Tag: pelatihan modeling dan evaluasi data bnsp online

Program ini tersedia secara online maupun offline. Biaya pelatihan hanya Rp1.500.000 dan uji sertifikasi Rp800.000. Minimal peserta 5 orang. Pendahuluan Profesi Data Scientist kini menjadi salah satu pekerjaan paling dibutuhkan di era digital. Kemampuan untuk mengolah data besar (big data), membuat prediksi berbasis machine learning, dan mengambil keputusan berbasis data menjadi kunci kesuksesan organisasi modern. Untuk memastikan standar kompetensi yang diakui secara nasional, BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi) menghadirkan Skema Sertifikasi Data Science. Program pelatihan dan sertifikasi ini memberikan peserta pemahaman menyeluruh tentang alur kerja seorang Data Scientist, mulai dari menentukan objektif bisnis hingga mengevaluasi dan me-review model yang dibangun. Pelaksanaan bisa dilakukan secara daring (online) maupun luring (offline), memudahkan peserta dari berbagai daerah untuk mengikuti tanpa kendala geografis. 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 Studi Kasus: Memprediksi Kepuasan Pelanggan Menggunakan Model Klasifikasi python CopyEdit import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # Load dataset df = pd.read_csv('customer_satisfaction.csv') df.dropna(inplace=True) # Fitur dan label X = df[['respon_time', 'support_rating', 'product_quality']] y = df['satisfaction_level'] # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Model model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Evaluasi y_pred = model.predict(X_test) print("Akurasi Model:", accuracy_score(y_test, y_pred)) Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Waktu Materi 1 09.00 – 10.30 WIB Objektif Bisnis dan Tujuan Teknis 10.30 – 12.00 WIB Telaah, Validasi, dan Penentuan Objek Data 13.00 – 14.30 WIB Pembersihan dan Konstruksi Data 14.30 – 16.00 WIB Membangun Skenario Model 2 09.00 – 10.30 WIB Pembangunan dan Evaluasi Model 10.30 – 12.00 WIB Review Model dan Simulasi 13.00 – 14.30 WIB Praktik Uji Kompetensi 14.30 – 16.00 WIB Refleksi, Tanya Jawab, dan Penutup Rincian Uraian Tugas Merumuskan objektif analisis berdasarkan kebutuhan bisnis. Menentukan pendekatan teknis dan metode data science yang tepat. Melakukan telaah dan validasi data awal. Membersihkan, membentuk, dan menyiapkan data untuk modeling. Merancang skenario dan membangun model prediktif. Melakukan evaluasi serta review terhadap hasil pemodelan secara menyeluruh. Persyaratan Pemohon Sertifikasi Lulusan S1 Teknik Informatika yang telah mengikuti pelatihan berbasis kompetensi skema Data Scientist, atau Tenaga kerja berpengalaman minimal 3 tahun di bidang Data Science. Kesimpulan Program Pelatihan Online dan Sertifikasi BNSP Data Science merupakan solusi ideal bagi Anda yang ingin mendapatkan pengakuan resmi atas kompetensi di bidang data science. Pelaksanaan bisa dilakukan secara online maupun offline, fleksibel, dan terjangkau untuk semua kalangan. 💡 Harga Pelatihan: Rp1.500.000📜 Biaya Sertifikasi: Rp800.000👥 Minimal Peserta: 5 orang 📲 Info dan pendaftaran lengkap:https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/