Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science – Di era digital yang serba cepat ini, data telah menjadi bahan bakar utama bagi berbagai keputusan strategis di dalam perusahaan. Tidak heran, data science kini dianggap sebagai disiplin yang sangat penting dalam menentukan arah bisnis. Dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data, kemampuan untuk mengolah, menganalisis, dan memanfaatkannya menjadi keunggulan kompetitif yang tak terbantahkan. Data science membuka peluang untuk mendapatkan wawasan yang mendalam, merancang strategi yang lebih akurat, dan mempercepat proses pengambilan keputusan berbasis bukti nyata.
Namun, tanpa pengetahuan yang tepat, data yang ada justru dapat menjadi tantangan besar. Untuk itu, Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science hadir sebagai solusi cerdas bagi para profesional yang ingin memperkuat kemampuan analitik mereka. Melalui pelatihan yang sesuai dengan standar nasional (SKKNI), AMD Academy siap membekali peserta dengan keterampilan teknis dan strategis yang dibutuhkan untuk mengolah data menjadi keputusan yang bernilai.
Mengapa penting untuk memahami data science? Apa peran vitalnya dalam pengambilan keputusan berbasis data? Artikel ini akan menjelaskan pentingnya data science serta bagaimana pelatihan yang tepat dapat membantu Anda memaksimalkan potensi karir di era yang semakin digerakkan oleh data ini.
Apa Itu Data Science?
Data Science adalah bidang multidisiplin yang memadukan ilmu statistik, pemrograman, dan analitik data untuk mengekstraksi wawasan yang berguna dari kumpulan data besar (big data). Data yang digunakan bisa mencakup segala aspek operasional, dari transaksi pelanggan hingga aktivitas pengguna di situs web. Dengan kombinasi algoritma pembelajaran mesin, statistik, dan analisis prediktif, data science memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat.
Data Science juga telah berkembang menjadi kebutuhan utama di era digital. Di mana bisnis terus-menerus mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk media sosial, transaksi e-commerce, dan perangkat Internet of Things (IoT).
Cakupan Pekerjaan Data Science
Ruang lingkup pekerjaan dalam data science sangat beragam, mencakup berbagai spesialisasi yang diperlukan untuk memproses dan menganalisis data dalam skala besar. Beberapa peran utama dalam data science antara lain:
Data Analyst
Seorang Data Analyst bertanggung jawab untuk mengolah dan menganalisis data mentah menjadi informasi yang dapat diinterpretasikan oleh organisasi. Mereka menggunakan alat dan teknik analitik untuk menemukan pola, tren, korelasi, serta anomali dalam data yang dapat membantu bisnis membuat keputusan yang lebih baik. Peran ini sering kali berfokus pada pelaporan data, pembuatan dashboard. Serta melakukan analisis deskriptif yang memberikan gambaran jelas tentang performa bisnis atau aspek spesifik lainnya.
Contohnya, perusahaan retail menggunakan data analyst untuk memahami pola pembelian konsumen. Sehingga mereka dapat merancang promosi atau kampanye pemasaran yang lebih tepat sasaran. Selain itu, di bidang kesehatan, data analyst membantu rumah sakit dalam mengoptimalkan penggunaan sumber daya dengan menganalisis data operasional dan catatan medis pasien.
Penggunaan software analitik seperti SQL, Excel, Tableau, atau Power BI, kemampuan statistik, dan pemahaman yang mendalam tentang bisnis untuk menghubungkan data dengan keputusan strategis.
Data Engineer
Peran Data Engineer mungkin kurang dikenal dibandingkan dengan data analyst atau data scientist. Tetapi perannya sangat penting untuk memastikan aliran data yang lancar di seluruh organisasi. Mereka membangun infrastruktur dan arsitektur data yang memungkinkan tim lain (data analyst, data scientist) untuk mengakses dan menggunakan data dengan cepat, aman, dan efisien.
Data engineer memastikan bahwa data disimpan di tempat yang tepat, baik itu dalam data warehouse, cloud storage, atau server on-premise. Selain itu, mereka juga bertanggung jawab untuk membuat pipeline data. Yaitu proses otomatis yang mengumpulkan, memproses, dan memindahkan data dari satu titik ke titik lain dengan cara yang efisien dan terstruktur.
Di era big data, di mana volume dan kecepatan data terus meningkat, peran data engineer semakin kritis. Tanpa mereka, data tidak dapat diakses atau diolah secara real-time. Yang berdampak langsung pada kemampuan perusahaan untuk mengambil keputusan berdasarkan data. Contohnya, perusahaan e-commerce bergantung pada data engineer untuk mengelola jutaan transaksi harian dari pelanggan mereka. Memastikan bahwa data dapat diproses dan diakses untuk analisis dan pengambilan keputusan cepat. Kemampuan menggunakan alat big data seperti Hadoop, Spark, Kafka. Serta bahasa pemrograman seperti Python, Java, atau Scala, serta keahlian dalam database seperti SQL dan NoSQL.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer adalah bagian dari data science yang berfokus pada pengembangan dan implementasi model pembelajaran mesin. Tugas utama mereka adalah membuat algoritma yang memungkinkan sistem untuk “belajar” dari data yang diberikan tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dengan kata lain, mereka menciptakan model prediktif yang dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, mulai dari rekomendasi produk hingga deteksi penipuan.
Seiring dengan peningkatan volume dan keragaman data, peran machine learning engineer menjadi semakin penting. Algoritma yang mereka kembangkan dapat belajar dari data historis dan kemudian membuat prediksi yang membantu perusahaan memaksimalkan efisiensi dan mengurangi risiko. Penguasaan algoritma machine learning seperti decision trees, random forests, k-nearest neighbors, dan neural networks. Serta pengalaman dengan framework machine learning seperti TensorFlow, Keras, atau PyTorch. Juga diperlukan pemahaman yang kuat tentang pemrograman dalam bahasa Python atau R.
Data Scientist
Peran Data Scientist sering disebut sebagai salah satu pekerjaan paling diminati di era digital ini, dan tidak heran jika permintaan untuk peran ini terus meningkat. LinkedIn’s 2022 Emerging Jobs Report mencatat peningkatan permintaan hingga 29% untuk data scientist. Menunjukkan pentingnya keahlian ini di berbagai sektor industri.
Data scientist bertanggung jawab untuk menggali wawasan dari data mentah yang bisa diimplementasikan langsung dalam keputusan bisnis. Mereka menggunakan kombinasi statistik, pemodelan prediktif, dan machine learning untuk menemukan pola tersembunyi di dalam data yang bisa memberikan keuntungan kompetitif bagi perusahaan. Misalnya, perusahaan seperti Airbnb menggunakan data scientist untuk memaksimalkan pendapatan melalui algoritma pricing yang disesuaikan dengan permintaan pasar dan tren pengguna.
Selain memiliki keahlian teknis yang dalam, data scientist juga harus mampu menjelaskan hasil temuan mereka kepada para pemangku kepentingan bisnis yang mungkin tidak memiliki latar belakang teknis. Kemampuan untuk menyajikan hasil analisis secara visual melalui grafik, dashboard, atau presentasi sangat penting untuk membantu keputusan berbasis data. Kombinasi dari statistik, machine learning, pemrograman (Python, R). Serta keterampilan komunikasi dan visualisasi data dengan alat seperti Tableau, Power BI, atau Matplotlib.
Business Intelligence Analyst
Peran Business Intelligence Analyst (BI Analyst) adalah mengubah data mentah menjadi informasi yang actionable, yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis strategis. Mereka sering menggunakan alat seperti Tableau, Power BI, atau QlikView untuk membuat dashboard yang memberikan gambaran kinerja bisnis secara real-time. Sehingga manajer dapat langsung melihat metrik penting seperti penjualan, produktivitas, atau tingkat kepuasan pelanggan.
Misalnya, perusahaan retail seperti Walmart menggunakan analisis BI untuk memahami pola pembelian konsumen dan mengoptimalkan stok produk mereka. Dengan data ini, mereka bisa merencanakan inventaris yang lebih efisien, mengurangi biaya, dan meningkatkan profit. Penggunaan alat visualisasi dan dashboard, pemahaman data operasional. Serta kemampuan untuk menerjemahkan data menjadi wawasan yang dapat diterapkan dalam keputusan bisnis.
Mengapa Data Science Penting?
Dalam dunia bisnis modern yang semakin didorong oleh data, data science tidak hanya menjadi alat tambahan untuk analisis. Tetapi juga menjadi fondasi bagi pengambilan keputusan yang cerdas dan berbasis fakta. Mengingat volume data yang terus meningkat secara eksponensial setiap hari, kemampuan untuk menyaring, menganalisis, dan mendapatkan wawasan dari data menjadi elemen kunci bagi keberhasilan sebuah perusahaan. Tanpa kemampuan ini, perusahaan akan sulit bersaing dalam lingkungan yang sangat kompetitif. Di mana waktu pengambilan keputusan dan ketepatan dalam merespons perubahan pasar sangatlah penting.
Selain itu, data science memberikan kontribusi yang signifikan dalam beberapa aspek berikut:
1. Personalisasi Produk dan Layanan
Salah satu penerapan data science yang paling terlihat di dunia nyata adalah kemampuan untuk mempersonalisasi produk dan layanan sesuai dengan preferensi dan perilaku konsumen. Perusahaan seperti Amazon dan Netflix menggunakan algoritma data science untuk menganalisis kebiasaan pengguna, riwayat pembelian, atau preferensi menonton untuk memberikan rekomendasi yang tepat. Misalnya, ketika pelanggan membuka akun Amazon mereka, mereka akan melihat produk yang disarankan berdasarkan riwayat belanja sebelumnya atau produk yang telah dilihat oleh konsumen dengan preferensi serupa.
Sistem rekomendasi ini tidak hanya meningkatkan penjualan, tetapi juga meningkatkan customer engagement dan loyalitas. Karena pelanggan merasa bahwa layanan yang mereka terima disesuaikan secara unik untuk mereka.
2. Manajemen Risiko
Data science juga memainkan peran penting dalam manajemen risiko, terutama dalam industri keuangan dan asuransi. Perusahaan seperti Allstate menggunakan teknik analisis data untuk menilai risiko pelanggan secara lebih akurat. Yang membantu mereka menekan biaya klaim dan memprediksi potensi kerugian. Dalam konteks ini, data science memungkinkan perusahaan untuk menganalisis berbagai variabel. Seperti riwayat kredit, data demografis, atau kebiasaan mengemudi, untuk menentukan profil risiko individu.
Pendekatan berbasis data ini jauh lebih akurat dibandingkan metode penilaian risiko tradisional yang cenderung generik. Dengan analitik data yang kuat, perusahaan dapat menyesuaikan premi asuransi sesuai dengan tingkat risiko masing-masing pelanggan. Sehingga memberikan penawaran yang lebih kompetitif dan mengurangi kemungkinan kerugian akibat klaim yang tidak diantisipasi.
3. Efisiensi Operasional
Di industri seperti logistik dan transportasi, efisiensi operasional adalah kunci untuk menekan biaya dan meningkatkan profitabilitas. Data science memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan proses operasional mereka dengan cara yang lebih tepat dan akurat. Contohnya, perusahaan pengiriman besar seperti UPS menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi rute pengiriman paling efisien, yang tidak hanya menghemat bahan bakar, tetapi juga mempersingkat waktu pengiriman.
4. Peningkatan Pengalaman Pelanggan
Selain meningkatkan efisiensi dan profitabilitas, data science juga berperan besar dalam meningkatkan pengalaman pelanggan. Perusahaan di berbagai sektor seperti perbankan, retail, dan teknologi, menggunakan analisis data untuk memahami lebih dalam kebutuhan pelanggan mereka dan menyesuaikan layanan atau produk yang ditawarkan. Hal ini terlihat dalam industri perbankan di mana bank menggunakan data transaksi untuk memberikan rekomendasi investasi yang dipersonalisasi atau bahkan memberikan peringatan jika ada transaksi mencurigakan yang terjadi.
5. Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data (Data-Driven Decision Making)
Salah satu keuntungan terbesar dari penerapan data science dalam bisnis adalah kemampuan untuk melakukan pengambilan keputusan yang didasarkan pada data. Ini dikenal sebagai data-driven decision making, di mana keputusan strategis didasarkan pada analisis dan interpretasi data yang mendalam, bukan hanya pada intuisi atau asumsi. Proses ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, mengolah data tersebut menggunakan alat analitik. Menghasilkan wawasan yang dapat langsung diimplementasikan dalam keputusan bisnis.
Di sektor kesehatan, misalnya, data science telah digunakan untuk memprediksi wabah penyakit, merencanakan sumber daya rumah sakit. Bahkan menyesuaikan perawatan medis berdasarkan data genomik pasien. Contoh lain adalah perusahaan e-commerce yang menggunakan data-driven decision making untuk merancang kampanye pemasaran yang lebih efektif berdasarkan analisis perilaku konsumen.
6. Prediksi dan Perencanaan Masa Depan
Selain memberikan wawasan untuk pengambilan keputusan saat ini, data science juga memungkinkan perusahaan untuk memperkirakan tren masa depan. Dengan model prediktif yang didasarkan pada data historis, perusahaan dapat meramalkan permintaan pasar, pola pembelian konsumen, hingga fluktuasi harga. Prediksi ini membantu perusahaan dalam merencanakan strategi yang lebih efektif dan meminimalkan risiko yang terkait dengan perubahan pasar yang cepat.
Apa Itu Data-Driven Decision Making?
Data-driven decision making (DDD) atau pengambilan keputusan berbasis data adalah proses di mana keputusan strategis dalam suatu organisasi dibuat berdasarkan analisis dan interpretasi data. Dengan pendekatan ini, perusahaan dapat memastikan bahwa setiap langkah yang mereka ambil didasarkan pada fakta dan bukti konkret, bukan sekadar intuisi atau spekulasi. DDD memungkinkan perusahaan untuk lebih akurat dalam merespons kebutuhan pasar, mengoptimalkan operasional, dan merumuskan strategi yang lebih efektif.
Proses data-driven decision making tidak hanya melibatkan pengumpulan data, tetapi juga mengubah data tersebut menjadi wawasan actionable yang dapat langsung diimplementasikan dalam operasional sehari-hari. Sumber data yang digunakan bisa berasal dari berbagai kanal, seperti data transaksi, perilaku pelanggan, media sosial, survei, atau bahkan perangkat IoT (Internet of Things). Data ini kemudian diolah menggunakan alat analitik. Seperti machine learning, big data analytics, dan business intelligence tools, untuk menghasilkan pola dan tren yang dapat membantu perusahaan dalam membuat keputusan yang lebih tepat.
Mengapa Data-Driven Decision Making Penting?
Keuntungan utama dari pengambilan keputusan berbasis data adalah akurasinya. Dengan menggunakan data sebagai dasar untuk membuat keputusan, perusahaan dapat meminimalkan risiko dan memaksimalkan peluang sukses. Dalam lingkungan bisnis yang kompetitif dan cepat berubah, perusahaan yang menggunakan wawasan berbasis data memiliki kemampuan yang lebih baik untuk beradaptasi dan bertindak lebih cepat.
Contoh Implementasi Data-Driven Decision Making
Salah satu contoh nyata dari pengaplikasian DDD adalah perusahaan global seperti Starbucks. Perusahaan ritel kopi ini menggunakan data pelanggan secara cerdas untuk menentukan lokasi toko baru serta merancang penawaran produk yang sesuai dengan preferensi lokal. Starbucks mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk data transaksi pelanggan, geolokasi, hingga pola perilaku pembelian. Dari sini, mereka bisa menganalisis area mana yang memiliki potensi pasar tinggi untuk membuka gerai baru, atau produk apa yang paling disukai oleh pelanggan di suatu wilayah tertentu.
Pendekatan ini bukan hanya meningkatkan loyalitas pelanggan dengan menyediakan produk yang tepat pada waktu yang tepat. Tetapi juga membantu Starbucks menekan biaya operasional, misalnya dengan meminimalkan pemborosan bahan atau menyusun inventaris secara lebih efisien. Pada akhirnya, keputusan berbasis data ini membantu Starbucks mempertahankan posisinya sebagai salah satu ritel kopi terbesar di dunia.
Contoh lainnya adalah Netflix, yang terkenal dengan sistem rekomendasi kontennya yang sangat kuat. Dengan mengumpulkan data tontonan pelanggan, Netflix dapat mempersonalisasi rekomendasi film dan serial berdasarkan riwayat tontonan pengguna. Sistem ini mengandalkan algoritma machine learning yang menganalisis pola preferensi penonton. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan pengalaman pengguna tetapi juga mendorong pelanggan untuk tetap berlangganan lebih lama. Karena mereka merasa bahwa platform selalu menawarkan konten yang relevan dengan minat mereka.
Langkah-langkah dalam Data-Driven Decision Making
Proses data-driven decision making melibatkan beberapa tahapan yang saling berkesinambungan, mulai dari pengumpulan data hingga penerapan hasil analisis dalam keputusan strategis:
Pengumpulan Data
Mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti data internal perusahaan, perilaku konsumen, data industri, media sosial, atau perangkat IoT. Semakin kaya dan terperinci data yang diperoleh, semakin akurat hasil analisis yang akan didapatkan.
Pembersihan dan Pengolahan Data
Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah membersihkan data dari anomali atau kesalahan, seperti data yang hilang atau duplikasi. Setelah itu, data dapat diolah menjadi format yang lebih mudah diinterpretasikan.
Analisis Data
Menggunakan berbagai alat analitik, seperti big data tools, business intelligence software, atau machine learning algorithms, data dianalisis untuk menemukan pola, tren, atau korelasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan.
Wawasan dan Interpretasi
Setelah analisis dilakukan, hasil dari analisis data tersebut diubah menjadi wawasan actionable yang dapat langsung digunakan untuk membuat keputusan.
Penerapan Hasil dalam Keputusan
Langkah terakhir adalah mengintegrasikan hasil analisis data ke dalam strategi organisasi atau operasional bisnis. Dalam langkah ini, pengambil keputusan akan menggunakan wawasan yang diperoleh untuk merumuskan strategi baru, memodifikasi proses yang ada, atau bahkan melakukan perubahan kebijakan berdasarkan temuan data.
Masa Depan Data-Driven Decision Making
Dalam beberapa tahun ke depan, DDD akan semakin penting di berbagai sektor, termasuk keuangan, logistik, kesehatan, hingga pemasaran. Dengan semakin berkembangnya teknologi seperti Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT). Data yang tersedia untuk dianalisis akan semakin kaya dan bervariasi. Perusahaan yang dapat mengadopsi pendekatan DDD secara efisien akan berada di garis depan inovasi dan dapat merespons perubahan pasar dengan lebih cepat dan tepat.
Dengan data-driven decision making, organisasi memiliki kekuatan untuk mengubah data menjadi aset yang sangat bernilai. Yang dapat mendorong pertumbuhan, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan keunggulan kompetitif di pasar yang semakin kompleks.
Peluang Data Science di Perusahaan
Peluang karir dalam bidang data science di Indonesia sedang mengalami lonjakan yang pesat. Seiring dengan transformasi digital yang terjadi di berbagai sektor industri. Dengan semakin banyaknya perusahaan yang beralih ke digitalisasi, kebutuhan akan tenaga ahli dalam bidang analisis data semakin tinggi. Data science bukan lagi sekadar pilihan karir di perusahaan teknologi. Tetapi juga menjadi bagian integral dari berbagai industri seperti keuangan, kesehatan, ritel, manufaktur, hingga sektor publik.
1. Sektor Keuangan
Sektor keuangan di Indonesia, terutama perbankan dan fintech, adalah salah satu yang paling cepat mengadopsi teknologi data science. Bank dan perusahaan teknologi finansial menggunakan algoritma data science untuk menganalisis perilaku pelanggan, memprediksi kredit macet, dan meningkatkan layanan keuangan berbasis digital. Contohnya, Bank BRI dan Gojek telah menggunakan data science untuk menyesuaikan produk dan layanan mereka berdasarkan preferensi konsumen.
Menurut data dari Bank Indonesia, industri fintech Indonesia berkembang dengan sangat pesat, dengan nilai transaksi digital yang diproyeksikan mencapai Rp337 triliun pada tahun 2025. Dengan besarnya volume transaksi ini, perusahaan-perusahaan fintech memerlukan data scientist untuk membantu mengelola, menganalisis, dan menemukan pola dari data pengguna. Sehingga mereka dapat membuat keputusan bisnis yang lebih tepat.
2. Sektor Kesehatan
Di sektor kesehatan, data science telah mengubah cara penyedia layanan kesehatan mengelola data pasien, melakukan diagnosis, hingga merancang rencana perawatan. Banyak rumah sakit dan klinik di Indonesia yang mulai mengintegrasikan teknologi data science untuk menganalisis data medis dan riwayat kesehatan pasien guna meningkatkan akurasi diagnosis dan efisiensi layanan. Sebagai contoh, RS Siloam dan BPJS Kesehatan telah memanfaatkan teknologi data untuk mengelola data jutaan pasien yang mereka layani.
3. Sektor Manufaktur
Industri manufaktur di Indonesia juga mulai mengadopsi teknologi data science dalam proses produksi mereka. Dengan analisis data, perusahaan manufaktur dapat mengoptimalkan rantai pasokan, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan efisiensi produksi. Teknologi IoT (Internet of Things) memungkinkan sensor dan mesin produksi di pabrik untuk mengumpulkan data secara real-time. Yang kemudian dianalisis untuk mendeteksi masalah, mengatur pemeliharaan mesin secara prediktif, serta mengurangi downtime produksi.
Contoh implementasi data science dalam sektor ini bisa dilihat pada perusahaan seperti Unilever Indonesia dan Indofood, yang menggunakan big data analytics untuk memprediksi tren pasar dan kebutuhan bahan baku. Dengan demikian, mereka dapat mengurangi pemborosan dan meningkatkan kualitas produk.
4. Sektor Ritel dan E-Commerce
Ritel dan e-commerce merupakan sektor lain yang sangat membutuhkan tenaga ahli di bidang data science. Di Indonesia, perusahaan ritel besar seperti Tokopedia, Bukalapak, dan Shopee memanfaatkan data science untuk mempersonalisasi penawaran produk, menganalisis perilaku konsumen, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Dengan algoritma machine learning, platform e-commerce ini mampu merekomendasikan produk yang relevan, memprediksi tren penjualan, dan menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif.
5. Pemerintahan dan Sektor Publik
Pemerintah Indonesia juga telah mulai menggunakan data science untuk meningkatkan layanan publik. Melalui inisiatif seperti Gerakan 100 Smart City dan e-Government, pemerintah memanfaatkan analitik data untuk mengoptimalkan layanan masyarakat, mengelola infrastruktur kota, dan memprediksi kebutuhan sumber daya.
Sebagai contoh, di DKI Jakarta, penggunaan data dari transportasi umum dan lalu lintas telah membantu dalam perencanaan kota yang lebih baik. Pemanfaatan data science dalam pengelolaan kota pintar membantu pemerintah daerah dalam menyusun kebijakan yang lebih efektif, meningkatkan efisiensi layanan publik, serta mengurangi dampak lingkungan melalui analisis konsumsi energi.
6. Peluang Gaji dan Permintaan yang Meningkat
Dengan meningkatnya adopsi teknologi data science di Indonesia, gaji dan permintaan untuk posisi seperti data analyst, data engineer, machine learning engineer, dan data scientist juga semakin meningkat. Menurut survei yang dilakukan oleh Robert Walters Indonesia, gaji seorang data scientist di Indonesia bisa mencapai Rp15 juta hingga Rp50 juta per bulan, tergantung pada pengalaman dan perusahaan tempat bekerja.
Bagi Anda yang tertarik menguasai bidang data science dan membuka peluang karir yang luas di berbagai industri, mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science bersama AMD Academy adalah langkah tepat. Melalui pelatihan ini, Anda akan mempelajari berbagai keterampilan yang dibutuhkan dalam dunia data science, mulai dari pengolahan data, machine learning, hingga business intelligence. AMD Academy menyediakan modul yang lengkap dan fasilitas berkualitas, sehingga Anda dapat siap bersaing di pasar kerja.
Kuasai Skill Data Science bersama Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy!
Jika Anda ingin memanfaatkan peluang luar biasa di bidang data science, Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy adalah pilihan yang tepat. Program ini dirancang untuk memberikan pembelajaran yang komprehensif dengan pendekatan praktis yang relevan dengan dunia kerja.
Dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science, Anda akan dipandu oleh instruktur yang berpengalaman di industri dan mendapatkan akses ke modul pelatihan terkini, termasuk analisis data, machine learning, dan pemrograman Python. Fasilitas yang lengkap serta studi kasus nyata akan membantu Anda memahami cara mengaplikasikan ilmu yang Anda pelajari.
Modul Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science bersama AMD Academy
Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science dari AMD Academy dirancang untuk memberikan keterampilan praktis dan pengetahuan mendalam tentang data science sesuai dengan Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI). Berikut adalah subtopik dari modul-modul utama yang akan dipelajari selama pelatihan ini, yang mencakup seluruh tahapan dalam siklus data science:
1. Menentukan Label Data
Proses data science dimulai dengan menentukan label data, yang merupakan variabel target atau keluaran yang ingin diprediksi atau dianalisis. Di modul ini, peserta akan belajar bagaimana mengidentifikasi label yang relevan untuk model machine learning, memahami jenis-jenis data (label, numerik, kategorikal), serta teknik pelabelan data yang akurat.
Pelatihan ini akan mencakup penggunaan algoritma supervised learning yang membutuhkan data berlabel untuk proses pembelajaran. Studi kasus nyata akan membantu peserta memahami cara memilih label yang sesuai untuk berbagai proyek analisis data.
2. Mengumpulkan Data
Setelah label ditentukan, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data. Modul ini mengajarkan cara mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, API, web scraping, serta sumber eksternal lainnya. Peserta akan mempelajari teknik pengumpulan data yang efektif dan etis serta memahami pentingnya data governance.
3. Menelaah Data
Setelah data dikumpulkan, langkah penting berikutnya adalah menelaah data. Modul ini berfokus pada teknik eksplorasi data awal untuk memahami struktur data, distribusi, korelasi antar variabel, serta potensi anomali atau outlier.
4. Memvalidasi Data
Pada tahap ini, peserta akan diajarkan untuk memvalidasi data yang telah dikumpulkan dan ditelaah. Validasi ini melibatkan pemeriksaan integritas data, memeriksa kelengkapan, konsistensi, serta memastikan bahwa data sesuai dengan standar yang ditetapkan. Modul ini mencakup teknik validasi data otomatis dan manual untuk menjamin kualitas data yang optimal.
5. Menentukan Objek Data
Modul ini berfokus pada menentukan objek data yang relevan untuk analisis. Peserta akan belajar cara memilih variabel-variabel penting dan fitur utama yang akan digunakan dalam model data. Ini melibatkan teknik feature selection yang efisien, serta metode dimensionality reduction seperti Principal Component Analysis (PCA).
Pengetahuan ini penting agar peserta dapat mengidentifikasi informasi yang benar-benar dibutuhkan untuk memecahkan masalah bisnis atau penelitian, tanpa memasukkan variabel yang tidak relevan.
6. Membersihkan Data
Salah satu modul inti adalah membersihkan data. Proses ini melibatkan identifikasi dan penanganan data yang hilang, duplikat, atau tidak valid. Peserta akan belajar berbagai teknik cleaning seperti imputasi data, transformasi data, dan outlier detection, serta menggunakan alat seperti Python dengan Pandas untuk melakukan pembersihan data secara sistematis.
Data yang bersih sangat penting untuk menghasilkan model yang akurat, dan peserta akan memahami teknik terbaik untuk menangani berbagai masalah umum yang sering muncul saat bekerja dengan data mentah.
7. Mengkonstruksi Data
Modul ini membahas bagaimana cara mengkonstruksi data menjadi bentuk yang siap digunakan dalam model machine learning. Peserta akan belajar tentang feature engineering, proses yang melibatkan pembuatan variabel baru dari data yang ada untuk meningkatkan kinerja model. Teknik ini meliputi normalisasi, encoding data kategorikal, serta penggunaan teknik seperti bag-of-words dalam pengolahan data teks.
Sesi ini juga akan mencakup studi kasus untuk mempraktikkan bagaimana mengubah data yang kompleks menjadi fitur yang bernilai untuk analisis lanjutan.
8. Membangun Model
Setelah data dipersiapkan, langkah berikutnya adalah membangun model machine learning. Modul ini mengajarkan berbagai teknik modeling, mulai dari regresi, klasifikasi, hingga clustering. Peserta akan mempelajari algoritma seperti Linear Regression, Random Forest, K-Means Clustering, dan Neural Networks. Pemahaman tentang kelebihan dan kelemahan masing-masing model akan menjadi fokus utama.
9. Mengevaluasi Hasil Pemodelan
Modul terakhir berfokus pada mengevaluasi hasil pemodelan. Di sini, peserta akan mempelajari metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, F1-score, dan AUC-ROC untuk mengukur kinerja model. Peserta akan memahami cara melakukan validasi model menggunakan teknik seperti cross-validation dan train-test split untuk memastikan hasil yang tidak overfitting atau underfitting.
Baca juga: Mudah Belajar Data Science dari Nol di Pelatihan dan Sertifikasi BNSP AMD Academy
Bergabunglah dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science bersama AMD Academy
Modul-modul di atas memberikan fondasi kuat bagi siapa saja yang ingin terjun ke dunia data science. Dengan mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science bersama AMD Academy, Anda akan mendapatkan pengetahuan yang komprehensif dan keterampilan praktis yang diakui secara nasional. Pelatihan ini menggunakan modul yang disesuaikan dengan SKKNI, sehingga Anda siap menghadapi tantangan dunia kerja dan menjadi ahli data yang kompeten.
Bergabunglah bersama kami di Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science dan siapkan diri Anda untuk menghadapi tantangan dunia kerja yang semakin kompleks dengan keahlian data science yang relevan. Dapatkan keunggulan kompetitif dan wujudkan karir yang cerah dengan Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science hanya di AMD Academy.
Jangan Lewatkan Promo dari Kami!
Anda tidak perlu mengeluarkan Rp 3.000.000,- untuk mengikuti pelatihan kami. Kini, Anda dapat mendaftar dengan harga diskon spesial: hanya Rp 1.750.000,- untuk pendaftaran individu, atau Rp 1.500.000,- per orang untuk pendaftaran rombongan. 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 dan jangan lewatkan kesempatan untuk mendapatkan sertifikasi nasional yang diakui! Hubungi kami di sini!
Author : Sesario Kevin Putratama (DTS Batch 7)
