Program ini dapat diikuti secara offline maupun online dengan biaya Rp5.700.000 sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan. Minimal peserta 8 orang.

Pendahuluan

Associate Data Scientist adalah profesi yang menggabungkan keahlian dalam mengolah, menganalisis, dan memodelkan data untuk menghasilkan insight yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan strategis. Di era digital, peran ini menjadi salah satu yang paling dibutuhkan oleh industri karena kemampuannya mengubah data mentah menjadi informasi bernilai tinggi.

Pelatihan dan sertifikasi ini mengacu pada Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI), sehingga seluruh materi dan evaluasi disesuaikan dengan standar profesi yang diakui secara nasional. Peserta akan mendapatkan pembekalan mulai dari pengumpulan data, pembersihan data, pemodelan, hingga evaluasi model.

Unit Kompetensi

No	Kode Unit	Judul Unit Kompetensi
1	J.62DMI00.004.1	Mengumpulkan Data
2	J.62DMI00.005.1	Menelaah Data
3	J.62DMI00.006.1	Memvalidasi Data
4	J.62DMI00.007.1	Menentukan Objek Data
5	J.62DMI00.008.1	Membersihkan Data
6	J.62DMI00.009.1	Mengkonstruksi Data
7	J.62DMI00.010.1	Menentukan Label Data
8	J.62DMI00.013.1	Membangun Model
9	J.62DMI00.014.1	Mengevaluasi Hasil Pemodelan

Contoh Studi Kasus (Coding)

Berikut contoh sederhana penerapan alur kerja Associate Data Scientist untuk prediksi harga rumah menggunakan regresi:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

Mengumpulkan Data

data = pd.read_csv(harga_rumah.csv)

Membersihkan Data

data = data.dropna()

Menentukan variabel independen dan dependen

X = data[[luas_tanah, jumlah_kamar, usia_bangunan]]
y = data[harga]

Split data

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Membangun Model

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Mengevaluasi Model

y_pred = model.predict(X_test)
print("RMSE:", mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False))

Penjelasan:

Data harga rumah dikumpulkan dan dibersihkan dari nilai kosong.
Variabel input ditentukan berdasarkan faktor yang memengaruhi harga rumah.
Model regresi linear dibangun untuk memprediksi harga rumah.
Hasil dievaluasi menggunakan RMSE untuk mengukur akurasi prediksi.

Silabus Pelatihan & Uji Kompetensi

Hari	Waktu	Materi
Hari 1	08.00 – 09.00	Pembukaan & Pengantar Profesi Associate Data Scientist
	09.00 – 10.30	Mengumpulkan Data
	10.30 – 10.45	Coffee Break
	10.45 – 12.00	Menelaah Data
	12.00 – 13.00	Istirahat
	13.00 – 14.30	Memvalidasi Data
	14.30 – 14.45	Coffee Break
	14.45 – 16.00	Menentukan Objek Data
Hari 2	08.00 – 09.30	Membersihkan Data
	09.30 – 10.45	Mengkonstruksi Data
	10.45 – 11.00	Coffee Break
	11.00 – 12.00	Menentukan Label Data
	12.00 – 13.00	Istirahat
	13.00 – 14.30	Membangun Model
	14.30 – 14.45	Coffee Break
	14.45 – 16.00	Mengevaluasi Hasil Pemodelan
Hari 3 (Uji Kompetensi)	08.00 – 10.00	Uji Praktik Data Science
	10.00 – 10.15	Coffee Break
	10.15 – 12.00	Presentasi Hasil
	12.00 – 13.00	Istirahat
	13.00 – 15.00	Wawancara Asesor & Penutupan

Rincian Unit Kompetensi / Uraian Tugas

Mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, API, atau file CSV.
Menelaah data untuk menilai kelengkapan dan relevansinya.
Memvalidasi data guna memastikan akurasi dan konsistensi.
Menentukan objek data yang relevan dengan tujuan analisis.
Membersihkan data dari anomali, duplikasi, dan nilai kosong.
Mengkonstruksi data menjadi format yang siap digunakan untuk analisis.
Menentukan label untuk kebutuhan supervised learning.
Membangun model prediksi atau analisis data.
Mengevaluasi hasil model untuk mengukur kinerja dan akurasi.

Kesimpulan

Pelatihan dan Sertifikasi Associate Data Scientist – BNSP ini mempersiapkan peserta untuk menguasai keterampilan penting dalam pengolahan dan analisis data sesuai standar nasional. Tersedia secara offline dan online dengan biaya Rp5.700.000 (termasuk penginapan dan makan, minimal 8 peserta).
📌 Detail dan harga selengkapnya dapat dilihat di: https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/