Pelatihan dan Sertifikasi BNSP – Dalam beberapa tahun terakhir, masyarakat telah menyadari bahwa dunia kerja semakin kompetitif. Banyak orang berjuang untuk meningkatkan keterampilan agar bisa tetap relevan di tengah kemajuan teknologi. Salah satu bidang yang kini menjadi primadona adalah data science, disiplin ilmu yang sangat dibutuhkan oleh perusahaan di berbagai sektor. Namun, ada tantangan besar di masyarakat terkait kurangnya akses ke pelatihan berkualitas yang mampu mengarahkan peserta menuju sertifikasi BNSP, khususnya di wilayah Jawa Timur, seperti Kota Malang.
Seiring dengan perkembangan zaman, profesi data scientist menjadi incaran banyak orang. Pertanyaannya, bagaimana mempersiapkan diri untuk menghadapi persaingan global di bidang ini? Mari kita jelajahi lebih dalam tentang associate data scientist, prospek karir di dunia data science, pentingnya sertifikasi BNSP, serta tantangan dan solusi yang ada.
Apa Itu Associate Data Scientist?
Seorang Associate Data Scientist adalah langkah awal menuju karir yang menjanjikan dalam bidang data science. Posisi ini diperuntukkan bagi mereka yang sudah memiliki pemahaman dasar tentang pengolahan data, statistik, dan analisis data menggunakan berbagai alat seperti Python, R, SQL, dan alat visualisasi data seperti Tableau atau Power BI. Associate Data Scientist bertanggung jawab dalam mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data mentah, untuk kemudian menyajikannya dalam bentuk yang mudah dipahami oleh stakeholder perusahaan.
Dalam peran ini, Anda akan bekerja sama dengan tim untuk memahami kebutuhan bisnis, menerapkan model analitik, dan memberikan wawasan berbasis data yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan strategis. Dengan berbekal Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, seorang Associate Data Scientist dapat menunjukkan bahwa mereka memiliki kompetensi yang diakui secara nasional, membuka peluang karir yang lebih luas di berbagai industri.
Bidang Kerja di Dunia Data Science dan Tingkat Persaingannya
Bidang data science memiliki cakupan yang sangat luas dan terus berkembang seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi dan kebutuhan perusahaan akan analisis data yang akurat. Setiap peran dalam data science memiliki fungsi spesifik yang saling melengkapi dalam menciptakan ekosistem data-driven di dalam perusahaan. Peran-peran ini memainkan peran penting dalam menjaga integritas data, mengembangkan model prediktif, serta menghasilkan wawasan bisnis yang dapat diimplementasikan. Berikut adalah beberapa bidang pekerjaan di dunia data science yang paling umum dan peluang kerja di dalamnya:
1. Data Engineer: Pondasi Infrastruktur Data
Data Engineer merupakan salah satu peran paling krusial dalam ekosistem data perusahaan. Tugas utama seorang data engineer adalah membangun, mengelola, dan mengoptimalkan infrastruktur data yang digunakan perusahaan. Mereka bertanggung jawab atas arsitektur data, mulai dari pengumpulan, penyimpanan, hingga memastikan ketersediaan data untuk digunakan oleh tim data lainnya. Data engineer membangun pipeline data, yaitu proses otomatisasi yang mengalirkan data dari sumber ke tempat penyimpanan, dan memastikan data tersebut dapat digunakan untuk analisis atau pemodelan lebih lanjut.
Selain itu, data engineer juga memastikan kualitas data dengan membersihkan data yang ada, serta mengembangkan sistem yang efisien untuk mengelola data dalam skala besar (big data). Di era digital saat ini, hampir semua perusahaan yang beroperasi secara online membutuhkan data engineer, terutama perusahaan di bidang e-commerce, teknologi finansial, dan platform digital besar.
2. Data Analyst: Penerjemah Data Menjadi Insight
Merupakan profesi yang berfokus pada pengumpulan, analisis, dan interpretasi data untuk menghasilkan wawasan yang membantu perusahaan dalam mengambil keputusan. Posisi ini bertugas untuk mengeksplorasi data, mencari pola atau tren, dan kemudian menyajikan hasilnya dalam bentuk yang mudah dipahami, seperti laporan, grafik, atau dashboard. Mereka juga sering bekerja sama dengan departemen bisnis untuk menjawab pertanyaan spesifik, seperti mengapa penjualan menurun atau bagaimana tren perilaku konsumen berkembang.
Sebagai peran yang lebih banyak berhubungan dengan bisnis, data analyst memainkan peran penting dalam memberikan gambaran yang jelas kepada manajemen untuk pengambilan keputusan yang berbasis data. Perusahaan yang paling banyak membutuhkan data analyst meliputi sektor ritel, pemasaran, periklanan, hingga sektor pemerintahan.
3. Machine Learning Engineer: Menciptakan Model Prediktif
Machine Learning Engineer adalah profesional di bidang data science yang mengkhususkan diri dalam membangun, menguji, dan menerapkan model machine learning (ML) yang memungkinkan komputer untuk “belajar” dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Tugas utama mereka adalah mengembangkan algoritma prediktif yang dapat membantu perusahaan memprediksi hasil atau tren masa depan. Misalnya, dengan menggunakan machine learning, perusahaan e-commerce dapat memprediksi produk mana yang paling banyak diminati di masa depan atau perusahaan kesehatan dapat memprediksi kemungkinan penyakit berdasarkan riwayat medis pasien.
Pekerjaan ini membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang matematika, statistik, serta keahlian pemrograman yang kuat. Machine learning engineer sering kali bekerja sama dengan data scientist untuk mengimplementasikan model yang bisa berfungsi dalam lingkungan produksi. Saat ini, peran ini sangat penting di perusahaan teknologi besar seperti Google, Amazon, Facebook, dan juga perusahaan yang berbasis pada pengolahan data dalam jumlah besar.
4. Data Scientist: Arsitek Data-Driven Decision Making
Data Scientist adalah profesi yang lebih senior dan bertanggung jawab atas keseluruhan proses pengumpulan, pemodelan, dan analisis data. Mereka tidak hanya membuat model prediktif seperti machine learning engineer, tetapi juga memberikan rekomendasi strategis berdasarkan hasil analisis data tersebut. Data scientist perlu memahami dengan baik metode statistik, pemrograman, dan bisnis, karena mereka harus bisa menjembatani kebutuhan teknis dan bisnis dalam memberikan solusi berbasis data yang tepat.
Data scientist bertugas untuk mengeksplorasi data yang kompleks dan tidak terstruktur, menciptakan hipotesis, serta menguji solusi untuk berbagai masalah bisnis. Ini adalah salah satu peran paling kritis dalam perusahaan modern, terutama di perusahaan berbasis teknologi, keuangan, asuransi, dan periklanan. Karena peran strategisnya, seorang data scientist sering kali bekerja dengan tim manajemen untuk menentukan arah perusahaan yang lebih baik melalui data-driven decision making.
Tingkat Persaingan di Dunia Data Science
Dengan meningkatnya popularitas bidang data science, persaingan di dunia kerja ini semakin ketat.Karena itulah, sertifikasi profesional seperti Sertifikasi BNSP Data Science sangat diperlukan untuk membuktikan kompetensi di bidang ini.
Menurut laporan Burning Glass Technologies, salah satu tantangan terbesar di dunia data science adalah “skills gap” atau kesenjangan keterampilan, di mana banyak perusahaan yang mengalami kesulitan menemukan kandidat yang benar-benar memenuhi syarat. Kesenjangan ini menyoroti pentingnya pendidikan dan sertifikasi yang tepat untuk membantu tenaga kerja yang kompeten masuk ke pasar kerja.
Dalam laporan yang sama, disebutkan bahwa kandidat dengan sertifikasi dan pelatihan formal lebih disukai oleh perusahaan, karena mereka dianggap lebih siap untuk menghadapi tantangan di dunia kerja. Oleh karena itu, Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science menjadi salah satu solusi untuk menutup kesenjangan keterampilan ini dan memperbesar peluang diterima di perusahaan ternama.
Persaingan di bidang ini sangat ketat. Tidak hanya Anda harus bersaing dengan kandidat lokal, tetapi juga dengan tenaga profesional dari seluruh dunia. Kompetensi dalam data science menjadi krusial, dan perusahaan saat ini lebih memilih kandidat yang memiliki sertifikasi yang diakui seperti Sertifikasi BNSP. Sertifikasi ini memberikan pengakuan resmi atas keahlian Anda, serta membedakan Anda dari pelamar lainnya yang hanya memiliki keterampilan praktis tanpa bukti kompetensi.
Mengapa Data Science Sangat Dicari oleh Perusahaan?
Di era digital saat ini, data adalah salah satu aset terpenting bagi perusahaan. Setiap aktivitas, transaksi, hingga interaksi pengguna di platform digital menghasilkan data yang dapat diolah untuk memberikan wawasan berharga. Data science menjadi bidang yang sangat dicari karena kemampuannya untuk mengubah data mentah menjadi insight yang dapat membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih cerdas dan terukur. Dengan semakin meningkatnya volume, variasi, dan kecepatan data yang tersedia, perusahaan di berbagai sektor berlomba-lomba untuk mengoptimalkan penggunaan data guna mencapai keunggulan kompetitif.
Berikut adalah cakupan utama dalam data science yang membuatnya begitu dicari oleh perusahaan:
1. Data-Driven Decision Making (Pengambilan Keputusan Berbasis Data)
Data-driven decision-making adalah salah satu alasan utama mengapa data science begitu penting. Perusahaan modern tidak lagi bergantung pada intuisi atau pengalaman semata dalam mengambil keputusan. Sebaliknya, mereka menggunakan data untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan berisiko lebih rendah. Dengan bantuan data scientist, perusahaan dapat melakukan analisis mendalam terhadap data historis dan data real-time untuk mengidentifikasi pola, tren. Serta hubungan antara variabel yang dapat memengaruhi kinerja perusahaan.
Misalnya, perusahaan ritel dapat menggunakan data pelanggan untuk menentukan produk mana yang paling diminati dan kapan waktu terbaik untuk mengadakan promosi. Di sektor finansial, data science dapat membantu menganalisis data kredit pelanggan untuk mengurangi risiko kredit macet. Oleh karena itu, kemampuan untuk mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data menjadi sangat penting untuk memastikan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan efisien.
2. Peningkatan Efisiensi Operasional
Salah satu manfaat utama dari data science adalah kemampuannya untuk meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Dengan menggunakan analisis data, perusahaan dapat mengidentifikasi area-area di mana proses dapat ditingkatkan atau dioptimalkan. Sebagai contoh, di industri manufaktur, data science dapat digunakan untuk menganalisis data produksi dan menemukan hambatan dalam rantai pasokan atau proses produksi yang kurang efisien.
Selain itu, di sektor logistik, perusahaan dapat menggunakan analisis data untuk merencanakan rute pengiriman yang lebih efisien, mengurangi biaya bahan bakar, dan memastikan pengiriman tepat waktu. Di bidang layanan pelanggan, perusahaan dapat memanfaatkan data science untuk memprediksi lonjakan permintaan dan merencanakan alokasi sumber daya dengan lebih baik. Dengan cara ini, data science tidak hanya membantu meningkatkan efisiensi, tetapi juga membantu perusahaan menghemat biaya operasional.
3. Personalisasi Pengalaman Pelanggan
Salah satu keunggulan data science adalah kemampuannya untuk menciptakan pengalaman yang lebih personal bagi pelanggan. Di era digital, konsumen menginginkan layanan yang lebih relevan dan sesuai dengan kebutuhan mereka. Dengan data science, perusahaan dapat menganalisis data perilaku konsumen, mulai dari riwayat pembelian hingga interaksi di media sosial. Untuk menciptakan strategi personalisasi yang efektif.
Contohnya, perusahaan e-commerce seperti Amazon atau Tokopedia menggunakan machine learning dan algoritma rekomendasi yang didukung oleh data science untuk merekomendasikan produk yang sesuai dengan preferensi pelanggan. Demikian juga, platform streaming seperti Netflix menggunakan analisis data untuk memberikan rekomendasi film atau serial berdasarkan pola tontonan pengguna. Dengan demikian, data science memungkinkan perusahaan untuk membangun hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan melalui pendekatan yang lebih personal dan relevan.
4. Prediksi Tren Pasar dan Perilaku Konsumen
Perusahaan yang ingin tetap kompetitif harus mampu memprediksi perubahan tren pasar dan perilaku konsumen dengan cepat. Data science memainkan peran penting dalam hal ini melalui kemampuan analisis prediktif. Dengan menggunakan teknik seperti machine learning dan statistical modeling, data scientist dapat menganalisis data historis dan tren saat ini untuk memprediksi pola di masa depan.
Sebagai contoh, di sektor perbankan, data science dapat digunakan untuk memprediksi fluktuasi harga saham atau tren ekonomi. Yang memungkinkan perusahaan mengambil langkah preventif untuk mengurangi risiko. Di industri retail, perusahaan dapat memprediksi perubahan preferensi konsumen dan menyesuaikan stok produk sesuai dengan kebutuhan pasar yang akan datang. Analisis prediktif ini membantu perusahaan untuk menjadi lebih proaktif dalam menghadapi perubahan pasar dan mengantisipasi permintaan pelanggan di masa depan.
5. Deteksi Penipuan dan Keamanan Data
Keamanan data dan deteksi penipuan merupakan aspek penting dalam menjalankan bisnis, terutama di sektor keuangan dan e-commerce. Dengan volume transaksi yang sangat besar setiap harinya, ancaman penipuan atau kebocoran data menjadi tantangan yang nyata. Data science menyediakan alat yang sangat efektif untuk mendeteksi pola yang mencurigakan dan mencegah penipuan secara real-time.
Perusahaan keuangan seperti bank menggunakan algoritma machine learning yang dikembangkan oleh data scientist untuk mendeteksi transaksi yang tidak biasa dan mengambil tindakan pencegahan sebelum terjadi kerugian. Algoritma ini dapat mengidentifikasi aktivitas mencurigakan berdasarkan pola transaksi yang sebelumnya tidak pernah dilakukan oleh pelanggan. Seperti transaksi dalam jumlah besar atau di lokasi yang tidak biasa. Dengan data science, perusahaan dapat meningkatkan keamanan sistem mereka dan melindungi data pelanggan dari ancaman kejahatan siber.
6. Optimalisasi Pemasaran dan Penjualan
Salah satu aplikasi paling signifikan dari data science adalah dalam bidang pemasaran dan penjualan. Perusahaan dapat menggunakan data science untuk memahami lebih dalam tentang target audiens mereka dan menciptakan strategi pemasaran yang lebih efektif. Dengan analisis data yang tepat, perusahaan dapat memahami perilaku konsumen, menargetkan iklan dengan lebih baik, dan mengukur efektivitas kampanye pemasaran secara lebih akurat.
Misalnya, perusahaan teknologi dapat menganalisis data pengguna dari kampanye iklan online untuk menentukan saluran mana yang paling efektif dalam menarik pelanggan baru. Selain itu, analisis data dapat membantu tim penjualan dalam mengidentifikasi prospek yang paling berpotensi untuk melakukan pembelian. Sehingga meningkatkan rasio konversi. Kemampuan untuk membuat kampanye pemasaran yang didasarkan pada data memberikan keuntungan kompetitif yang besar dalam dunia bisnis yang sangat kompetitif.
7. Pengembangan Produk yang Lebih Baik
Data science tidak hanya bermanfaat untuk pemasaran dan operasi, tetapi juga memainkan peran penting dalam pengembangan produk. Dengan menganalisis data pengguna dan umpan balik dari konsumen, perusahaan dapat mengidentifikasi area di mana produk mereka dapat diperbaiki atau dikembangkan lebih lanjut. Ini memungkinkan perusahaan untuk merespons kebutuhan pasar dengan cepat dan memastikan produk yang mereka tawarkan relevan dengan kebutuhan konsumen.
Misalnya, perusahaan teknologi dapat menggunakan data science untuk menganalisis data pengguna terkait cara mereka menggunakan aplikasi atau perangkat keras. Kemudian memperbaiki fitur-fitur yang kurang disukai atau meningkatkan performa produk secara keseluruhan. Di sektor manufaktur, data science dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah kualitas dalam proses produksi. Sehingga memungkinkan perbaikan produk sebelum masalah tersebut sampai ke konsumen akhir.
8. Manajemen Risiko dan Pengambilan Keputusan Strategis
Perusahaan yang beroperasi di pasar global menghadapi berbagai risiko, mulai dari volatilitas pasar hingga perubahan regulasi. Data science memungkinkan perusahaan untuk mengelola risiko tersebut dengan lebih baik melalui analisis data yang cermat. Data scientist dapat mengidentifikasi potensi risiko yang mungkin dihadapi perusahaan dan memberikan rekomendasi strategi mitigasi risiko berdasarkan analisis prediktif.
Di sektor perbankan, misalnya, data science digunakan untuk mengukur risiko kredit dengan menganalisis profil pelanggan dan memprediksi kemungkinan default pada pinjaman. Di sektor asuransi, data science digunakan untuk memperkirakan klaim asuransi yang akan datang berdasarkan data historis. Dengan demikian, data science tidak hanya membantu perusahaan dalam mengidentifikasi risiko. Tetapi juga membantu mereka mengambil keputusan strategis yang lebih tepat guna meminimalkan dampak risiko tersebut.
Data Science Sebagai Pilar Utama di Era Digital
Dengan cakupan yang sangat luas, data science telah menjadi pilar utama dalam operasional banyak perusahaan di berbagai sektor. Perusahaan besar, mulai dari e-commerce, teknologi finansial, hingga kesehatan, kini sangat bergantung pada data science untuk mengoptimalkan operasional mereka, meningkatkan efisiensi. Memahami pelanggan, dan mengembangkan produk yang lebih baik. Data science memungkinkan perusahaan untuk menghadapi tantangan di pasar yang dinamis dengan lebih baik dan menciptakan solusi yang berbasis pada data. Menjadikannya keterampilan yang sangat dicari di seluruh dunia.
Perusahaan yang dapat memanfaatkan potensi data science akan lebih siap bersaing dan berkembang di pasar global yang semakin kompetitif. Maka tidak mengherankan jika permintaan terhadap data scientist dan profesional di bidang ini terus meningkat setiap tahunnya. Dengan demikian, memiliki keahlian dan sertifikasi BNSP Data Science menjadi salah satu langkah strategis yang dapat memperkuat karir seseorang di industri ini.
Prospek Karir yang Menjanjikan di Dunia Data Science
Hal ini memperlihatkan bahwa permintaan terhadap data scientist tidak hanya meningkat. Tetapi juga memperluas kesempatan bagi mereka yang memiliki keahlian tersebut. Dengan gaji yang sangat kompetitif, prospek karir yang stabil, dan tingginya permintaan. Tidak heran jika data science dinobatkan sebagai salah satu profesi terbaik di abad ke-21.
Namun, memiliki keahlian saja tidak cukup. Sertifikasi resmi seperti Sertifikasi BNSP Data Science sangat penting untuk meningkatkan daya saing. Hal ini menunjukkan bahwa perusahaan sangat menghargai pelamar yang telah menunjukkan kemampuannya melalui sertifikasi resmi.
Pentingnya Sertifikasi untuk Meningkatkan Karir di Data Science
Banyak orang mungkin bertanya, mengapa sertifikasi menjadi hal yang penting? Jawabannya sederhana: sertifikasi adalah bukti konkret dari kompetensi Anda. Sertifikasi BNSP Data Science memastikan bahwa Anda memiliki keahlian yang diakui secara nasional dan sesuai dengan standar kompetensi yang ditetapkan oleh negara. Dengan memiliki sertifikasi ini, Anda akan lebih dipercaya oleh perusahaan dan memiliki peluang lebih besar untuk diterima di posisi yang Anda lamar. Sertifikasi juga membantu perusahaan dalam menilai kompetensi seorang calon karyawan tanpa harus melalui proses seleksi yang panjang.
Tantangan Mencari Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science yang Terjangkau di Kota Malang
Salah satu tantangan terbesar yang dihadapi oleh masyarakat di Kota Malang adalah mencari tempat pelatihan data science yang berkualitas dan bersertifikasi BNSP dengan biaya yang terjangkau. Tidak sedikit lembaga yang menawarkan pelatihan tanpa jaminan kelulusan, atau bahkan memberikan materi yang kurang relevan dengan kebutuhan industri. Masalah ini membuat banyak orang ragu untuk berinvestasi dalam pendidikan dan sertifikasi.
Namun, kini masyarakat di Kota Malang tidak perlu khawatir lagi. AMD Academy hadir untuk memberikan solusi nyata melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science yang didesain khusus untuk memenuhi kebutuhan industri dan memastikan kelulusan sertifikasi. Dengan metode pembelajaran yang intensif dan dukungan mentor berpengalaman, peserta akan dipersiapkan secara matang untuk menghadapi ujian BNSP, dengan tingkat keberhasilan yang sangat tinggi.
Baca juga : Mudah Belajar Data Science dari Nol di Pelatihan dan Sertifikasi BNSP AMD Academy
Modul Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist di AMD Academy
Pelatihan Associate Data Scientist di AMD Academy memberikan peserta berbagai modul penting yang dirancang sesuai dengan standar SKKNI (Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia) untuk memastikan setiap peserta memiliki keahlian data science yang komprehensif dan relevan dengan industri saat ini. Melalui modul-modul ini, peserta tidak hanya akan belajar teori. Tetapi juga menerapkan pengetahuan dalam skenario dunia nyata, sehingga mampu menghadapi tantangan data science di berbagai bidang industri.
Mari simak modul yang akan diajarkan dalam pelatihan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy:
1. Menentukan Label Data
Modul ini fokus pada proses penentuan label dalam dataset, terutama dalam konteks supervised learning. Menentukan label data adalah langkah penting karena label inilah yang akan digunakan dalam pelatihan model machine learning untuk memprediksi atau mengklasifikasikan data baru. Peserta akan diajarkan metode untuk menentukan label yang tepat sesuai dengan kebutuhan analisis. Serta cara memastikan bahwa proses labeling dilakukan secara akurat untuk memaksimalkan hasil pemodelan.
2. Mengumpulkan Data
Data science dimulai dari pengumpulan data. Dalam modul ini, peserta akan mempelajari berbagai teknik dan metode untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber. Baik dari sumber internal (seperti data perusahaan) maupun sumber eksternal (seperti data publik atau data yang diambil melalui web scraping). Peserta juga akan belajar tentang pentingnya mendapatkan data yang akurat dan relevan, serta bagaimana menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut.
3. Menelaah Data
Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah menelaah data. Dalam modul ini, peserta akan belajar bagaimana melakukan eksplorasi data (exploratory data analysis) untuk memahami struktur, karakteristik, dan pola-pola yang ada dalam dataset. Ini termasuk identifikasi missing values, outliers, serta distribusi data. Peserta juga akan dibimbing dalam menggunakan alat bantu visualisasi untuk memetakan data secara efektif.
4. Memvalidasi Data
Memastikan bahwa data yang digunakan dalam pemodelan valid dan dapat diandalkan adalah langkah krusial dalam proses data science. Modul ini akan mengajarkan peserta teknik untuk memvalidasi data, termasuk penggunaan metode statistik untuk memeriksa integritas dan keakuratan data. Peserta juga akan belajar cara membandingkan data dengan standar atau sumber lain untuk memastikan bahwa data tersebut benar-benar representatif dan bebas dari bias.
5. Membersihkan Data
Modul ini mengajarkan peserta tentang proses membersihkan data, yang merupakan salah satu tahapan terpenting dalam data science. Peserta akan belajar bagaimana menangani data yang hilang (missing values), data duplikat, dan anomali yang dapat mempengaruhi hasil analisis. Proses ini sering disebut dengan istilah “data wrangling” atau “data preprocessing“, dan merupakan dasar penting sebelum memulai proses analisis lebih lanjut.
6. Mengkonstruksi Data
Setelah data dibersihkan, langkah berikutnya adalah mengkonstruksi data atau sering disebut feature engineering. Dalam modul ini, peserta akan belajar bagaimana mengubah dan menyiapkan variabel-variabel yang relevan dari dataset untuk digunakan dalam pemodelan. Ini melibatkan pembuatan fitur baru yang lebih informatif atau menggabungkan beberapa variabel menjadi satu fitur yang lebih representatif. Teknik ini penting untuk memaksimalkan performa model.
7. Membangun Model
Di sinilah peserta akan masuk ke tahap inti dari data science, yaitu membangun model. Modul ini memberikan pengetahuan mendalam tentang berbagai teknik pemodelan yang digunakan dalam machine learning, seperti regresi linier, pohon keputusan, random forest, dan support vector machines (SVM). Peserta akan belajar cara memilih model yang tepat sesuai dengan jenis data dan tujuan analisis. Serta mengaplikasikan model tersebut pada dataset yang disediakan.
8. Mengevaluasi Hasil Pemodelan
Setelah model dibangun, langkah berikutnya adalah mengevaluasi hasil pemodelan. Modul ini mengajarkan cara mengevaluasi performa model menggunakan berbagai metrik seperti akurasi, precision, recall, dan F1 score. Peserta juga akan belajar teknik cross-validation dan hyperparameter tuning untuk mengoptimalkan model. Pemahaman yang kuat tentang cara mengevaluasi model ini penting untuk memastikan bahwa model yang dibangun benar-benar mampu memberikan prediksi yang akurat dan dapat diandalkan.
Melalui pelatihan ini, peserta tidak hanya akan mendapatkan pengetahuan teknis. Tetapi juga dipersiapkan untuk menghadapi ujian Sertifikasi BNSP sebagai Associate Data Scientist. Setiap modul dirancang untuk membekali peserta dengan keterampilan praktis dan teoretis, yang sangat diperlukan untuk bersaing di dunia kerja yang semakin berbasis data. Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy memastikan setiap peserta didampingi hingga lulus sertifikasi dan siap bekerja di industri.
Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science: Solusi untuk Meningkatkan Karir
Apabila Anda serius ingin meningkatkan karir di bidang data science, maka Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy adalah jawabannya. Tidak hanya Anda akan mendapatkan bimbingan dari para profesional yang berpengalaman di bidangnya. Tetapi Anda juga akan didampingi hingga lulus sertifikasi. Hal ini memberikan Anda keunggulan kompetitif di pasar kerja.
Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science merupakan investasi terbaik yang bisa Anda lakukan untuk masa depan karir Anda. Jangan lewatkan kesempatan ini, karena sertifikasi yang diakui secara nasional akan membuka banyak pintu bagi Anda di dunia kerja. Segera daftarkan diri Anda di AMD Academy dan pastikan Anda meraih Sertifikasi BNSP Data Science untuk masa depan yang lebih cerah!
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 Putratama (DTS Batch 7)
