Cara Mudah Mendapat Sertifikat BNSP Data Science

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP – Di era digital yang berkembang pesat, kemampuan mengolah dan menganalisis data telah menjadi kunci bagi keberhasilan banyak sektor, mulai dari bisnis, teknologi, hingga kesehatan. Peran data scientist, yang ahli dalam memanfaatkan data untuk pengambilan keputusan strategis, kini menjadi salah satu profesi yang paling dicari. Mendapatkan Sertifikasi BNSP Data Science menjadi cara untuk menunjukkan keahlian dalam bidang ini, dan dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, para profesional dapat membuktikan kompetensi mereka dan meningkatkan peluang karier yang lebih luas.

Melalui artikel ini, kami akan mengupas tuntas langkah-langkah mudah untuk mendapatkan sertifikasi ini, pentingnya peran data scientist, cakupan ilmu data science, keterampilan yang harus dikuasai, hingga cara memilih lembaga Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science yang kredibel. Pastikan untuk membaca hingga akhir dan temukan bagaimana Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy dapat membantu Anda mencapai tujuan karier yang diinginkan.

Apa Itu Data Science?

Data science merupakan bidang ilmu yang berfokus pada pemanfaatan data untuk memperoleh informasi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Data science menggabungkan berbagai teknik dari bidang statistik, pemrograman, dan pembelajaran mesin (machine learning) untuk menganalisis dan memahami data dalam jumlah besar. Dengan data science, perusahaan mampu menggali wawasan lebih mendalam dari data yang dimilikinya. Seperti pola perilaku konsumen, tren pasar, dan potensi optimasi proses bisnis.

Bidang data science terus berkembang dan menjadi landasan bagi inovasi di berbagai sektor. Tanpa keahlian data science, perusahaan akan kesulitan mengikuti perubahan pasar dan merespons kebutuhan konsumen secara tepat. Oleh karena itu, penting bagi profesional di bidang ini untuk mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, yang tak hanya memberikan keterampilan dasar. Tetapi juga menyiapkan peserta untuk beradaptasi dengan perkembangan teknologi terkini. 

Pentingnya Menjadi Data Scientist dan Cakupan Kerjanya

Di dunia yang semakin didominasi oleh data, profesi data scientist menjadi salah satu yang paling vital untuk membantu perusahaan mengolah, menganalisis, dan menerjemahkan data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis. Dengan kemampuan unik untuk menggabungkan keahlian matematika, statistika, dan pemrograman, seorang data scientist tidak hanya sekadar “menganalisis data”. Tetapi juga bertanggung jawab untuk merancang model prediksi, mengembangkan algoritma, serta menyajikan data dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak-pihak terkait, seperti manajemen perusahaan atau pemangku kepentingan.

Data scientist memainkan peran penting dalam memberikan panduan yang didukung data bagi perusahaan untuk merumuskan keputusan yang lebih efektif dan tepat sasaran. Meningkatnya permintaan di berbagai sektor, dari teknologi hingga keuangan, menjadikan posisi ini semakin diminati. Dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science dari lembaga pelatihan terpercaya seperti AMD Academy, Anda bisa memperoleh pengakuan atas keahlian yang Anda miliki. Memperkuat portofolio Anda, dan mendapatkan nilai tambah besar di mata perusahaan yang membutuhkan ahli data science berkualitas.

Cakupan Kerja Data Scientist di Berbagai Sektor

Profesi data scientist memiliki cakupan kerja yang luas, memungkinkan para profesional untuk berperan di berbagai sektor industri, termasuk:

Teknologi

Di sektor teknologi, data scientist bertugas mengembangkan algoritma cerdas dan model prediktif yang mampu mendukung aplikasi berbasis Artificial Intelligence (AI) dan machine learning. Misalnya, data scientist yang bekerja di perusahaan teknologi besar dapat mengembangkan model untuk memperkirakan tren penggunaan aplikasi, menganalisis preferensi pengguna. Hingga mendeteksi potensi anomali atau risiko keamanan dalam sistem. Dengan menguasai keterampilan ini melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, seorang data scientist dapat membantu perusahaan teknologi menghadirkan inovasi baru dan meningkatkan kualitas layanan.

Kesehatan

Di sektor kesehatan, data scientist berperan penting dalam menganalisis data medis pasien, baik untuk mendukung diagnosis, memprediksi penyebaran penyakit. Hingga membantu dalam penemuan obat baru. Data science memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk menggali informasi dari data pasien, seperti pola genetik, riwayat penyakit, atau data klinis lainnya yang dapat memajukan ilmu kedokteran. Dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, data scientist dapat memiliki keterampilan khusus yang diperlukan untuk menganalisis data kesehatan dengan cara yang aman, etis, dan berkontribusi terhadap upaya peningkatan kualitas pelayanan medis.

Pemasaran

Data science di bidang pemasaran sangat membantu perusahaan dalam mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif. Data scientist dapat menganalisis perilaku konsumen, melacak preferensi pasar, dan mengidentifikasi segmen pasar potensial berdasarkan data historis dan tren terkini. Dengan melakukan segmentasi audiens dan analisis pasar, perusahaan dapat meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran serta mengoptimalkan anggaran. Dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, data scientist dilatih untuk menguasai teknik ini dan mendukung perusahaan dalam mengembangkan strategi pemasaran berbasis data.

Keuangan

Di sektor keuangan, data scientist bekerja untuk meminimalkan risiko dan membuat model prediksi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan investasi. Data science memungkinkan para profesional di sektor ini untuk melakukan analisis risiko, memprediksi tren pasar, hingga mendeteksi potensi penipuan melalui data. Dengan sertifikasi yang diakui seperti Sertifikasi BNSP Data Science, seorang data scientist dapat menjadi aset bagi perusahaan keuangan dalam menganalisis data finansial yang kompleks dan membantu melindungi perusahaan dari risiko kerugian.

Manufaktur

Industri manufaktur juga memanfaatkan data science untuk memaksimalkan efisiensi dan produktivitas. Dengan model prediktif dan analisis data yang tepat, data scientist dapat mengidentifikasi titik-titik kelemahan dalam proses produksi, memprediksi waktu perawatan mesin, hingga merancang sistem produksi otomatis yang lebih efisien. Sertifikasi dalam data science dari lembaga pelatihan berkualitas seperti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy memberikan nilai tambah bagi seorang data scientist yang ingin sukses di sektor ini.

Data Science Mencakup Apa Saja?

Data science adalah bidang yang luas dan multidisiplin, mencakup berbagai keahlian dan teknik untuk mengumpulkan, memproses, menganalisis, serta menginterpretasikan data agar menghasilkan wawasan yang bermakna. Menjadi Data scientist perlu memiliki kombinasi dari beberapa keahlian utama yang saling melengkapi, memungkinkan mereka untuk memahami data dari berbagai perspektif dan memaksimalkan penggunaannya dalam konteks bisnis dan industri. Berikut adalah beberapa komponen utama yang mencakup disiplin data science:

1. Statistik dan Probabilitas

Statistik dan probabilitas adalah fondasi penting dalam data science. Dengan pemahaman yang kuat dalam statistik, seorang data scientist dapat menganalisis data secara mendalam, mengidentifikasi pola, serta menafsirkan hasil analisis secara akurat. Statistik memungkinkan data scientist untuk menentukan hubungan antarvariabel, mengevaluasi korelasi, dan membuat prediksi berdasarkan data historis.

Probabilitas, di sisi lain, membantu dalam membangun model prediksi dengan menghitung kemungkinan dari berbagai hasil. Ini penting terutama dalam analisis risiko dan pengambilan keputusan yang berbasis data. Melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, peserta tidak hanya mempelajari dasar-dasar statistik tetapi juga bagaimana menerapkannya dalam konteks data science. Pemahaman mendalam tentang statistik dan probabilitas menjadi keterampilan vital untuk menghadapi kompleksitas data di berbagai sektor, seperti kesehatan, keuangan, dan pemasaran.

2. Pemrograman

Kemampuan pemrograman adalah keterampilan yang tidak terpisahkan dari data science. Bahasa pemrograman seperti Python dan R sangat penting karena membantu data scientist melakukan analisis data, mengembangkan model prediktif, dan menyajikan visualisasi data yang informatif. Python, dengan berbagai pustaka (libraries) seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn, sangat mendukung dalam proses manipulasi data dan pengembangan algoritma. Sementara itu, R dikenal karena kemampuannya dalam pengolahan statistik dan visualisasi data.

Melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, peserta akan dilatih untuk menguasai bahasa pemrograman ini secara komprehensif. Mereka akan belajar bagaimana menggunakan kode untuk mengolah data mentah menjadi informasi yang bermakna serta membangun model prediktif yang dapat diimplementasikan dalam dunia nyata. Penguasaan pemrograman ini memungkinkan data scientist untuk menyusun kode yang efisien dan mengoptimalkan analisis data di berbagai bidang. Baik itu sektor teknologi, perbankan, atau industri lainnya.

3. Machine Learning

Machine learning adalah komponen penting dalam data science yang memungkinkan data scientist untuk membuat model prediksi dan klasifikasi berdasarkan pola dalam data. Melalui machine learning, data scientist dapat “melatih” komputer untuk belajar dari data dan menghasilkan prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas. Teknik ini sangat bermanfaat dalam berbagai aplikasi praktis seperti deteksi penipuan, analisis perilaku konsumen, rekomendasi produk, hingga peramalan permintaan.

Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science menawarkan pelatihan intensif dalam berbagai algoritma machine learning, termasuk regresi, klasifikasi, clustering, dan teknik deep learning seperti jaringan saraf tiruan. Peserta akan mendapatkan wawasan tentang algoritma-algoritma yang relevan di industri dan belajar bagaimana menerapkannya pada kasus nyata. Dengan penguasaan machine learning, data scientist dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan efisiensi operasional dan memberikan wawasan yang sangat berharga bagi pengambilan keputusan strategis.

4. Big Data

Seiring perkembangan teknologi, jumlah data yang dihasilkan semakin besar, menciptakan tantangan besar dalam hal penyimpanan, pemrosesan, dan analisis data. Oleh karena itu, penguasaan big data menjadi salah satu kompetensi utama dalam data science. Teknologi big data, seperti Hadoop, Spark, dan NoSQL. Memungkinkan data scientist untuk mengolah data dalam skala besar secara efisien dan real-time, bahkan ketika data berasal dari berbagai sumber yang berbeda.

Big data juga mencakup kemampuan untuk menangani data dalam volume besar yang tidak terstruktur. Seperti data dari media sosial, sensor IoT, atau log dari aplikasi digital. Melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, peserta akan mempelajari teknik-teknik canggih dalam menangani big data. Seperti pemrosesan paralel, optimisasi penyimpanan data, serta teknik pengambilan data yang efisien. Dengan keahlian big data. Seorang data scientist dapat membantu perusahaan memanfaatkan data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola tersembunyi, mempercepat pengambilan keputusan, dan memberikan solusi berbasis data dalam skala yang lebih besar.

5. Visualisasi Data

Visualisasi data adalah keterampilan esensial dalam data science yang memungkinkan seorang data scientist untuk menyajikan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Dengan visualisasi data yang baik, data scientist dapat menyampaikan informasi kompleks kepada pihak manajemen atau pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Visualisasi juga membantu dalam mengenali pola atau tren yang mungkin tidak terlihat dalam format data mentah.

Teknik visualisasi yang diajarkan dalam Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science mencakup penggunaan alat seperti Matplotlib, Seaborn, dan Tableau. Serta pemahaman mengenai jenis grafik yang paling sesuai untuk menyampaikan informasi tertentu. Visualisasi data yang baik memungkinkan data scientist tidak hanya menyajikan informasi secara menarik tetapi juga mempermudah proses pengambilan keputusan berbasis data di organisasi.

Dengan cakupan yang luas dan mendalam, data science menjadi bidang yang kompleks namun sangat bermanfaat. Keahlian-keahlian di atas merupakan bagian dari Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, yang memastikan peserta memperoleh keterampilan lengkap dan relevan untuk bersaing di industri data science. Program ini tidak hanya membekali peserta dengan kemampuan teknis. Tetapi juga mengajarkan cara berpikir analitis dan strategis dalam menghadapi tantangan yang ada di lapangan. Menjadikannya program pelatihan yang komprehensif dan siap untuk mengembangkan para profesional di bidang data science.

Skill Data Science yang Tersertifikasi: Bukti Kompeten dan Ahli pada Bidangnya

Untuk bersaing di dunia kerja, memiliki keterampilan data science yang tersertifikasi menjadi keunggulan tersendiri. Sertifikasi BNSP sebagai bukti kompetensi menunjukkan bahwa seseorang telah memenuhi standar nasional dan memiliki keterampilan yang diperlukan untuk posisi data scientist. Berikut adalah beberapa keterampilan yang akan Anda peroleh melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science:

• Kemampuan dalam Pemrograman dan Data Wrangling
  Pemahaman yang kuat dalam pemrograman, khususnya Python atau R, sangat penting untuk data scientist. Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy akan memberikan pelatihan khusus dalam data wrangling agar Anda mahir dalam mengolah data yang kompleks.
• Konsep Machine Learning
  Kemampuan membuat model prediktif menggunakan machine learning menjadi syarat utama. Dalam Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, Anda akan mempelajari teknik yang relevan dalam membangun model prediksi yang akurat.
• Analisis Data dan Statistik
  Data science tidak akan lengkap tanpa pemahaman yang baik tentang statistik. Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science memberikan pelatihan statistik untuk mendukung kemampuan analitis Anda.
• Visualisasi Data
  Menyajikan data dalam bentuk visual merupakan cara efektif untuk menyampaikan informasi. Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science memberikan pelatihan visualisasi agar Anda bisa membuat laporan yang mudah dipahami.

Dengan mengikuti pelatihan tersebut Anda tidak hanya akan memiliki keterampilan yang diakui secara nasional. Tetapi juga mampu bersaing dalam pasar kerja yang semakin ketat. Pelajari lebih lanjut di AMD Academy.

Cara Mengikuti Sertifikasi BNSP Data Science: Bagaimana Memilih Lembaga Pelatihan yang Berkualitas?

Memperoleh Sertifikasi BNSP Data Science merupakan langkah penting bagi para profesional yang ingin menegaskan keahlian dan kompetensi mereka di bidang data science. Namun, proses mencapai sertifikasi ini membutuhkan persiapan matang, salah satunya adalah memilih lembaga pelatihan yang benar-benar berkualitas dan terpercaya. Berikut adalah beberapa kriteria penting yang perlu diperhatikan saat Anda mencari lembaga Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science yang sesuai:

1. Kurikulum yang Komprehensif

Kurikulum menjadi indikator utama dari kualitas lembaga pelatihan. Pastikan bahwa kurikulum mencakup aspek-aspek fundamental dan lanjutan dalam data science, termasuk dasar-dasar statistik, machine learning, bahasa pemrograman (seperti Python atau R), serta teknik visualisasi data. Sertifikasi yang kredibel akan mencakup topik-topik seperti pengolahan data, model prediktif, dan pengenalan teknologi big data. Kurikulum yang menyeluruh akan memastikan bahwa peserta memiliki pemahaman mendalam dan kompetensi yang cukup sebelum mengikuti ujian sertifikasi.

2. Fasilitas Pelatihan yang Memadai

Lembaga yang berkualitas akan menyediakan fasilitas pelatihan yang mendukung proses belajar secara maksimal. Misalnya, peserta harus memiliki akses ke perangkat lunak yang relevan. Seperti alat pemrograman dan visualisasi data, serta lingkungan simulasi yang memungkinkan praktik langsung. Fasilitas yang mendukung, termasuk laboratorium komputer, akses ke dataset real-time, dan infrastruktur cloud computing, akan membantu peserta belajar dalam lingkungan yang mirip dengan situasi industri sebenarnya, sehingga menambah pemahaman mereka terhadap materi.

3. Instruktur yang Berpengalaman

Instruktur adalah bagian esensial dalam keberhasilan pelatihan. Pastikan lembaga pelatihan memiliki instruktur yang memiliki latar belakang kuat di bidang data science, baik dari pengalaman praktis di industri maupun kualifikasi akademik. Instruktur yang berpengalaman dapat memberikan wawasan yang lebih nyata dan relevan. Serta membimbing peserta menghadapi tantangan praktis yang akan dihadapi di lapangan. Selain itu, instruktur yang berpengalaman dalam pelatihan profesional juga akan membantu peserta memahami standar industri dan bagaimana menerapkannya secara praktis.

4. Metode Pelatihan yang Fleksibel

Fleksibilitas metode pelatihan adalah kriteria penting lainnya, terutama bagi peserta yang sudah bekerja atau memiliki kesibukan lain. Lembaga pelatihan yang menyediakan berbagai opsi, seperti pelatihan online, offline, atau in-house training, akan memudahkan peserta dalam menyesuaikan pelatihan dengan jadwal mereka. Fleksibilitas ini memastikan bahwa setiap peserta dapat mengikuti pelatihan tanpa harus mengorbankan aktivitas penting lainnya. Metode hybrid (kombinasi online dan offline) juga dapat menjadi pilihan ideal untuk mendapatkan manfaat dari interaksi langsung sekaligus kenyamanan belajar jarak jauh.

5. Reputasi Lembaga dan Testimoni Peserta

Reputasi lembaga pelatihan sangat penting untuk dipertimbangkan. Penilaian reputasi yang baik menandakan bahwa lembaga tersebut sudah berhasil melatih banyak peserta yang berhasil dalam karier data science mereka. Untuk mengukur reputasi lembaga, cari informasi mengenai testimoni dari peserta sebelumnya atau ulasan dari para profesional di industri. Lihat apakah lembaga tersebut dikenal menghasilkan lulusan yang kompeten dan tersertifikasi dengan baik. Biasanya, lembaga yang memiliki reputasi baik juga memiliki mitra industri yang kuat. Sehingga membuka peluang bagi peserta pelatihan untuk mendapatkan jaringan profesional yang bermanfaat.

6. Sistem Pendampingan hingga Sertifikasi

Proses untuk mencapai Sertifikasi BNSP Data Science tidak selalu mudah. Sehingga penting bagi lembaga pelatihan untuk menyediakan pendampingan intensif bagi peserta. Pendampingan ini bisa berupa dukungan teknis, bimbingan dalam menyelesaikan proyek akhir, hingga simulasi ujian sertifikasi. Lembaga yang memiliki sistem pendampingan yang baik akan memudahkan peserta dalam mempersiapkan ujian sertifikasi dengan lebih percaya diri. Serta memastikan bahwa mereka memiliki pemahaman yang cukup terhadap setiap topik yang diujikan.

7. Jaringan dan Peluang Kerja

Salah satu manfaat tambahan dari lembaga pelatihan yang berkualitas adalah kemampuannya dalam membuka jaringan dan peluang kerja bagi peserta. Beberapa lembaga yang sudah memiliki reputasi baik biasanya memiliki kerja sama dengan perusahaan-perusahaan besar, yang seringkali menawarkan program magang atau lowongan pekerjaan bagi peserta yang telah lulus sertifikasi. Melalui jaringan ini, peserta akan lebih mudah untuk mengakses peluang kerja di bidang data science atau bahkan mendapatkan dukungan dalam pengembangan karier mereka.

Dengan mempertimbangkan kriteria-kriteria di atas, Anda dapat menemukan lembaga Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science yang terpercaya dan berkualitas. Memilih lembaga yang tepat tidak hanya akan membantu Anda mempersiapkan diri untuk sertifikasi dengan baik. Tetapi juga memberikan Anda bekal yang cukup untuk menghadapi tantangan di dunia kerja data science yang dinamis.

Modul Pelatihan Data Science Berstandar SKKNI yang Wajib Anda Kuasai Sebelum Melakukan Sertifikasi 

Dalam dunia data science, memahami tahapan-tahapan kerja yang sistematis dan berbasis standar adalah kunci keberhasilan dalam menghasilkan analisis yang akurat dan model yang efektif. Pelatihan Data Science di AMD Academy dirancang untuk memenuhi standar kompetensi kerja nasional Indonesia (SKKNI) yang menjamin setiap modul sesuai dengan kebutuhan industri. Berikut adalah uraian modul pelatihan yang ditawarkan, dari proses awal hingga akhir. Guna memastikan peserta memahami langkah-langkah kritis dalam data science:

1. Menentukan Label Data

Menentukan label data adalah langkah awal untuk mengelompokkan informasi berdasarkan kategori atau target yang diinginkan. Di dalam pelatihan ini, peserta akan diajarkan bagaimana menentukan dan mengidentifikasi label atau target variabel yang sesuai untuk keperluan analisis prediktif. Melalui metode yang diajarkan, peserta akan mampu menilai dan menetapkan label yang sesuai dengan tujuan proyek.

2. Mengumpulkan Data

Data yang akurat dan relevan sangat penting dalam data science. Pada tahap ini, peserta pelatihan akan mempelajari teknik pengumpulan data dari berbagai sumber, baik data primer maupun sekunder. Serta cara menyeleksi data yang berkualitas. AMD Academy melatih peserta untuk menggunakan berbagai metode pengumpulan data yang efektif dan efisien agar hasil yang diperoleh valid serta bermanfaat untuk analisis lebih lanjut.

3. Menelaah Data

Menelaah data adalah proses menganalisis data yang telah dikumpulkan guna memahami pola, hubungan antar variabel, serta kemungkinan anomali dalam dataset. Modul ini mengajarkan peserta untuk menggunakan teknik eksplorasi data seperti analisis statistik dasar dan visualisasi awal, yang penting untuk memperoleh pemahaman awal sebelum memasuki tahap pembersihan data.

4. Memvalidasi Data

Validasi data merupakan proses untuk memastikan bahwa data yang digunakan akurat dan sesuai standar yang diperlukan. Dalam modul ini, peserta akan dilatih untuk melakukan berbagai metode validasi. Seperti pengecekan nilai yang hilang atau duplikat, yang penting untuk menjaga integritas data. Proses validasi ini membantu dalam menghindari kesalahan yang dapat mempengaruhi hasil akhir analisis.

5. Menentukan Objek Data

Modul ini mencakup pemahaman mengenai objek data yang akan digunakan dalam analisis. Peserta akan dibimbing untuk menentukan objek data yang relevan dengan permasalahan atau pertanyaan penelitian. Sehingga analisis yang dilakukan menjadi lebih fokus dan sesuai tujuan. Pemahaman objek data yang baik akan meningkatkan akurasi dalam model yang akan dibangun.

6. Membersihkan Data

Pembersihan data adalah langkah penting yang memastikan dataset siap untuk analisis. Peserta akan diajarkan teknik pembersihan data, seperti penanganan nilai yang hilang, outlier, serta normalisasi data. Data yang bersih dan bebas dari kesalahan memungkinkan model prediktif yang dibangun menjadi lebih akurat dan andal.

7. Mengkonstruksi Data

Pada tahap ini, peserta akan mempelajari cara mengonversi atau mengonfigurasi data yang telah dibersihkan ke dalam bentuk yang lebih sesuai untuk analisis. Ini meliputi proses transformasi data seperti pengkodean variabel kategori, pengelompokan data, dan pembentukan fitur baru. Dengan konstruksi data yang tepat, model yang dibuat akan lebih mudah membaca dan memproses informasi dengan optimal.

8. Membangun Model

Membangun model adalah inti dari proses data science. Peserta akan belajar membangun model prediktif menggunakan teknik machine learning yang relevan, seperti regresi, klasifikasi, atau clustering. Modul ini dirancang untuk memastikan peserta memahami proses pemodelan. Memilih algoritma yang tepat, dan mengoptimalkan parameter agar model bekerja secara efektif sesuai tujuan analisis.

9. Mengevaluasi Hasil Pemodelan

Tahap akhir adalah evaluasi hasil pemodelan, di mana peserta akan mempelajari berbagai metrik evaluasi model, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 score. Peserta akan dididik untuk memahami kapan dan bagaimana menggunakan metrik yang tepat berdasarkan jenis model dan data yang digunakan. Evaluasi ini membantu dalam menilai kinerja model secara objektif sebelum diterapkan dalam skala yang lebih besar.

Dengan mengikuti modul Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science yang telah memenuhi standar SKKNI ini, peserta tidak hanya akan mendapatkan pemahaman mendalam tentang setiap tahap dalam proses data science. Tetapi juga memiliki keterampilan praktis yang dapat langsung diterapkan di lapangan. AMD Academy memastikan pelatihan ini disusun secara komprehensif dan sistematis sehingga peserta memiliki kompetensi yang diakui industri dan mampu bersaing di pasar kerja yang semakin membutuhkan tenaga ahli data science.

Siap Menjadi Data Scientist Bersertifikasi? Tingkatkan Karier Anda Bersama AMD Academy!

Mencapai impian menjadi data scientist yang kompeten dan diakui kini lebih mudah dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science. AMD Academy menghadirkan program pelatihan yang tidak hanya berfokus pada teori, tetapi juga penerapan praktis yang relevan dengan kebutuhan industri saat ini. Dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy, Anda akan mendapatkan pelatihan dari instruktur berpengalaman yang siap membimbing Anda melalui proses pembelajaran hingga memperoleh sertifikasi resmi yang diakui secara nasional.

Melalui program ini, Anda akan menguasai keterampilan penting dalam data science, mulai dari pemrograman, machine learning. Hingga big data, yang sangat dicari oleh perusahaan di berbagai sektor. Dengan fleksibilitas pilihan pelatihan, baik online, inhouse, maupun offline, AMD Academy memberikan kemudahan bagi Anda untuk menyesuaikan jadwal tanpa mengganggu rutinitas harian. Apakah Anda seorang profesional yang ingin meningkatkan kompetensi atau pemula yang baru memulai karier, Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science dari AMD Academy adalah langkah awal menuju sukses.

Temukan potensi penuh Anda, raih keahlian yang diakui, dan jadilah data scientist bersertifikasi yang siap bersaing di dunia kerja. Bergabunglah dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science sekarang, dan mulailah perjalanan karier yang cemerlang bersama AMD Academy. Kunjungi Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science untuk informasi lebih lanjut dan daftarkan diri Anda hari ini dan hubungi admin kami  di sini!

Author: Sesario Kevin Putratama (DTS Batch 7)