sertifikasi data analyst bnsp murah

Pendahuluan Program Pelatihan Kompetensi Data Analyst Bersertifikat BNSP dirancang untuk memberikan keterampilan dan pengetahuan komprehensif dalam pengelolaan, analisis, dan visualisasi data sesuai Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI). Pelatihan ini mencakup proses mulai dari pengumpulan data, validasi, analisis, hingga pembuatan laporan berbasis Business Intelligence (BI).Program ini dapat diikuti secara offline maupun online dengan biaya terjangkau, sehingga cocok untuk profesional maupun pemula yang ingin mendapatkan sertifikasi resmi BNSP sebagai bukti kompetensi. Unit Kompetensi J.62DMS00.001.1 – Mengidentifikasi Kebutuhan Pengelolaan Data untuk Proses Bisnis J.62DMI00.004.1 – Mengumpulkan Data J.62DMI00.005.1 – Menelaah Data J.62DMI00.006.1 – Memvalidasi Data J.62DMI00.007.1 – Menentukan Objek Data J.62DMS00.015.1 – Membuat Business Intelligence M.70BDA00.013.1 – Menyusun Laporan Hasil Analisis Contoh Studi Kasus Kasus:Seorang Data Analyst diminta menganalisis data penjualan e-commerce selama 12 bulan terakhir untuk menentukan tren produk terlaris, wilayah dengan penjualan tertinggi, dan rekomendasi stok barang.Data disimpan dalam format CSV dengan kolom tanggal, produk, kategori, jumlah_terjual, harga_satuan, dan wilayah. Langkah Penyelesaian (Python): import pandas as pd Membaca dataset data = pd.read_csv("penjualan.csv") Menghitung total penjualan per produk data['total_penjualan'] = data['jumlah_terjual'] * data['harga_satuan'] produk_terlaris = data.groupby('produk')['total_penjualan'].sum().sort_values(ascending=False).head(5) Menentukan wilayah dengan penjualan tertinggi wilayah_terbaik = data.groupby('wilayah')['total_penjualan'].sum().sort_values(ascending=False).head(3) Menampilkan hasil print("Top 5 Produk Terlaris:\n", produk_terlaris) print("\nTop 3 Wilayah Penjualan:\n", wilayah_terbaik) Silabus Pelatihan & Uji Kompetensi Hari Waktu Materi Hari 1 08.00 – 10.00 Pengantar Data Analyst & SKKNI BNSP 10.00 – 10.15 Coffee Break 10.15 – 12.00 Mengidentifikasi Kebutuhan Pengelolaan Data 12.00 – 13.00 Istirahat Makan Siang 13.00 – 15.00 Teknik Pengumpulan dan Validasi Data 15.00 – 15.15 Coffee Break 15.15 – 17.00 Studi Kasus Pengumpulan Data Hari 2 08.00 – 10.00 Analisis & Penelaahan Data 10.00 – 10.15 Coffee Break 10.15 – 12.00 Menentukan Objek Data 12.00 – 13.00 Istirahat Makan Siang 13.00 – 15.00 Pembuatan Business Intelligence 15.00 – 15.15 Coffee Break 15.15 – 17.00 Penyusunan Laporan Hasil Analisis 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 – 15.00 Wawancara Asesor & Penutupan Rincian Unit Kompetensi / Uraian Tugas Mengidentifikasi Kebutuhan Pengelolaan Data – Menentukan jenis data yang diperlukan untuk mendukung keputusan bisnis. Mengumpulkan Data – Mengambil data dari berbagai sumber internal dan eksternal. Menelaah Data – Memeriksa kelengkapan, konsistensi, dan kesesuaian data. Memvalidasi Data – Memastikan data akurat, bebas dari kesalahan, dan siap digunakan. Menentukan Objek Data – Mengklasifikasikan data sesuai kebutuhan analisis. Membuat Business Intelligence – Menggunakan tools BI untuk menghasilkan visualisasi data yang interaktif. Menyusun Laporan Hasil Analisis – Membuat laporan komprehensif untuk manajemen. Kesimpulan Pelaksanaan Pelatihan Kompetensi Data Analyst Bersertifikat BNSP ini memberikan peserta keterampilan praktis dalam mengelola dan menganalisis data sesuai standar nasional. Program ini tersedia offline maupun online dengan harga Rp8.100.000 sudah termasuk penginapan dan makan selama kegiatan, minimal 8 peserta.Informasi detail dan pendaftaran dapat dilihat melalui tautan berikut:https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Tag: sertifikasi data analyst bnsp murah

Pelatihan Kompetensi Data Analyst Bersertifikat BNSP

Sertifikasi BNSP Data Scientist Berbasis SKKNI

Sertifikasi Kompetensi Resmi Data Scientist – BNSP

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP: Data Analyst

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science Online: Menggabungkan Data Engineering dan Analisis Prediktif