Tag: pelatihan modeling dan validasi data bnsp online

Program ini dapat diikuti secara online atau offline dengan biaya pelatihan Rp1.500.000 dan sertifikasi Rp800.000. Minimal peserta 5 orang. Pendahuluan Profesi Data Scientist kini menjadi ujung tombak di berbagai sektor industri yang mengandalkan data untuk mengambil keputusan strategis. Dalam rangka menjamin kompetensi dan keahlian profesional di bidang ini, BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi) menyediakan skema sertifikasi nasional berlisensi resmi untuk Data Scientist. Program ini memberikan pengakuan terhadap kemampuan peserta dalam menganalisis data, membangun model, serta melakukan validasi dan evaluasi terhadap hasil analisis berbasis data science. Sertifikasi ini sangat relevan bagi para profesional yang ingin meningkatkan kredibilitas dan daya saing di dunia kerja. 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 Contoh) Kasus: Membangun model klasifikasi untuk memprediksi kelayakan kredit. Contoh Coding: python CopyEdit import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.metrics import classification_report # Load dataset data = pd.read_csv('data_kredit.csv') data.dropna(inplace=True) # Fitur dan label X = data[['pendapatan', 'lama_kerja', 'status_rumah']] y = data['kelayakan'] # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Model model = GradientBoostingClassifier() model.fit(X_train, y_train) # Evaluasi y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Waktu Materi 1 09.00 – 10.30 WIB Menentukan objektif bisnis dan tujuan teknis 10.30 – 12.00 WIB Menelaah dan memvalidasi data 13.00 – 14.30 WIB Menentukan objek dan pembersihan data 14.30 – 16.00 WIB Konstruksi data dan skenario pemodelan 2 09.00 – 10.30 WIB Pembangunan dan evaluasi model 10.30 – 12.00 WIB Review pemodelan dan simulasi proyek 13.00 – 14.30 WIB Simulasi uji kompetensi 14.30 – 16.00 WIB Diskusi, refleksi, dan penutup Rincian Uraian Tugas Menganalisis tujuan bisnis dan merumuskan objektif analitik. Merancang pendekatan teknis sesuai kebutuhan data science. Memeriksa dan memvalidasi integritas data mentah. Mengidentifikasi fitur penting dan melakukan data cleansing. Membangun skenario dan model untuk mendukung keputusan. Melakukan evaluasi dan review terhadap hasil pemodelan data. Persyaratan Pemohon Sertifikasi Lulusan S1 Teknik Informatika dengan sertifikat pelatihan Data Scientist, atau Praktisi profesional dengan pengalaman kerja minimal 3 tahun di bidang Data Science. Kesimpulan Program Data Scientist – Skema Sertifikasi Nasional Berlisensi BNSP adalah pilihan tepat untuk meningkatkan kompetensi dan pengakuan profesional Anda di bidang data. Pelatihan ini tersedia secara online maupun offline, memudahkan siapa saja dari berbagai daerah untuk mengikutinya. 💸 Harga Pelatihan: Rp1.500.000📄 Biaya Sertifikasi: Rp800.000👥 Minimal Peserta: 5 orang 🖱️ Info lengkap dan pendaftaran:https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/