Time Series Forecasting Online

Pendahuluan Industri keuangan dan perbankan semakin mengandalkan Data Science untuk meningkatkan efisiensi, menganalisis risiko, mendeteksi kecurangan (fraud detection), serta meningkatkan layanan pelanggan. Teknologi seperti machine learning, analisis prediktif, dan big data analytics kini menjadi standar dalam pengelolaan data keuangan. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman praktis tentang penerapan Data Science di sektor keuangan, termasuk analisis kredit, deteksi penipuan, dan manajemen risiko. Peserta juga akan dipersiapkan untuk mengikuti sertifikasi Data Science untuk Keuangan dan Perbankan BNSP secara online. Unit Kompetensi Pengolahan Data Keuangan – Teknik pengelolaan data transaksi dan laporan keuangan. Analisis Risiko dan Skoring Kredit – Penerapan machine learning untuk penilaian kredit. Fraud Detection dalam Perbankan – Identifikasi transaksi mencurigakan dengan algoritma deteksi penipuan. Analisis Investasi dan Pasar Keuangan – Teknik prediksi harga saham dan analisis portofolio. Big Data Analytics dalam Keuangan – Pemanfaatan data besar untuk keputusan bisnis. Regulasi dan Kepatuhan Keuangan – Penerapan standar kepatuhan seperti AML dan KYC. Silabus Pelatihan (2 Hari) Hari Materi Deskripsi Hari 1 Pengenalan Data Science dalam Keuangan Dasar-dasar Data Science dan penerapannya dalam industri keuangan Analisis Risiko dan Skoring Kredit Machine learning untuk evaluasi kelayakan kredit Fraud Detection dan Anomali dalam Transaksi Teknik identifikasi transaksi mencurigakan Hari 2 Analisis Investasi dan Prediksi Pasar Metode prediksi harga saham dan analisis portofolio Big Data Analytics dan AI dalam Keuangan Penggunaan data besar untuk keputusan bisnis Studi Kasus & Sertifikasi BNSP Simulasi analisis data keuangan dan persiapan sertifikasi BNSP Contoh Kasus dan Penyelesaiannya Kasus: Mendeteksi transaksi keuangan yang mencurigakan dengan anomaly detection. Penyelesaian dengan Python (Fraud Detection): import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import IsolationForest # Contoh data transaksi data = { 'TransactionID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'Amount': [100, 200, 150, 5000, 120, 300, 90, 6000, 175, 50], 'TransactionTime': [10, 20, 15, 50, 12, 30, 9, 60, 17, 5] } df = pd.DataFrame(data) # Model anomaly detection iso_forest = IsolationForest(contamination=0.1, random_state=42) df['Anomaly'] = iso_forest.fit_predict(df[['Amount', 'TransactionTime']]) # Menampilkan transaksi mencurigakan fraud_cases = df[df['Anomaly'] == -1] print(fraud_cases) Kode ini membantu mengidentifikasi transaksi yang memiliki nilai anomali tinggi berdasarkan jumlah transaksi dan waktu transaksi. Kesimpulan Pelatihan Data Science untuk Keuangan dan Perbankan BNSP Online memberikan pemahaman mendalam tentang pengolahan data keuangan, analisis risiko, dan deteksi kecurangan dengan teknologi Data Science. Dengan pendekatan berbasis praktik, peserta akan memperoleh keterampilan yang dapat langsung diterapkan di industri keuangan dan perbankan. Kami memiliki pelatihan dan sertifikasi BNSP Online, termasuk Sertifikasi BNSP Data Science Keuangan Online, Sertifikasi BNSP Fraud Detection Online, dan Sertifikasi BNSP Analisis Risiko Online.