Tag: studi kasus prediksi pelanggan bnsp

Pendahuluan Dalam dunia kerja digital saat ini, kemampuan mengolah data dalam skala besar dan mengubahnya menjadi prediksi bisnis yang akurat adalah kompetensi yang sangat dibutuhkan. Data Science bukan hanya tentang membuat model Machine Learning, tetapi juga bagaimana data diproses secara efisien dari hulu (data engineering) hingga hilir (analisis prediktif). Pelatihan ini menggabungkan praktik terbaik data engineering (ETL, pipeline) dan analisis prediktif menggunakan Python, Pandas, Scikit-learn, serta pipeline analitik yang sering digunakan di industri. Program ini dirancang untuk diikuti secara online dan memberikan sertifikasi resmi dari BNSP. 💰 Biaya: Rp2.500.000🔗 Info & Pendaftaran: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/ Unit Kompetensi Pengenalan Data Engineering & Analisis Prediktif Membangun Pipeline Data ETL (Extract, Transform, Load) Pengolahan & Pembersihan Data dalam Skala Besar Feature Engineering dan Seleksi Fitur Modeling Prediktif dan Validasi Penerapan End-to-End: Dari Data ke Insight Bisnis Contoh Studi Kasus: Pipeline Prediktif Churn Customer python CopyEdit import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import classification_report # Step 1: Load Data df = pd.read_csv("data_churn.csv") # Step 2: Preprocessing df = df.dropna() X = df[['durasi_berlangganan', 'jumlah_transaksi', 'aktivitas']] y = df['churn'] # Step 3: Buat pipeline dari data engineering hingga prediksi pipeline = Pipeline([ ('scaler', StandardScaler()), ('model', RandomForestClassifier()) ]) # Step 4: Training dan Evaluasi X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) pipeline.fit(X_train, y_train) y_pred = pipeline.predict(X_test) # Step 5: Laporan print(classification_report(y_test, y_pred)) Silabus Pelatihan dalam 2 Hari Hari Topik Deskripsi Hari 1 Pengenalan Data Engineering dan Data Pipeline Konsep ETL, arsitektur pipeline data, penggunaan Pandas untuk transformasi data Studi Kasus: Membuat Pipeline & Cleaning Praktik langsung membuat ETL dan proses cleansing data skala besar Hari 2 Analisis Prediktif & Feature Engineering Membuat model klasifikasi, regression, serta melakukan seleksi dan transformasi fitur Final Project + Simulasi Sertifikasi BNSP Proyek mini: bangun sistem data pipeline + prediksi churn pelanggan Kesimpulan Pelatihan ini akan memberikan Anda kompetensi untuk: Menangani data besar dengan efisien Membangun pipeline dan analisis otomatis Menghasilkan prediksi yang siap digunakan untuk pengambilan keputusan Pelatihan dapat diikuti secara online dan bersertifikat resmi dari BNSP, dengan harga yang terjangkau hanya Rp2.500.000. 🔗 Detail lengkap & pendaftaran: Klik di sini