Associate Data Scientist (Exam BNSP)

Pelatihan untuk Associate Data Scientist mencakup pengumpulan, penelaahan, validasi, dan pembersihan data, serta membangun dan mengevaluasi model. Pelatihan ini juga mencakup penguasaan konsep dasar Data Science, penggunaan tools Data Science, dan pengembangan model berbasis data.

Biaya Investasi : Rp. 4.500.000,- (Sertifikasi BNSP)

Catatan : Jika membutuhkan surat penawaran, silahkan Hubungi Kami.

Deskripsi Pelatihan

Durasi Pelatihan

2 Hari Pelatihan ( 09.00 - 16.00 WIB)

Fasilitas Pelatihan

Expert Trainer
Softcopy Modul Pelatihan
2x Coffee Break & 1x Lunch
Sertifikat Pelatihan
Sertifikat Kompetensi (Jika Lulus)
Souvenir

Pengantar Data Science, termasuk definisi, ruang lingkup, dan manfaatnya.
Peran dan tanggung jawab seorang Data Scientist.
Metodologi Data Science dalam pengembangan model.

Manfaat Pelatihan

Memahami prinsip-prinsip dasar Data Science, termasuk pengolahan data, analisis data, dan pemodelan data.
Memperoleh kemampuan menggunakan berbagai tools dan teknik analisis data, seperti bahasa pemrograman (Python, R), perangkat lunak statistik, dan metode visualisasi data.
Mampu membangun dan mengevaluasi model data untuk memprediksi tren, pola, dan wawasan bisnis.
Menginterpretasikan Hasil Analisis Data.
Mampu mengkomunikasikan temuan analisis data secara efektif kepada pemangku kepentingan, baik dalam bentuk laporan tertulis maupun visualisasi data.

Materi Pelatihan

Modul 1 - Konsep Dasar Data Science

Modul 2 - Pengumpulan dan Penelaahan Data

Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
Menelaah kualitas data untuk memastikan keakuratan dan kelengkapan.
Memvalidasi data untuk memastikan konsistensi dan reliabilitas.

Modul 3 - Pengolahan Data (Data Wrangling)

Modul 4 - Pemodelan Data

Memilih dan menerapkan algoritma machine learning yang sesuai.
Membangun model prediksi berdasarkan data yang telah diolah.
Mengevaluasi hasil pemodelan untuk mengukur kinerja model.

DAFTAR

Membersihkan data dari kesalahan, duplikasi, dan inkonsistensi.
Mengkonstruksi data dengan mengubah format atau struktur data.
Menentukan label data untuk keperluan pemodelan.

Modul 7 - Uji Kompetensi

Peserta akan diuji sesuai dengan skema Associate Data Scientist di beberapa lembaga sertifikasi.

Modul 5 - Visualisasi dan Komunikasi Data

Memvisualisasikan data dalam bentuk grafik dan tabel untuk memudahkan interpretasi.
Mengkomunikasikan temuan dan insight dari data kepada pihak terkait.

Modul 6 - Tools Data Science

Penggunaan bahasa pemrograman seperti Python dan R.
Pemanfaatan tools dan library untuk analisis data dan machine learning.