sertifikasi bnsp murah machine learning

Program pelatihan Associate Data Scientist ini dirancang untuk mempersiapkan peserta menjadi profesional data yang kompeten dan siap bersaing di dunia industri. Sertifikasi BNSP memastikan bahwa keterampilan yang dimiliki diakui secara nasional. Program ini tersedia offline maupun online dengan biaya Rp5.700.000 (sudah termasuk penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta). Pendahuluan Profesi Associate Data Scientist semakin banyak dibutuhkan di berbagai sektor industri yang mengandalkan data sebagai dasar pengambilan keputusan. Dengan perkembangan teknologi big data, machine learning, dan AI, kebutuhan akan tenaga kerja yang mampu mengolah, menganalisis, dan memodelkan data menjadi semakin krusial.Pelatihan ini memfokuskan pada keterampilan inti seperti pengumpulan data, pembersihan data, pemodelan, serta evaluasi model. Peserta akan dilatih secara komprehensif melalui pendekatan berbasis kompetensi sesuai standar Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP). Unit Kompetensi No Kode Unit Judul Unit Kompetensi 1 J.62DMI00.004.1 Mengumpulkan Data 2 J.62DMI00.005.1 Menelaah Data 3 J.62DMI00.006.1 Memvalidasi Data 4 J.62DMI00.007.1 Menentukan Objek Data 5 J.62DMI00.008.1 Membersihkan Data 6 J.62DMI00.009.1 Mengkonstruksi Data 7 J.62DMI00.010.1 Menentukan Label Data 8 J.62DMI00.013.1 Membangun Model 9 J.62DMI00.014.1 Mengevaluasi Hasil Pemodelan Contoh Studi Kasus (Coding) Berikut adalah contoh sederhana penerapan machine learning untuk memprediksi harga rumah menggunakan Python dan scikit-learn: import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error Dataset sederhana data = pd.DataFrame({'luas_tanah': [100, 150, 200, 250, 300],'jumlah_kamar': [2, 3, 3, 4, 4],'harga': [500, 700, 850, 1000, 1200]}) Memisahkan fitur dan target X = data[['luas_tanah', 'jumlah_kamar']]y = data['harga'] Membagi data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) Membuat model model = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train) Prediksi dan evaluasi y_pred = model.predict(X_test)print("MSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred)) Silabus Pelatihan dan Uji Kompetensi Hari Waktu Kegiatan Hari 1 08.00 – 09.00 Pembukaan & Pengenalan Data Science 09.00 – 10.30 Pengumpulan dan Telaah Data 10.30 – 10.45 Coffee Break 10.45 – 12.00 Validasi dan Penentuan Objek Data 12.00 – 13.00 Istirahat & Makan Siang 13.00 – 14.30 Teknik Pembersihan Data 14.30 – 14.45 Coffee Break 14.45 – 16.00 Konstruksi dan Labeling Data Hari 2 08.00 – 09.30 Pengantar Machine Learning 09.30 – 10.45 Membangun Model Prediktif 10.45 – 11.00 Coffee Break 11.00 – 12.00 Evaluasi Model dan Optimasi 12.00 – 13.00 Istirahat & Makan Siang 13.00 – 14.30 Studi Kasus Implementasi 14.30 – 14.45 Coffee Break 14.45 – 16.00 Review & Simulasi Uji Kompetensi Hari 3 08.00 – 10.00 Uji Kompetensi (Praktik & Studi Kasus) 10.00 – 10.15 Coffee Break 10.15 – 12.00 Presentasi Portofolio 12.00 – 13.00 Istirahat & Makan Siang 13.00 – 14.30 Wawancara Asesor 14.30 – 14.45 Coffee Break 14.45 – 16.00 Pengumuman & Penutupan Kesimpulan Pelaksanaan Pelatihan Associate Data Scientist dengan Sertifikasi BNSP ini memberikan kesempatan bagi peserta untuk menguasai keterampilan penting di bidang data science sesuai standar nasional. Program ini tersedia secara offline maupun online dengan harga Rp5.700.000 (sudah termasuk penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta).Detail informasi dan harga dapat dilihat melalui tautan berikut: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/.