Tag: pelatihan praktik bigquery dan modeling bnsp

Pendahuluan Dalam dunia modern yang berbasis data, kemampuan untuk mengelola dan menganalisis data secara menyeluruh — dari pengambilan hingga visualisasi — menjadi kunci sukses seorang Data Scientist. Kombinasi antara Python sebagai bahasa pemrograman utama dan Google BigQuery sebagai alat pengolahan data skala besar di cloud menjadikan workflow end-to-end ini sangat relevan bagi kebutuhan industri saat ini. Pelatihan ini dirancang agar peserta dapat menguasai seluruh proses kerja data science secara menyeluruh (end-to-end workflow), mulai dari ekstraksi data, transformasi, analisis hingga penyajian hasil. Semua akan dilakukan dengan Python dan Google BigQuery, serta didampingi oleh persiapan sertifikasi resmi dari BNSP. ✅ Pelatihan 100% online & praktis✅ Sertifikat resmi dari BNSP✅ Biaya hanya Rp2.500.000 Unit Kompetensi Pengantar Workflow Data Science Memahami tahapan end-to-end dalam data science (ETL - Exploratory Data Analysis - Modeling - Reporting). Koneksi dan Query BigQuery dengan Python Membaca data besar secara efisien dari cloud menggunakan Python. Data Wrangling dan EDA (Exploratory Data Analysis) Membersihkan, menggabungkan, dan mengeksplorasi data menggunakan Pandas & Seaborn. Pemodelan Sederhana Regresi linier dan klasifikasi dasar dengan Scikit-learn. Visualisasi dan Pelaporan Menampilkan hasil analisis dan model dalam format visual dan interaktif. Persiapan Sertifikasi BNSP Studi kasus proyek akhir dan evaluasi asesmen portofolio. Contoh Studi Kasus & Coding Kasus: Memprediksi Nilai Transaksi Pelanggan Langkah 1: Query Data dari BigQuery dengan Python python CopyEdit from google.cloud import bigquery from google.oauth2 import service_account # Autentikasi dan koneksi credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file("service_account.json") client = bigquery.Client(credentials=credentials, project="nama_project") # Query ke BigQuery query = """ SELECT umur, total_transaksi, rata_rata_belanja, loyalitas FROM `nama_dataset.tabel_pelanggan` """ df = client.query(query).to_dataframe() print(df.head()) Langkah 2: Analisis dan Prediksi Sederhana python CopyEdit from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split X = df[['umur', 'rata_rata_belanja', 'loyalitas']] y = df['total_transaksi'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) prediksi = model.predict(X_test) print("Prediksi Transaksi:", prediksi[:5]) Silabus Pelatihan 2 Hari Hari Topik Deskripsi Hari 1 Pengenalan Workflow & Google BigQuery Penjelasan alur end-to-end, koneksi ke BigQuery, penarikan data via SQL Python Data Wrangling & EDA Pembersihan dan eksplorasi data dengan Pandas dan visualisasi dengan Seaborn Hari 2 Pemodelan dan Visualisasi Membangun model dasar & menyajikan hasil analisis data Simulasi Sertifikasi BNSP Proyek akhir, asesmen laporan dan portofolio untuk ujian BNSP Kesimpulan Pelatihan ini akan membekali Anda dengan keterampilan praktis untuk mengelola dan menganalisis data skala besar dari awal hingga akhir, menggunakan Python dan Google BigQuery. Cocok bagi Anda yang ingin menjadi seorang Data Scientist profesional yang diakui dengan sertifikasi resmi dari BNSP. ✅ Sertifikasi resmi dari BNSP✅ Pelatihan 100% online dan berbasis proyek nyata✅ Biaya hanya Rp2.500.000 📌 Info & pendaftaran lengkap:👉 https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/