-driven saat ini, tidak cukup hanya memahami teori Data Science. Perusahaan mencari profesional yang mampu menyelesaikan real-world problems dengan pendekatan ilmiah dan praktis. Oleh karena itu, proyek akhir atau Capstone Project menjadi salah satu komponen terpenting dalam membuktikan kompetensi Anda. Pelatihan ini menghadirkan sertifikasi resmi dari BNSP, disertai proyek akhir berbasis dataset industri serta evaluasi langsung oleh instruktur. Cocok untuk Anda yang ingin memvalidasi kemampuan dan meningkatkan portofolio sebagai Data Scientist profesional. 💻 Pelaksanaan: Online💰 Biaya: Rp2.500.000📌 Info lengkap: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/ Unit Kompetensi Eksplorasi Dataset Industri & Pembersihan Data Feature Engineering & Persiapan Modeling Pengembangan Model Prediktif / Klasifikasi Evaluasi dan Validasi Model Presentasi Proyek Capstone Simulasi Uji Kompetensi Sertifikasi BNSP Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Memprediksi Pembelian Ulang Pelanggan pada E-Commerce python CopyEdit import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix # Load dataset simulasi industri data = pd.read_csv("ecommerce_purchase_history.csv") # Feature Selection features = ['jumlah_transaksi', 'rata_rata_transaksi', 'frekuensi_kunjungan', 'durasi_langganan'] X = data[features] y = data['repeat_purchase'] # Split dan Model X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = GradientBoostingClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Evaluasi y_pred = model.predict(X_test) print("Akurasi:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) Silabus Pelatihan dalam 2 Hari Hari Topik Utama Deskripsi Hari 1 Eksplorasi Dataset dan Pembersihan Data Analisis eksploratif data, cleaning data industri, identifikasi fitur Feature Engineering dan Modeling Menyiapkan variabel prediktor, membuat model klasifikasi/regresi Hari 2 Evaluasi Model dan Optimasi Validasi model (akurasi, F1-score), tuning, visualisasi hasil Presentasi Capstone Project + Uji Simulasi Peserta menyampaikan hasil project dan mengikuti simulasi ujian BNSP Kesimpulan Pelatihan ini memberikan pengalaman nyata mengerjakan proyek data industri, sekaligus membantu Anda lulus uji kompetensi BNSP sebagai Data Scientist. Pelatihan dilakukan sepenuhnya online, dilengkapi pembimbingan & sertifikasi resmi dengan biaya terjangkau hanya Rp2.500.000. 🔗 Cek detail dan pendaftaran di:https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/