Tag: Sertifikasi BNSP Analisis Sistem Online

Pendahuluan Dalam dunia teknologi yang berkembang pesat, Machine Learning (ML) menjadi alat penting bagi System Analyst untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan berbasis data. Dengan ML, seorang System Analyst dapat menganalisis tren, membuat prediksi, dan mengoptimalkan proses bisnis secara otomatis. Pelatihan ini akan mengajarkan peserta tentang konsep dasar ML, penerapannya dalam analisis sistem, serta penggunaan algoritma untuk analisis data dan pengambilan keputusan. 💰 Harga hanya Rp2.500.000📍 Pelaksanaan online, fleksibel, dan bisa diikuti dari mana saja!📜 Sertifikasi resmi BNSP yang berlaku seumur hidup Unit Kompetensi yang Dipelajari 1. Pengantar Machine Learning untuk System Analyst ✅ Konsep dasar Machine Learning✅ Peran Machine Learning dalam analisis sistem✅ Data preprocessing dan feature engineering 2. Algoritma Machine Learning untuk Analisis Sistem ✅ Supervised Learning (Regresi, Klasifikasi)✅ Unsupervised Learning (Clustering, PCA)✅ Model evaluasi dan optimasi 3. Implementasi Machine Learning dalam Analisis Sistem ✅ Menggunakan Python dan pustaka seperti Scikit-Learn✅ Penerapan ML dalam deteksi anomali sistem✅ Memprediksi kinerja sistem berdasarkan data historis 4. Visualisasi dan Interpretasi Hasil Analisis ✅ Membuat laporan dan visualisasi model ML✅ Menggunakan Power BI atau Tableau untuk analisis hasil✅ Integrasi Machine Learning dengan sistem bisnis Studi Kasus dan Penyelesaian Studi Kasus: Sebuah perusahaan e-commerce ingin memprediksi churn pelanggan (pelanggan yang akan berhenti menggunakan layanan mereka) berdasarkan riwayat transaksi, interaksi di platform, dan feedback pelanggan. Solusi: Mengumpulkan data pelanggan dari database SQL Melakukan data preprocessing (menghapus nilai kosong, normalisasi data) Menerapkan model Machine Learning untuk klasifikasi pelanggan menggunakan algoritma Random Forest Menampilkan hasil prediksi dalam bentuk dashboard interaktif Contoh Kode Python untuk Memprediksi Churn Pelanggan: python SalinEdit import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # Load dataset pelanggan df = pd.read_csv('customer_data.csv') # Preprocessing data df.fillna(0, inplace=True) X = df[['jumlah_transaksi', 'total_spending', 'waktu_penggunaan']] y = df['churn'] # 1 = churn, 0 = tidak churn # Split data untuk training dan testing X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Melatih model Random Forest model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # Evaluasi model y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Akurasi Model: {accuracy:.2f}') Menggunakan Power BI atau Tableau untuk menampilkan hasil prediksi secara visual Mengambil tindakan strategis untuk mempertahankan pelanggan dengan kategori berisiko tinggi Silabus Pelatihan (2 Hari) Hari Materi Keterangan 1 Pengantar Machine Learning Konsep dasar dan jenis algoritma ML 1 Data Preprocessing & Feature Engineering Membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis 1 Penerapan Model ML Implementasi model supervised dan unsupervised 2 Evaluasi Model & Interpretasi Hasil Mengukur akurasi dan efektivitas model 2 Visualisasi & Dashboard Menampilkan hasil prediksi dengan Power BI atau Tableau 2 Studi Kasus & Implementasi Praktik langsung dengan dataset real 2 Finalisasi & Sertifikasi Evaluasi hasil dan ujian sertifikasi Kesimpulan Pelatihan ini akan memberikan keterampilan yang dibutuhkan oleh System Analyst dalam menganalisis dan mengoptimalkan sistem dengan Machine Learning. ✨ Pelaksanaan online, fleksibel, dan bisa diikuti dari mana saja!✨ Harga terjangkau hanya Rp2.500.000✨ Sertifikasi resmi BNSP yang berlaku seumur hidup 📌 Daftar sekarang dan lihat detailnya di:🔗 https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/