Pelatihan dan Sertifikasi BNSP – Di dunia yang serba digital ini, data science telah menjadi topik yang semakin penting dalam berbagai sektor industri. Namun, di kalangan masyarakat umum, pemahaman mengenai data science masih sangat minim. Banyak yang belum menyadari betapa besar peran data dalam pengambilan keputusan, inovasi, dan pertumbuhan bisnis. Keahlian di bidang ini masih dianggap sebagai sesuatu yang eksklusif, padahal sebenarnya setiap individu maupun perusahaan dapat memperoleh manfaat besar dari penerapan data science yang tepat.
Bersama AMD Academy, kami memberikan solusi untuk menjembatani kesenjangan ini melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, yang dirancang untuk mempersiapkan para profesional yang ingin menguasai teknik pengolahan data modern, serta mendapatkan sertifikasi resmi dari BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi). Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi lebih dalam tentang apa itu data science, manfaatnya, penerapannya dalam dunia industri, dan bagaimana pelatihan yang kami tawarkan dapat menjadi jembatan menuju karir yang lebih baik.
Apa Itu Data Science?
Secara teknis, data science adalah bidang yang mencakup proses pengumpulan, pembersihan, analisis, dan interpretasi data untuk menghasilkan informasi yang relevan. Namun, pengertian ini tidak sepenuhnya menggambarkan luasnya cakupan data science. Bidang ini melibatkan banyak disiplin ilmu termasuk matematika, statistika, pemrograman, dan kecerdasan buatan (artificial intelligence).
Setiap kali Anda mendengar tentang penggunaan machine learning atau artificial intelligence (AI), semua itu adalah bagian dari ranah data science. Pengaplikasiannya bukan hanya terbatas pada pengolahan data mentah, tapi juga mencakup bagaimana data tersebut digunakan untuk membuat model prediksi, analisis pola, hingga pengambilan keputusan yang lebih informatif. Banyak perusahaan besar seperti Google, Amazon, dan Netflix menggunakan teknik-teknik data science untuk meningkatkan layanan mereka, mengoptimalkan operasional, dan memahami perilaku konsumen secara lebih baik.
Kegunaan dan Manfaat Data Science
Data science menawarkan banyak manfaat, baik bagi perusahaan maupun individu yang memiliki keterampilan di bidang ini. Beberapa manfaat teknis yang bisa diambil dari penerapan data science meliputi:
- Optimalisasi Operasional Perusahaan
Salah satu penerapan paling umum dari data science adalah pada optimalisasi proses operasional. Melalui pengumpulan data yang relevan seperti data produksi, performa mesin, hingga ketersediaan stok, perusahaan dapat menentukan area mana yang memerlukan peningkatan. Contoh konkret dari penerapan ini adalah pada perusahaan-perusahaan manufaktur besar yang menggunakan analitik prediktif untuk memantau kesehatan mesin mereka dan memprediksi kapan waktu perbaikan diperlukan, sehingga dapat mengurangi waktu downtime dan menghindari kerugian finansial akibat terhentinya produksi. .
- Pengambilan Keputusan yang Lebih Akurat
Data yang dianalisis dengan metode data science membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih berdasarkan bukti (evidence-based decision making). Misalnya, perusahaan retail dapat memanfaatkan data transaksi dan perilaku konsumen untuk menentukan strategi penjualan terbaik, seperti kapan waktu yang tepat untuk mengadakan promosi atau produk apa yang memiliki potensi penjualan terbesar.
- Personalisasi Layanan Pelanggan
Melalui data, perusahaan dapat memahami preferensi, kebiasaan, dan kebutuhan pelanggan mereka. Sebagai contoh, Netflix menggunakan algoritma machine learning untuk memberikan rekomendasi konten yang disesuaikan dengan preferensi penggunanya. Hal ini membuktikan bahwa data science dapat secara signifikan meningkatkan loyalitas pelanggan melalui layanan yang dipersonalisasi.
- Inovasi Produk dan Layanan
Dengan menganalisis tren pasar melalui data yang tersedia, perusahaan dapat merancang produk atau layanan baru yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan preferensi konsumen. Sebagai contoh, analisis data dari Google Trends dapat membantu perusahaan memahami tren konsumen yang sedang berkembang dan membuat keputusan yang lebih tepat mengenai produk apa yang perlu dikembangkan atau dipasarkan.
Cakupan Data Science: Menyelami Dunia Analisis Data yang Kompleks
Data science adalah disiplin ilmu yang sangat luas dan kompleks, mencakup berbagai bidang dan teknik yang memungkinkan pengolahan data secara efektif untuk menghasilkan wawasan yang berharga. Dengan kemampuannya untuk memecahkan masalah berbasis data, data science menjadi pilar penting dalam pengambilan keputusan strategis di berbagai sektor. Cakupan data science tidak hanya terbatas pada analisis data semata, tetapi melibatkan berbagai tahapan dan elemen yang saling berkaitan. Berikut adalah cakupan utama dari data science yang menjadi fokus dalam proses analisis data:
1. Pengumpulan Data (Data Collection)
Tahapan pertama dalam data science adalah pengumpulan data, yang mencakup proses memperoleh data dari berbagai sumber. Data ini bisa berasal dari sensor, transaksi, log aktivitas, media sosial, survei, dan banyak lagi. Pengumpulan data merupakan fondasi dari seluruh proses analisis, karena kualitas dan volume data yang dikumpulkan akan sangat menentukan akurasi dari model yang dibangun. Dalam konteks bisnis, data bisa berupa transaksi pelanggan, preferensi produk, hingga umpan balik konsumen yang semuanya bisa digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis.
2. Pemrosesan Data (Data Processing)
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah memproses data tersebut agar siap untuk dianalisis. Tahapan ini mencakup berbagai aktivitas, mulai dari pembersihan data (data cleaning), transformasi data, hingga penyimpanan data dalam format yang lebih terstruktur. Pemrosesan data memastikan bahwa data yang digunakan bebas dari kesalahan seperti duplikasi, data yang hilang, atau inkonsistensi. Di sinilah peran data engineer sangat krusial untuk memastikan data yang digunakan memiliki kualitas yang tinggi.
3. Analisis Data (Data Analysis)
Analisis data merupakan inti dari data science, di mana data yang telah diproses dianalisis untuk mengungkap pola, tren, dan wawasan yang berharga. Proses ini melibatkan metode statistik, machine learning, hingga visualisasi data untuk mempermudah interpretasi. Dalam dunia bisnis, analisis data digunakan untuk berbagai keperluan, seperti memahami perilaku konsumen, memprediksi tren penjualan, hingga mengidentifikasi peluang pasar yang belum tergarap. Contohnya, perusahaan e-commerce seperti Tokopedia menggunakan analisis data untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.
4. Pemodelan Data (Data Modeling)
Tahapan pemodelan data melibatkan pembuatan model matematis yang bisa digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang ada. Data modeling sering kali menggunakan algoritma pembelajaran mesin (machine learning), di mana komputer dilatih untuk mengenali pola dalam data dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Misalnya, di sektor keuangan, data science digunakan untuk membangun model yang dapat memprediksi risiko kredit atau deteksi penipuan berdasarkan data transaksi nasabah.
5. Visualisasi Data (Data Visualization)
Setelah hasil analisis atau model didapatkan, langkah selanjutnya adalah menyajikannya dalam bentuk yang mudah dipahami. Visualisasi data mencakup penyajian data dalam bentuk grafik, diagram, atau dashboard interaktif untuk membantu pengambil keputusan memahami hasil analisis dengan lebih baik. Tools seperti Tableau atau Power BI sering digunakan oleh data scientist untuk membuat visualisasi yang membantu manajer atau eksekutif perusahaan melihat pola dalam data tanpa harus mempelajari rincian teknisnya.
6. Penerapan dan Pengambilan Keputusan (Decision Making)
Hasil dari analisis dan pemodelan data kemudian digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan di tingkat strategis. Misalnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan hasil analisis data science untuk memutuskan kapan waktu terbaik untuk meluncurkan produk baru, mengoptimalkan rantai pasokan, atau menentukan target pemasaran yang lebih tepat. Di industri seperti ritel dan perbankan, keputusan berbasis data telah terbukti meningkatkan efisiensi operasional dan profitabilitas perusahaan.
7. Machine Learning dan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Data science tidak bisa dipisahkan dari machine learning dan kecerdasan buatan (artificial intelligence). Pada tahapan ini, algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk membuat model prediktif yang lebih canggih dan dapat diotomatisasi. Algoritma machine learning ini melatih sistem untuk terus belajar dari data baru dan meningkatkan prediksi seiring waktu, tanpa perlu campur tangan manusia secara langsung. Teknologi ini digunakan di berbagai sektor, mulai dari rekomendasi produk di platform e-commerce hingga analisis risiko di perbankan.
8. Big Data dan Pengelolaan Volume Data Besar
Cakupan lain yang penting dalam data science adalah kemampuan untuk mengelola big data, yaitu data dalam jumlah besar yang tidak dapat diolah oleh metode tradisional. Penggunaan cloud computing dan teknologi distributed systems seperti Hadoop dan Spark memungkinkan pengolahan data dalam volume yang sangat besar. Di Indonesia, sektor perbankan dan telekomunikasi adalah contoh industri yang sangat bergantung pada teknologi big data untuk menganalisis jutaan transaksi dan interaksi pengguna setiap harinya.
Implementasi Data Science di Dunia Industri di Indonesia
Penerapan data science di dunia industri sudah tidak bisa dipungkiri lagi, terutama dengan perkembangan pesat teknologi yang memacu digitalisasi di berbagai sektor. Di Indonesia, industri-industri besar mulai memanfaatkan data science untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasi bisnis mereka. Berikut adalah beberapa contoh konkret bagaimana data science diimplementasikan di berbagai sektor di Indonesia:
1. Manufaktur
Dalam industri manufaktur, data science memainkan peran penting dalam memprediksi dan mencegah kerusakan peralatan melalui predictive maintenance. Teknologi ini memanfaatkan data historis dari mesin dan peralatan untuk memprediksi kapan kerusakan mungkin terjadi, sehingga perusahaan dapat merencanakan pemeliharaan secara lebih efisien.
2. Kesehatan
Di sektor kesehatan, data science telah memberikan dampak signifikan dalam meningkatkan kualitas perawatan pasien dan efisiensi operasional rumah sakit. Di Indonesia, salah satu penerapan data science yang sukses adalah di Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo (RSCM) Jakarta, yang menggunakan analisis data pasien untuk mempercepat diagnosa dan memberikan rekomendasi perawatan yang lebih presisi. Selain itu, startup kesehatan seperti Halodoc menggunakan machine learning untuk menganalisis data pasien secara real-time dan memberikan konsultasi medis yang lebih cepat dan tepat sasaran. Dalam bidang radiologi, algoritma machine learning juga digunakan untuk membantu dokter dalam menganalisis hasil gambar medis seperti X-ray atau MRI guna mendeteksi penyakit kronis, termasuk kanker.
3. Keuangan
Industri keuangan di Indonesia, termasuk perbankan dan fintech, telah mengadopsi data science untuk meminimalkan risiko dan mencegah penipuan. Bank-bank besar seperti Bank Mandiri dan BCA menggunakan algoritma machine learning untuk melakukan analisis risiko kredit dan mendeteksi aktivitas transaksi yang mencurigakan. Misalnya, dalam hal pengajuan kredit, bank dapat memanfaatkan analisis data nasabah dan perilaku keuangan untuk memprediksi tingkat risiko gagal bayar.
4. E-commerce dan Ritel
Di Indonesia, sektor e-commerce seperti Tokopedia dan Bukalapak menggunakan data science untuk memberikan pengalaman berbelanja yang lebih personal bagi pelanggan. Melalui analisis data perilaku konsumen, algoritma machine learning dapat merekomendasikan produk yang relevan dan menyesuaikan promosi secara real-time. Tokopedia, misalnya, menggunakan big data analytics untuk menganalisis kebiasaan belanja pelanggan, yang kemudian digunakan untuk merancang strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran. Selain itu, analisis prediktif juga digunakan untuk mengelola inventaris secara lebih efisien, membantu perusahaan memprediksi tren permintaan dan menyesuaikan stok barang sesuai dengan kebutuhan pasar. Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat meningkatkan penjualan sekaligus mengurangi biaya penyimpanan dan logistik.
5. Transportasi dan Logistik
Sektor transportasi dan logistik di Indonesia, seperti Gojek dan Grab, memanfaatkan data science untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pengguna. Dengan menggunakan algoritma machine learning, Gojek menganalisis jutaan titik data secara real-time untuk mengoptimalkan rute perjalanan bagi pengemudi, mengurangi waktu tunggu pelanggan, serta meminimalkan konsumsi bahan bakar. Analisis data ini juga membantu mereka mengelola armada dan memprediksi permintaan layanan transportasi pada waktu-waktu tertentu. Dalam hal logistik, perusahaan seperti JNE menggunakan analitik prediktif untuk memperkirakan waktu pengiriman dan memaksimalkan efisiensi jaringan distribusi mereka. Dengan pendekatan ini, mereka dapat memberikan layanan yang lebih cepat dan akurat kepada pelanggan.
Penerapan data science di berbagai sektor industri di Indonesia menunjukkan bahwa teknologi ini memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan akurasi dalam pengambilan keputusan. Namun, dengan permintaan yang terus meningkat untuk tenaga ahli data science, industri membutuhkan lebih banyak profesional yang memiliki keahlian di bidang ini.
Jika Anda ingin menjadi bagian dari revolusi ini, bergabunglah dalam Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy. Program ini dirancang untuk mempersiapkan Anda menghadapi tantangan nyata dalam industri, sekaligus memberikan sertifikasi yang diakui secara nasional!
Mengapa Harus Mempelajari Data Science?
Penguasaan data science saat ini menjadi salah satu keterampilan yang paling dicari di dunia kerja.Keuntungan mempelajari data science tidak hanya terbatas pada peningkatan kemampuan teknis, tetapi juga pada prospek karir yang sangat menjanjikan. Dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, peserta akan mempelajari berbagai teknik yang dibutuhkan untuk menjadi seorang data scientist profesional, mulai dari pengolahan data, analisis statistik, hingga penerapan machine learning dalam memecahkan masalah bisnis. Sertifikasi dari BNSP juga akan memberikan pengakuan resmi atas kompetensi yang dimiliki, yang tentu akan meningkatkan daya saing di pasar tenaga kerja.
Cakupan Data Science: Menyelami Dunia Analisis Data yang Kompleks
Data science adalah disiplin ilmu yang sangat luas dan kompleks, mencakup berbagai bidang dan teknik yang memungkinkan pengolahan data secara efektif untuk menghasilkan wawasan yang berharga. Dengan kemampuannya untuk memecahkan masalah berbasis data, data science menjadi pilar penting dalam pengambilan keputusan strategis di berbagai sektor. Cakupan data science tidak hanya terbatas pada analisis data semata, tetapi melibatkan berbagai tahapan dan elemen yang saling berkaitan. Berikut adalah cakupan utama dari data science yang menjadi fokus dalam proses analisis data:
1. Pengumpulan Data (Data Collection)
Tahapan pertama dalam data science adalah pengumpulan data, yang mencakup proses memperoleh data dari berbagai sumber. Data ini bisa berasal dari sensor, transaksi, log aktivitas, media sosial, survei, dan banyak lagi. Pengumpulan data merupakan fondasi dari seluruh proses analisis, karena kualitas dan volume data yang dikumpulkan akan sangat menentukan akurasi dari model yang dibangun. Dalam konteks bisnis, data bisa berupa transaksi pelanggan, preferensi produk, hingga umpan balik konsumen yang semuanya bisa digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis.
2. Pemrosesan Data (Data Processing)
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah memproses data tersebut agar siap untuk dianalisis. Tahapan ini mencakup berbagai aktivitas, mulai dari pembersihan data (data cleaning), transformasi data, hingga penyimpanan data dalam format yang lebih terstruktur. Pemrosesan data memastikan bahwa data yang digunakan bebas dari kesalahan seperti duplikasi, data yang hilang, atau inkonsistensi. Di sinilah peran data engineer sangat krusial untuk memastikan data yang digunakan memiliki kualitas yang tinggi.
3. Analisis Data (Data Analysis)
Analisis data merupakan inti dari data science, di mana data yang telah diproses dianalisis untuk mengungkap pola, tren, dan wawasan yang berharga. Proses ini melibatkan metode statistik, machine learning, hingga visualisasi data untuk mempermudah interpretasi. Dalam dunia bisnis, analisis data digunakan untuk berbagai keperluan, seperti memahami perilaku konsumen, memprediksi tren penjualan, hingga mengidentifikasi peluang pasar yang belum tergarap. Contohnya, perusahaan e-commerce seperti Tokopedia menggunakan analisis data untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.
4. Pemodelan Data (Data Modeling)
Tahapan pemodelan data melibatkan pembuatan model matematis yang bisa digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang ada. Data modeling sering kali menggunakan algoritma pembelajaran mesin (machine learning), di mana komputer dilatih untuk mengenali pola dalam data dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Misalnya, di sektor keuangan, data science digunakan untuk membangun model yang dapat memprediksi risiko kredit atau deteksi penipuan berdasarkan data transaksi nasabah.
5. Visualisasi Data (Data Visualization)
Setelah hasil analisis atau model didapatkan, langkah selanjutnya adalah menyajikannya dalam bentuk yang mudah dipahami. Visualisasi data mencakup penyajian data dalam bentuk grafik, diagram, atau dashboard interaktif untuk membantu pengambil keputusan memahami hasil analisis dengan lebih baik. Tools seperti Tableau atau Power BI sering digunakan oleh data scientist untuk membuat visualisasi yang membantu manajer atau eksekutif perusahaan melihat pola dalam data tanpa harus mempelajari rincian teknisnya.
6. Penerapan dan Pengambilan Keputusan (Decision Making)
Hasil dari analisis dan pemodelan data kemudian digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan di tingkat strategis. Misalnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan hasil analisis data science untuk memutuskan kapan waktu terbaik untuk meluncurkan produk baru, mengoptimalkan rantai pasokan, atau menentukan target pemasaran yang lebih tepat. Di industri seperti ritel dan perbankan, keputusan berbasis data telah terbukti meningkatkan efisiensi operasional dan profitabilitas perusahaan.
7. Machine Learning dan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)
Data science tidak bisa dipisahkan dari machine learning dan kecerdasan buatan (artificial intelligence). Pada tahapan ini, algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk membuat model prediktif yang lebih canggih dan dapat diotomatisasi. Algoritma machine learning ini melatih sistem untuk terus belajar dari data baru dan meningkatkan prediksi seiring waktu, tanpa perlu campur tangan manusia secara langsung. Teknologi ini digunakan di berbagai sektor, mulai dari rekomendasi produk di platform e-commerce hingga analisis risiko di perbankan.
8. Big Data dan Pengelolaan Volume Data Besar
Cakupan lain yang penting dalam data science adalah kemampuan untuk mengelola big data, yaitu data dalam jumlah besar yang tidak dapat diolah oleh metode tradisional. Di Indonesia, sektor perbankan dan telekomunikasi adalah contoh industri yang sangat bergantung pada teknologi big data untuk menganalisis jutaan transaksi dan interaksi pengguna setiap harinya.
Modul Pelatihan Data Science Berdasarkan SKKNI di AMD Academy
Dalam Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy, peserta akan dibekali dengan pengetahuan dan keterampilan teknis yang sesuai dengan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) untuk data science. Setiap modul pelatihan dirancang secara spesifik untuk mempersiapkan peserta menjadi data scientist yang kompeten, mulai dari pengolahan data hingga pembangunan model analisis yang efektif. Berikut adalah penjelasan dari setiap modul yang akan Anda pelajari dalam pelatihan ini:
1. Menentukan Label Data
Modul pertama yang akan dipelajari adalah menentukan label data, yang merupakan salah satu aspek penting dalam analisis supervised learning. Label data adalah variabel target atau hasil akhir yang ingin diprediksi dalam sebuah model. Contohnya, dalam analisis prediktif penjualan, label data bisa berupa angka penjualan yang ingin diramalkan. Peserta akan diajarkan cara memilih label yang tepat, sesuai dengan tujuan analisis dan ketersediaan data. Ini merupakan fondasi dalam mempersiapkan model pembelajaran mesin yang akurat.
2. Mengumpulkan Data
Data adalah bahan bakar utama dalam data science, dan mengumpulkannya merupakan langkah krusial. Pada modul ini, peserta akan mempelajari berbagai metode pengumpulan data dari sumber internal dan eksternal, baik yang bersifat terstruktur seperti database, maupun yang tidak terstruktur seperti teks atau media sosial. Peserta juga akan mempelajari pentingnya memperoleh data yang valid dan relevan, serta penggunaan web scraping atau API sebagai metode pengumpulan data secara otomatis.
3. Menelaah Data
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menelaah data untuk memahami strukturnya dan mengidentifikasi pola awal. Dalam modul ini, peserta akan dibekali keterampilan untuk melakukan exploratory data analysis (EDA), termasuk teknik visualisasi data untuk mengidentifikasi tren, outlier, dan distribusi data. Dengan memahami karakteristik data, peserta dapat mengambil keputusan yang lebih baik dalam mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut.
4. Memvalidasi Data
Data yang terkumpul belum tentu langsung dapat digunakan untuk analisis. Modul ini mengajarkan peserta cara memvalidasi data untuk memastikan kualitas dan konsistensi. Proses validasi meliputi pemeriksaan ketepatan data, kelengkapan, serta relevansi dengan tujuan analisis. Dalam konteks industri, validasi data penting untuk memastikan bahwa hasil analisis tidak terganggu oleh data yang tidak akurat atau tidak sesuai.
5. Menentukan Objek Data
Pada modul ini, peserta akan mempelajari bagaimana menentukan objek data yang sesuai dengan tujuan analisis. Objek data merupakan bagian atau elemen dari data yang akan dianalisis secara lebih mendalam. Sebagai contoh, dalam analisis pasar, objek data bisa berupa perilaku konsumen atau tren penjualan. Peserta akan diajarkan teknik memilih objek yang paling relevan untuk mendapatkan hasil yang optimal dari proses analisis.
6. Membersihkan Data
Data yang dikumpulkan sering kali mengandung kesalahan, data kosong, atau data yang tidak relevan. Oleh karena itu, proses data cleaning sangat penting dalam data science. Modul ini berfokus pada cara membersihkan data, menghilangkan duplikasi, menangani data yang hilang atau anomali. Serta peserta dapat memastikan bahwa data siap digunakan untuk analisis. Peserta akan mempelajari berbagai teknik pembersihan data menggunakan alat seperti Python dan libraries populer seperti Pandas.
7. Mengkonstruksi Data
Mengkonstruksi data adalah langkah penting dalam mempersiapkan data untuk dimasukkan ke dalam model. Ini meliputi pengolahan data mentah menjadi format yang dapat digunakan oleh algoritma pembelajaran mesin. Dalam modul ini, peserta akan mempelajari bagaimana cara melakukan feature engineering, yaitu teknik untuk membuat variabel baru dari data yang ada yang dapat membantu meningkatkan kinerja model. Peserta juga akan belajar tentang dimensionality reduction untuk mengurangi kompleksitas data tanpa kehilangan informasi penting.
8. Membangun Model
Pada tahap ini, peserta akan belajar bagaimana membangun model prediktif menggunakan algoritma machine learning yang sesuai dengan tujuan analisis. Modul ini akan mencakup berbagai jenis model seperti regresi linier, decision trees. Hingga model berbasis deep learning untuk tugas-tugas yang lebih kompleks. Peserta akan memahami cara memilih model yang tepat berdasarkan jenis data dan tujuan analisis. Serta bagaimana mengoptimalkan parameter model agar memberikan hasil yang paling akurat.
9. Mengevaluasi Hasil Pemodelan
Setelah model dibangun, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi kinerjanya. Modul ini mengajarkan peserta cara menggunakan metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score untuk mengukur performa model. Peserta juga akan mempelajari teknik-teknik validasi seperti cross-validation untuk memastikan bahwa model yang dibuat tidak hanya bekerja baik pada data latih. Tetapi juga pada data baru yang belum pernah dilihat oleh model. Selain itu, peserta akan belajar bagaimana menginterpretasi hasil pemodelan untuk mendukung pengambilan keputusan di level manajerial.
Dengan mempelajari setiap modul yang dirancang sesuai SKKNI ini, peserta akan mendapatkan keterampilan teknis yang sangat dibutuhkan dalam dunia industri. Setiap modul dirancang untuk memberikan pemahaman yang mendalam tentang setiap tahap dalam proses data science. Mulai dari pengumpulan hingga evaluasi model.
Bergabunglah dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy untuk mendapatkan keahlian yang diakui secara nasional dan internasional. Serta siap berkarir di industri yang membutuhkan keterampilan data science tingkat tinggi!
Baca juga : Mudah Belajar Data Science dari Nol di Pelatihan dan Sertifikasi BNSP AMD Academy
Bergabunglah dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy
Jika Anda ingin menjadi bagian dari revolusi digital dan mempersiapkan diri untuk tantangan dunia kerja modern. Tidak ada pilihan yang lebih tepat selain mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy. Pelatihan ini dirancang untuk membekali Anda dengan keterampilan teknis yang dibutuhkan di dunia kerja. Serta memberikan Anda pengakuan resmi yang akan membuka pintu karir yang lebih luas.
Bergabunglah dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science kami dan nikmati berbagai fasilitas yang akan mendukung kesuksesan karier digital Anda.
Fasilitas yang Akan Anda Dapatkan
- Pembelajaran dari Ahli Industri Digital
Pelatihan ini menghadirkan pengajaran langsung dari para ahli berpengalaman di bidang digital marketing. Sehingga Anda belajar langsung dari praktisi yang terampil dan berpengetahuan luas.
- Sertifikat Pelatihan 32 JP
Anda akan menerima sertifikat pelatihan dengan 32 Jam Pelatihan dari perusahaan, yang akan menambah kredibilitas Anda sebagai profesional di bidang data science.
- Sertifikat Kompetensi BNSP
Peserta yang dinyatakan kompeten akan mendapatkan sertifikat resmi dari BNSP, sebagai pengakuan resmi dari lembaga sertifikasi yang terpercaya.
- Pendampingan dari Fasilitator Profesional
Anda akan mendapatkan bimbingan penuh dari fasilitator yang berpengalaman, memastikan dukungan optimal selama proses pelatihan.
- Akses E-Modul dan Materi Pelatihan
Anda akan memiliki akses ke E-Modul dan materi pelatihan yang dapat dipelajari kapan saja dan di mana saja. Memudahkan Anda untuk belajar dengan fleksibilitas tinggi.
Jangan lewatkan kesempatan emas ini. Daftarkan diri Anda sekarang di Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science dan mulailah perjalanan Anda menuju masa depan yang lebih cerah!
Kunjungi Website AMD Academy dan ikuti kami di Instagram @amd.academy sekarang untuk informasi lebih lanjut tentang pendaftaran. Jangan lewatkan kesempatan untuk mendapatkan sertifikasi nasional yang diakui! Hubungi kami di sini!
Author: Sesario Kevin (DTS Batch 7)
