Pelatihan dan Sertifikasi BNSP – Bidang data science telah berkembang secara eksponensial dan menjadi salah satu disiplin terpenting di era digital saat ini. Pada dasarnya, data science adalah bidang ilmu yang memadukan statistik, pemrograman, dan pengetahuan bisnis untuk memahami pola, tren, serta memberikan insight berharga dari data yang ada. Di tengah dunia yang semakin terhubung secara digital, hampir setiap aktivitas dan transaksi menghasilkan data. Mulai dari aktivitas di media sosial, pola pembelian di e-commerce, hingga data pasien dalam industri kesehatan. Oleh karena itu, data menjadi sumber daya yang tak ternilai, yang disebut banyak pihak sebagai “minyak baru” abad ini.
Perusahaan-perusahaan di berbagai sektor kini memahami keputusan strategis yang diambil berdasarkan data memiliki keunggulan kompetitif yang signifikan dibandingkan dengan keputusan yang didasarkan pada intuisi semata. Data science tidak hanya membantu perusahaan memahami kondisi pasar atau perilaku konsumen. Tetapi juga dapat memprediksi tren di masa depan, mengidentifikasi peluang, dan mengoptimalkan proses internal yang dapat meningkatkan efisiensi dan profitabilitas. Dengan bantuan teknologi dan teknik data science seperti machine learning, artificial intelligence (AI), dan analisis statistik, banyak perusahaan telah berhasil menavigasi pasar yang kompleks. Hal tersbut akan semakin membantu untuk menghadapi perubahan besar kedepannya.
Permintaan terhadap profesional yang kompeten di bidang data science atau dikenal sebagai data scientist semakin meningkat seiring dengan kebutuhan perusahaan. Hal tersebut untuk memanfaatkan data yang mereka miliki. Data scientist kini menjadi salah satu profesi dengan pertumbuhan tercepat dan sangat diminati di berbagai sektor. Termasuk teknologi, keuangan, perawatan kesehatan, pendidikan, dan bahkan sektor pemerintahan. Peran seorang data scientist tidak terbatas hanya pada mengolah data. Tetapi juga penting dalam mengambil keputusan berbasis data yang strategis dan inovatif. Mereka diharapkan mampu mengidentifikasi masalah, merumuskan solusi berbasis data, serta mengomunikasikan hasil analisis kepada tim atau pimpinan perusahaan.
Tantangan Baru untuk Menjadi Data Scientist Handal
Namun, untuk menjadi data scientist yang handal, seseorang tidak hanya membutuhkan kemampuan teknis. Tetapi juga pemahaman mendalam tentang konteks bisnis di mana data tersebut akan digunakan. Oleh karena itu, pembelajaran dan pelatihan khusus di bidang data science sangat diperlukan. Pelatihan Data Science tidak hanya berfokus pada penguasaan keterampilan teknis seperti pemrograman dan analisis statistik. Melainka juga memberikan pemahaman menyeluruh tentang aplikasi data science dalam berbagai konteks bisnis.
Dengan pemahaman yang tepat dan pelatihan yang menyeluruh, seorang calon data scientist akan memiliki pondasi yang kokoh. Dengan itu akan lebih siap menghadapi tantangan serta tuntutan yang tinggi di dunia kerja. Artikel ini akan menjelaskan materi penting yang perlu dipelajari dalam data science. Selain itu juga mengenai kompetensi yang perlu dicapai agar bisa sukses dalam bidang ini. Mari simak ulasan lengkap berikut untuk memahami langkah-langkah yang diperlukan agar sukses berkarier sebagai data scientist profesional.
Kenali Data Science Lebih Lanjut
Data science adalah disiplin ilmu yang berfokus pada pengumpulan, pengolahan, dan analisis data untuk menghasilkan wawasan yang bernilai. Bidang ini merupakan kombinasi dari berbagai keterampilan, termasuk keterampilan analitis, pemrograman, matematika, statistik, dan pengetahuan bisnis. Data science memungkinkan perusahaan dan organisasi untuk mengidentifikasi pola. Baik pola dalam data yang besar dan beragam, mengungkapkan peluang, serta membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan data yang akurat. Melalui pendekatan data-driven atau berbasis data ini, perusahaan dapat lebih unggul kepada konsumen. Seperti dalam memahami perilaku konsumen, mengoptimalkan proses bisnis, dan menanggapi perubahan pasar. Data science mencakup beberapa elemen utama, di antaranya:
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah tahap awal yang sangat penting dalam data science. Data yang digunakan dalam analisis berasal dari berbagai sumber. Sumber yang dapat bersifat internal (sistem CRM perusahaan, database keuangan, catatan penjualan) maupun eksternal (seperti data media sosial, data ekonomi, data cuaca). Sumber data ini akan bergantung pada tujuan analisis dan industri yang sedang diteliti. Dalam proses pengumpulan data, data scientist harus menentukan sumber mana yang paling relevan. Selain itu juga metode apa yang paling efisien untuk mengumpulkannya.
Teknik pengumpulan data yang efektif mencakup pemahaman mendalam tentang jenis-jenis data. Seperti data terstruktur (angka dan teks yang teratur dalam format tabel) maupun data tidak terstruktur (gambar, video, dan data teks mentah). Data scientist perlu menilai keakuratan, keterkaitan, dan kredibilitas sumber data yang digunakan. Hal tersebut mem karena data yang berkualitas buruk dapat mengakibatkan analisis yang salah dan keputusan yang keliru.
2. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah membersihkan atau melakukan data cleaning. Tidak semua data yang dikumpulkan dapat langsung digunakan untuk analisis. Dalam praktiknya, data sering kali mengandung kesalahan, ketidaksesuaian format, data yang hilang, atau bahkan anomali. Data cleaning adalah proses yang memakan waktu, namun sangat penting untuk memastikan bahwa hasil analisis dapat dipercaya.
Pada tahap ini, data scientist akan mengidentifikasi dan memperbaiki data yang bermasalah. Teknik pembersihan data meliputi penghapusan duplikasi data, penanganan data yang hilang (missing values) dengan teknik imputasi atau eksklusi, serta standardisasi format data. Data scientist juga perlu memiliki pemahaman tentang outliers (data yang menyimpang dari pola umum. Dengan adanya pemahaman tersebut dapat memutuskan dalam penggunaan data. apakah data tersebut akan dipertahankan, diperbaiki, atau dihapus, tergantung pada sifat data dan tujuan analisis. Pembersihan data tidak hanya meningkatkan kualitas data, tetapi juga mengurangi bias yang bisa muncul dalam analisis.
3. Analisis Data (Data Analysis)
Analisis data adalah inti dari proses data science. Dimana data yang telah dibersihkan kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi pola, tren, atau korelasi yang relevan. Tahap ini membutuhkan keterampilan dalam statistik dan penggunaan alat analisis data. Data scientist sering menggunakan bahasa pemrograman. Seperti Python dan R, serta bahasa kueri seperti SQL, untuk memproses dan menganalisis data dalam skala besar.
Dalam analisis data, data scientist menggunakan berbagai teknik statistik. Data statistik ini untuk memahami hubungan antarvariabel dan mengidentifikasi tren yang mungkin relevan untuk pengambilan keputusan. Proses ini bisa mencakup analisis deskriptif (yang menggambarkan data), analisis inferensial (yang membuat prediksi dari sampel data), serta teknik analisis seperti clustering (mengelompokkan data berdasarkan karakteristik yang mirip) dan regresi (untuk memahami hubungan antara variabel). Dengan analisis ini, data scientist mampu mengubah data mentah menjadi wawasan yang konkret dan dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan bisnis.
4. Pemodelan Data (Data Modeling)
Pemodelan data adalah tahap algoritma machine learning dan teknik pemodelan statistik diterapkan untuk membuat prediksi atau rekomendasi berdasarkan data. Tahap ini mencakup pemahaman tentang algoritma machine learning. Seperti regresi linier, decision trees, clustering, hingga neural networks untuk masalah yang lebih kompleks. Pemodelan data tidak hanya memerlukan pemahaman statistik, tetapi juga pemrograman dan pemilihan algoritma yang tepat berdasarkan jenis data dan tujuan analisis.
Dalam proses ini, data scientist juga akan mengevaluasi model yang telah dibangun dengan menggunakan metrik evaluasi tertentu. Seperti akurasi, precision, recall, dan F1 score untuk mengukur seberapa baik model tersebut bekerja. Model yang baik adalah model yang memiliki performa tinggi, mampu menggeneralisasi data baru dengan baik, dan memberikan prediksi yang relevan. Dengan pemodelan data yang efektif, data scientist bisa memprediksi tren masa depan, memberi rekomendasi untuk bisnis, serta memahami lebih dalam berbagai aspek operasional dan strategi perusahaan.
5. Visualisasi Data
Tahap akhir dalam data science adalah visualisasi data. Di mana data scientist menyajikan hasil analisis secara grafis sehingga mudah dipahami oleh pemangku kepentingan non-teknis, seperti manajer atau eksekutif perusahaan. Visualisasi data adalah bagian penting dalam komunikasi data karena membantu menguraikan informasi kompleks dalam bentuk yang intuitif.
Data scientist menggunakan alat visualisasi. Seperti Tableau, Power BI, atau pustaka visualisasi dalam Python seperti matplotlib dan seaborn untuk membuat grafik, diagram, atau dasbor yang interaktif. Visualisasi yang efektif tidak hanya menggambarkan data secara estetik, tetapi juga fokus pada penyampaian wawasan utama dari data yang dianalisis. Sebuah visualisasi yang baik harus mampu menjawab pertanyaan yang muncul dari data, memudahkan interpretasi, dan memberikan gambaran yang jelas tentang hasil analisis sehingga pihak terkait dapat mengambil tindakan yang tepat.
Dengan menguasai setiap aspek penting dalam data science ini, seorang data scientist dapat memahami, mengolah, dan mengomunikasikan data dengan cara yang dapat memberi nilai tambah bagi perusahaan. Profesi ini menuntut kompetensi multidisipliner. Mulai dari keterampilan teknis hingga kemampuan komunikasi, menjadikannya karier yang menantang namun penuh peluang di era modern.
Cakupan Kerja dan Permintaan Industri terhadap Data Scientist
Di era digital yang serba cepat, data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan di berbagai sektor. Seiring dengan ledakan volume data, permintaan akan data scientist juga meningkat secara signifikan, karena peran mereka sangat esensial dalam membantu perusahaan membuat keputusan berbasis data yang lebih akurat. Data scientist bukan hanya sekadar “penjaga” data; mereka bertindak sebagai penghubung antara data dan strategi bisnis, mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat diterapkan untuk mencapai tujuan perusahaan. Berikut adalah beberapa sektor utama yang sangat membutuhkan keahlian data science dan bagaimana peran data scientist di dalamnya.
1. Sektor Teknologi
Perusahaan teknologi adalah salah satu pengguna terbesar data science, terutama di perusahaan berbasis digital seperti e-commerce, media sosial, dan fintech. Dalam e-commerce, data scientist membantu perusahaan menganalisis perilaku konsumen, seperti preferensi produk, kebiasaan berbelanja, serta pola pengeluaran, untuk memberikan rekomendasi produk yang lebih personal dan sesuai dengan keinginan pengguna. Rekomendasi ini tidak hanya meningkatkan pengalaman belanja pengguna tetapi juga berpotensi meningkatkan penjualan dan loyalitas pelanggan.
Di platform media sosial, data scientist memainkan peran penting dalam mengoptimalkan algoritma agar konten yang disajikan lebih relevan dan sesuai dengan minat pengguna. Mereka juga menganalisis tren, keterlibatan pengguna, serta sentimen publik terhadap suatu topik. Sementara itu, di industri fintech, data scientist berfokus pada pemahaman perilaku keuangan pengguna untuk menyediakan layanan keuangan yang lebih personal, mulai dari penawaran pinjaman yang sesuai hingga penilaian risiko kredit. Dengan data yang diperoleh, perusahaan teknologi dapat terus memperbaiki produknya, menghadirkan inovasi baru, dan memperkuat daya saing mereka di pasar.
2. Sektor Keuangan
Industri keuangan adalah salah satu sektor yang paling menuntut presisi dan ketelitian, sehingga kebutuhan akan data science sangat tinggi. Dalam sektor ini, data scientist berperan dalam analisis risiko, di mana mereka membantu perusahaan mengidentifikasi dan memitigasi risiko potensial yang mungkin dihadapi, misalnya dalam investasi atau kredit. Dengan model prediktif, data scientist dapat mengantisipasi pergerakan pasar, memprediksi fluktuasi nilai aset, serta membuat keputusan terkait portofolio investasi.
Selain itu, data scientist berperan penting dalam deteksi penipuan atau fraud detection. Penipuan dalam transaksi finansial adalah ancaman yang serius bagi perusahaan keuangan, dan data scientist menggunakan algoritma machine learning untuk mendeteksi pola transaksi mencurigakan atau tidak biasa, memungkinkan perusahaan mengambil tindakan cepat untuk mencegah kerugian lebih lanjut. Mereka juga membantu dalam personalisasi layanan keuangan, seperti memberikan penawaran yang relevan kepada nasabah berdasarkan profil risiko dan kebiasaan finansialnya. Kemampuan untuk mengolah data besar dan menganalisis pola keuangan membuat data scientist sangat berharga dalam pengambilan keputusan yang berisiko tinggi di sektor keuangan.
3. Sektor Kesehatan
Sektor kesehatan adalah salah satu bidang yang mendapatkan manfaat luar biasa dari data science. Dengan meningkatnya jumlah data pasien dan penelitian medis, data scientist berperan dalam mengolah informasi ini untuk meningkatkan perawatan dan hasil bagi pasien. Di bidang ini, mereka menganalisis data rekam medis pasien untuk memahami riwayat penyakit, kecenderungan genetik, dan faktor risiko kesehatan tertentu. Dari analisis ini, data scientist dapat membantu dokter memprediksi kondisi kesehatan pasien di masa depan, memungkinkan tindakan pencegahan yang lebih efektif.
Di samping itu, data science juga digunakan dalam penelitian pengembangan obat, di mana data scientist bekerja bersama tim riset untuk menganalisis data uji klinis dan menemukan pola yang dapat mempercepat proses penemuan obat baru. Dalam pengelolaan operasional rumah sakit, data scientist membantu mengoptimalkan alur kerja, mengurangi waktu tunggu, serta memaksimalkan penggunaan sumber daya. Semua ini memberikan dampak besar terhadap peningkatan kualitas perawatan pasien dan efisiensi biaya operasional lembaga kesehatan.
4. Sektor Ritel dan Manufaktur
Di sektor ritel, data science menjadi kekuatan utama dalam strategi pemasaran dan penjualan. Data scientist menganalisis pola pembelian konsumen, preferensi produk, hingga tren pasar untuk merancang kampanye yang lebih efektif dan tepat sasaran. Data science juga digunakan untuk memprediksi permintaan barang, mengelola stok, dan mengoptimalkan distribusi agar perusahaan dapat memenuhi kebutuhan konsumen tepat waktu, tanpa pemborosan.
Di bidang manufaktur, data scientist mendukung pengembangan produksi yang efisien melalui analisis data mesin dan sensor yang memantau proses produksi. Dengan teknik prediktif, mereka dapat mendeteksi potensi kerusakan mesin sebelum terjadi (predictive maintenance), mengurangi waktu henti produksi, serta meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.
Permintaan terhadap data scientist yang memiliki keterampilan data science yang mumpuni terus meningkat seiring dengan perkembangan industri dan kompleksitas data yang semakin tinggi. Di banyak perusahaan, data science kini menjadi fondasi utama dalam pengembangan strategi, menciptakan produk yang inovatif, serta menjaga daya saing di pasar yang dinamis.
Lantas, Apa yang Harus Disiapkan agar Menjadi Data Scientist Handal?
Menjadi seorang data scientist yang andal membutuhkan penguasaan keterampilan yang komprehensif dan kemampuan analitis yang kuat. Seorang data scientist tidak hanya dituntut untuk memahami angka dan pola, tetapi juga harus memiliki keterampilan teknis dan pengetahuan bisnis yang dapat diaplikasikan dalam konteks nyata. Berikut adalah beberapa keterampilan utama yang harus disiapkan bagi siapa pun yang ingin sukses di dunia data science:
1. Statistik dan Matematika
Statistik dan matematika adalah fondasi utama dalam data science, membantu data scientist memahami distribusi data, pola, serta melakukan prediksi yang akurat. Pemahaman tentang statistik deskriptif—seperti mean, median, dan standar deviasi—memungkinkan data scientist untuk menggambarkan karakteristik data dengan tepat. Selain itu, statistik inferensial, seperti regresi, probabilitas, dan uji hipotesis, memainkan peran penting dalam menganalisis data yang lebih kompleks.
Matematika, khususnya aljabar linear, kalkulus, dan probabilitas, menjadi kunci dalam mengembangkan algoritma machine learning. Misalnya, aljabar linear digunakan dalam pemodelan vektor dan matriks yang mendasari algoritma machine learning seperti support vector machines dan principal component analysis. Dengan keterampilan matematika yang kuat, data scientist dapat mengeksplorasi dan mengembangkan model yang lebih akurat dan relevan dengan data yang dihadapi.
2. Pemrograman
Keterampilan pemrograman sangat esensial bagi data scientist untuk membersihkan, mengolah, serta menganalisis data dengan efektif. Bahasa pemrograman seperti Python dan R merupakan dua bahasa yang paling populer di dunia data science. Python memiliki beragam pustaka (libraries) yang khusus dikembangkan untuk data science, seperti pandas untuk pengolahan data, numpy untuk perhitungan matematika, dan scikit-learn untuk machine learning. Di sisi lain, R juga sangat populer di kalangan statistisi karena menyediakan alat yang kuat untuk analisis statistik dan visualisasi.
Selain itu, SQL (Structured Query Language) sangat penting untuk mengelola dan mengakses data yang tersimpan dalam database. Dengan SQL, data scientist dapat dengan mudah mengekstrak data yang dibutuhkan dari basis data yang besar dan terstruktur. Memahami cara kerja SQL tidak hanya memudahkan proses analisis data, tetapi juga meningkatkan efisiensi kerja dalam mengelola data yang terdistribusi dalam sistem database.
3. Machine Learning
Machine learning adalah inti dari data science yang memungkinkan data scientist untuk mengembangkan model prediktif yang canggih. Untuk menjadi data scientist yang handal, pemahaman mendalam tentang algoritma machine learning sangatlah penting. Algoritma seperti regresi linier, pohon keputusan (decision trees), k-nearest neighbors (KNN), dan jaringan saraf tiruan (neural networks) adalah beberapa contoh model yang harus dikuasai.
Dalam konteks industri, machine learning digunakan untuk berbagai keperluan, mulai dari memprediksi penjualan produk hingga mengidentifikasi potensi kecurangan (fraud detection). Data scientist yang memiliki keterampilan machine learning dapat merancang model yang secara otomatis memahami pola data dan menghasilkan rekomendasi berdasarkan data historis. Pemahaman yang kuat tentang machine learning juga memungkinkan data scientist mengadaptasi model sesuai dengan karakteristik spesifik dari data yang mereka miliki.
4. Pemahaman Bisnis
Menjadi data scientist bukan hanya tentang mengolah data atau menghasilkan visualisasi yang menarik. Pemahaman mendalam tentang konteks bisnis sangat penting agar data scientist dapat mengidentifikasi masalah yang relevan dan menawarkan solusi berbasis data yang praktis. Tanpa pemahaman bisnis, hasil analisis data bisa saja tidak sejalan dengan kebutuhan atau tujuan perusahaan.
Data scientist yang kompeten akan mengerti apa yang menjadi prioritas bagi perusahaan dan bagaimana data dapat membantu menjawab pertanyaan strategis tersebut. Sebagai contoh, dalam industri ritel, data scientist mungkin mempelajari pola belanja pelanggan untuk meningkatkan pengalaman berbelanja; sementara di bidang keuangan, analisis data mungkin difokuskan pada risiko dan profitabilitas. Kemampuan untuk memahami tantangan bisnis serta menyelaraskan analisis data dengan tujuan perusahaan menjadi nilai tambah yang sangat berharga bagi seorang data scientist.
5. Komunikasi dan Visualisasi Data
Kemampuan untuk mengkomunikasikan hasil analisis yang kompleks secara efektif adalah aspek penting lain dalam data science. Seorang data scientist tidak hanya bertugas memproses data, tetapi juga harus mampu menyajikan temuannya dengan cara yang mudah dipahami, baik oleh rekan tim maupun oleh pemangku kepentingan yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis.
Alat-alat visualisasi data seperti Tableau, Power BI, atau pustaka visualisasi dalam Python seperti matplotlib dan seaborn adalah alat yang sering digunakan untuk menyajikan data secara grafis. Dengan visualisasi data, data scientist dapat menggambarkan pola, tren, atau perbedaan dalam data dengan cara yang intuitif dan menarik. Visualisasi data tidak hanya memudahkan proses komunikasi, tetapi juga membantu audiens memahami cerita di balik data secara lebih mendalam. Selain visualisasi, kemampuan untuk menulis laporan yang jelas dan ringkas juga menjadi nilai tambah bagi seorang data scientist.
Menguasai keterampilan-keterampilan ini membutuhkan latihan dan pembelajaran yang berkesinambungan. Dunia data science selalu berkembang, dan seorang data scientist yang handal harus senantiasa memperbarui pengetahuannya agar tetap relevan dengan teknologi dan kebutuhan industri terbaru.
Kompetensi yang Tersertifikasi BNSP, Bagaimana Caranya?
Sertifikasi menjadi faktor penting untuk menunjukkan kredibilitas dan kompetensi seorang data scientist, terutama dalam bidang yang penuh persaingan. Sertifikasi dari Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) memberikan bukti kompetensi yang diakui secara nasional.
Untuk mendapatkan sertifikasi, Anda perlu mengikuti pelatihan intensif yang mencakup modul lengkap terkait data science, mulai dari dasar hingga lanjutan. Setelah pelatihan, Anda akan menghadapi ujian kompetensi yang menilai kemampuan Anda dalam beberapa aspek, seperti penguasaan teknik statistik, analisis data, pemrograman, dan machine learning. Sertifikasi BNSP ini memastikan Anda siap bekerja di berbagai sektor industri dengan kompetensi yang diakui.
Dengan sertifikasi BNSP, Anda dapat membuka lebih banyak peluang karier karena sertifikasi ini menunjukkan bahwa Anda memiliki keahlian yang dibutuhkan dan diakui oleh standar nasional.
Modul Pelatihan Standar SKKNI untuk Data Scientist: Pahami Apa Saja yang Dipelajari Agar Anda Menjadi Data Scientist yang Kompeten
Bagi seorang data scientist, setiap tahapan dalam pengolahan data memiliki standar keterampilan yang perlu dikuasai, terutama jika mengacu pada Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI). SKKNI berfungsi sebagai pedoman dalam menyusun modul pelatihan yang mempersiapkan peserta untuk bekerja sesuai standar nasional, menjadikan pelatihan ini fundamental bagi mereka yang ingin mencapai tingkat kompetensi tertinggi di bidang data science. Di bawah ini adalah modul pelatihan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist yang akan membantu peserta memahami dan menguasai setiap tahapan dalam pekerjaan data science.
1. Menentukan Label Data: Mengelompokkan Data untuk Analisis yang Efektif
Menentukan label data merupakan tahapan awal yang sangat penting dalam proses analisis. Label data berfungsi sebagai penanda atau kategori yang membedakan satu data dari data lainnya, sehingga data tersebut dapat diolah lebih lanjut. Dalam konteks yang lebih kompleks, labeling juga mencakup penggolongan data untuk proses machine learning. Dengan menggunakan modul ini, peserta pelatihan di Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist akan diajarkan cara menentukan label data yang tepat, sehingga analisis yang dilakukan lebih akurat dan efisien.
2. Mengumpulkan Data: Langkah Utama dalam Data Science
Mengumpulkan data adalah langkah dasar dalam data science, dan modul ini mengajarkan cara mengumpulkan data dari berbagai sumber dengan teknik yang terstruktur dan valid. Pengumpulan data dapat dilakukan melalui survei, sensor, atau data historis yang tersedia. Modul ini juga mencakup pengenalan pada teknik web scraping dan pengumpulan data dari API. Keterampilan ini sangat relevan, karena seorang data scientist harus memiliki kemampuan untuk mendapatkan data yang kredibel sebagai bahan analisis.
3. Menelaah Data: Menganalisis Kualitas dan Struktur Data
Setelah data terkumpul, data scientist perlu menelaah data untuk memahami strukturnya, mengidentifikasi elemen-elemen penting, dan mengukur kualitasnya. Modul ini mengajarkan teknik eksplorasi data seperti statistik deskriptif dan analisis distribusi, sehingga peserta mampu mengidentifikasi potensi bias atau anomali yang mungkin terdapat dalam data. Melalui modul Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist, peserta akan belajar menelaah data secara komprehensif, mengidentifikasi pola, dan memastikan bahwa data siap untuk tahap pemrosesan berikutnya.
4. Memvalidasi Data: Menjaga Konsistensi dan Akurasi Data
Validasi data adalah proses yang krusial untuk memastikan bahwa data yang akan dianalisis benar-benar akurat dan konsisten. Modul pelatihan ini mencakup teknik-teknik validasi, seperti cross-validation, verifikasi kesalahan, dan double-checking agar data yang akan digunakan tidak mengandung bias atau kesalahan. Validasi yang tepat sangat penting untuk memperoleh hasil analisis yang dapat dipercaya.
5. Menentukan Objek Data: Memfokuskan Analisis pada Target yang Tepat
Dalam modul ini, peserta akan diajarkan untuk menentukan objek data yang sesuai dengan tujuan analisis. Misalnya, ketika melakukan analisis untuk meningkatkan penjualan, data yang relevan adalah data pelanggan, produk, atau transaksi. Menentukan objek data adalah langkah penting untuk memastikan bahwa analisis yang dilakukan benar-benar sesuai dengan kebutuhan bisnis. Melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist, peserta akan mendapatkan wawasan tentang bagaimana memilih objek data yang tepat untuk setiap proyek.
6. Membersihkan Data: Mengatasi Data Buruk untuk Meningkatkan Akurasi
Data yang diperoleh sering kali mengandung data hilang, outliers, atau kesalahan, sehingga perlu dibersihkan sebelum digunakan. Modul ini melatih peserta dalam teknik pembersihan data, seperti penanganan missing values, deteksi outliers, dan penyaringan data. Melalui proses ini, data yang digunakan untuk analisis akan memiliki kualitas tinggi, sehingga hasil analisis dapat diandalkan.
7. Mengkonstruksi Data: Mengembangkan Dataset untuk Analisis Lebih Lanjut
Mengkonstruksi data adalah tahapan di mana data scientist menggabungkan atau memanipulasi dataset untuk menciptakan fitur-fitur baru yang akan digunakan dalam pemodelan. Proses ini meliputi feature engineering dan data transformation, yang membantu meningkatkan kemampuan prediktif model. Dalam Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist, peserta akan belajar bagaimana mengkonstruksi data dengan teknik yang relevan untuk analisis data yang lebih baik.
8. Membangun Model: Mengaplikasikan Algoritma Machine Learning
Modul membangun model menjadi bagian inti dari pelatihan ini. Di mana peserta akan belajar menggunakan algoritma machine learning untuk membuat model prediktif. Model ini bisa berupa regresi linier, klasifikasi, atau clustering, tergantung pada kebutuhan analisis. Pelatihan ini akan memberikan dasar-dasar dalam memilih algoritma yang tepat serta mengaplikasikan teknik machine learning yang relevan. Dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist, peserta akan siap untuk membangun model yang handal dan sesuai standar industri.
9. Mengevaluasi Hasil Pemodelan: Memastikan Kualitas Model yang Terbentuk
Evaluasi model adalah proses penilaian untuk mengukur performa model yang telah dibangun, dengan teknik seperti accuracy, precision, recall, atau F1-score. Proses evaluasi ini memastikan bahwa model yang dihasilkan dapat memberikan hasil yang konsisten dan relevan. Dalam modul ini, peserta akan dilatih untuk menggunakan metrik evaluasi yang sesuai dan mengidentifikasi cara meningkatkan akurasi model. Evaluasi yang tepat membantu data scientist memahami kekuatan dan kelemahan model yang telah dibangun.
Dengan kurikulum yang komprehensif dan berstandar SKKNI ini, peserta yang mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist dari AMD Academy akan mendapatkan pemahaman dan keterampilan teknis yang sesuai dengan kebutuhan industri. Setelah menyelesaikan pelatihan, peserta tidak hanya memiliki sertifikasi yang diakui secara nasional. Tetapi juga siap untuk terjun dalam dunia kerja dengan kompetensi data science yang mumpuni. Jika Anda tertarik untuk memulai karier sebagai data scientist atau meningkatkan kemampuan Anda di bidang ini, Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist dari AMD Academy adalah pilihan tepat. Kunjungi situs amdacademy.id untuk informasi lebih lanjut dan pendaftaran.
Persiapkan Diri Anda untuk Menjadi Data Scientist Bersertifikasi dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist dari AMD Academy
Apakah Anda siap untuk melangkah maju dalam dunia data science? Bergabunglah dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist yang diselenggarakan oleh AMD Academy, solusi tepat untuk membangun kompetensi yang diakui nasional dan berfokus pada keterampilan praktis di bidang data science. Pelatihan ini dirancang secara komprehensif. Mulai dari dasar-dasar pengumpulan data, pembersihan data, hingga penerapan machine learning untuk pemodelan dan prediksi data. semua dengan panduan langsung dari para profesional berpengalaman.
Pelatihan ini juga memberi Anda kesempatan untuk mempraktikkan keterampilan sesuai standar industri. Termasuk bagaimana cara membangun model yang efektif, menguasai teknik visualisasi data dengan alat seperti Tableau dan Power BI. Serta mempersiapkan diri secara menyeluruh untuk ujian sertifikasi yang akan mengukuhkan Anda sebagai Data Scientist Bersertifikasi BNSP. Sertifikasi ini akan menjadi bukti nyata kompetensi Anda dalam data science. Meningkatkan daya saing Anda dalam menghadapi permintaan tinggi dari berbagai sektor industri, seperti teknologi, keuangan, dan kesehatan.
Mulailah perjalanan Anda bersama AMD Academy dan raih karier yang gemilang di dunia Data Science!
Jangan lewatkan peluang untuk berkembang dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Scientist AMD Academy. Kunjungi situs kami di amdacademy.id dan segera daftar sekarang! Dengan memilih AMD Academy, Anda memastikan diri untuk mendapatkan pendidikan berkualitas yang siap diterapkan di lapangan. Serta mempercepat perjalanan Anda menjadi data scientist yang kompeten, terampil, dan bersertifikasi. Hubungi kami di sini!
Author: Sesario Kevin Putratama (DTS Batch 7)
