BIG DATA SCIENTIST BNSP

Deskripsi Pelatihan Big Data Scientist BNSP:

Pelatihan Big Data Scientist BNSP dirancang untuk membekali peserta dengan pengetahuan, keterampilan, dan pemahaman kompetensi dalam mengelola, mengolah, menganalisis, serta membangun solusi berbasis big data. Peserta akan mempelajari konsep fundamental big data, pengumpulan dan preprocessing data, eksplorasi serta visualisasi data, penerapan statistik dan machine learning, hingga interpretasi hasil analisis untuk mendukung pengambilan keputusan. Pelatihan juga memberikan pemahaman mengenai tahapan kerja data scientist, penggunaan tools analitik, pengembangan model prediktif, evaluasi model, serta penyusunan dokumentasi dan bukti kerja yang relevan dengan kebutuhan asesmen kompetensi BNSP. Pendekatan pembelajaran menggabungkan teori, studi kasus, praktik, diskusi, dan simulasi asesmen.

Tujuan Pelatihan Big Data Scientist BNSP :

1. Memahami konsep, karakteristik, arsitektur, dan ekosistem Big Data serta peran Big Data Scientist dalam organisasi.
2. Mampu melakukan pengumpulan, pembersihan, transformasi, eksplorasi, dan analisis data untuk menghasilkan informasi yang bernilai.
3. Mampu menerapkan metode statistik dan machine learning untuk membangun serta mengevaluasi model analitik dan prediktif.
4. Mampu menyajikan hasil analisis dalam bentuk insight, visualisasi, dan rekomendasi serta mempersiapkan bukti kompetensi untuk kebutuhan asesmen BNSP.

Rincian Materi Pelatihan

Hari 1

Sesi 1 (08.30–10.00)

Topik: Fundamental Big Data dan Peran Data Scientist

1. Konsep dasar Big Data, karakteristik 5V/7V, dan perkembangan teknologi Big Data.
2. Ekosistem Big Data: data source, data ingestion, storage, processing, analytics, dan visualization.
3. Peran, tugas, tanggung jawab, dan kompetensi Big Data Scientist.
4. Data lifecycle dan tahapan proyek Data Science dari business problem hingga insight.

Sesi 2 (10.15–12.00)

Topik: Data Collection, Data Preparation, dan Data Quality

1. Identifikasi sumber data: database, file, API, sensor, web, dan sumber data lainnya.
2. Teknik pengumpulan dan integrasi data dari berbagai sumber.
3. Data cleaning: missing value, duplicate data, outlier, dan inconsistent data.
4. Data transformation, feature preparation, data quality, dan validasi dataset.

Sesi 3 (13.00–15.00)

Topik: Exploratory Data Analysis dan Visualisasi Data

1. Konsep dan tujuan Exploratory Data Analysis (EDA).
2. Statistik deskriptif dan analisis distribusi data.
3. Identifikasi pola, korelasi, outlier, dan hubungan antarvariabel.
4. Visualisasi data untuk menyampaikan insight dan mendukung pengambilan keputusan.

Hari 2

Sesi 4 (08.00–10.00)

Topik: Statistik dan Machine Learning untuk Big Data

1. Konsep dasar statistik untuk analisis dan pemodelan data.
2. Supervised learning: regresi, klasifikasi, dan penerapan pada kasus bisnis.
3. Unsupervised learning: clustering dan teknik segmentasi data.
4. Pemilihan algoritma, pembagian dataset, training, testing, dan validasi model.

Sesi 5 (10.15–12.00)

Topik: Model Evaluation, Insight, dan Implementasi Data Science

1. Evaluasi model: accuracy, precision, recall, F1-score, RMSE, MAE, dan metrik terkait.
2. Identifikasi overfitting, underfitting, dan teknik peningkatan performa model.
3. Interpretasi hasil model dan penerjemahan hasil analisis menjadi business insight.
4. Penyusunan laporan analisis, dokumentasi proses, rekomendasi, dan bukti kerja kompetensi BNSP.

Sesi 6 (15.15–15.45)

Topik: Persiapan Asesmen Kompetensi BNSP

1. Pemahaman proses dan mekanisme asesmen kompetensi BNSP.
2. Identifikasi unit kompetensi dan bukti kompetensi yang perlu dipersiapkan.
3. Simulasi presentasi hasil analisis dan wawancara asesmen.
4. Review, evaluasi, dan persiapan menghadapi asesmen kompetensi.

Durasi Pelatihan :

• 2 Hari (9 jam 30 menit)

Metode Pelatihan :

1. Penyampaian materi secara interaktif oleh instruktur.
2. Studi kasus dan diskusi berbasis permasalahan nyata.
3. Praktik pengolahan, analisis, dan pemodelan data.
4. Simulasi proyek dan asesmen kompetensi BNSP.

Target Pelatihan :

1. Data Scientist dan calon Data Scientist.
2. Data Analyst, Business Analyst, dan BI Analyst.
3. Profesional IT yang menangani data dan analitik.
4. Programmer, database administrator, dan profesional teknologi informasi yang ingin mengembangkan kompetensi Big Data.
5. Supervisor, manajer, atau profesional bisnis yang membutuhkan kemampuan analisis data untuk pengambilan keputusan.

Hasil Pelatihan :

1. Peserta memahami konsep dan alur kerja Big Data Scientist secara komprehensif.
2. Peserta mampu melakukan preprocessing, eksplorasi, analisis, dan visualisasi data.
3. Peserta mampu menerapkan machine learning dasar, melakukan evaluasi model, dan menginterpretasikan hasilnya.
4. Peserta memiliki kesiapan pengetahuan, keterampilan, dan dokumentasi pendukung untuk mengikuti asesmen kompetensi BNSP

Investasi dan fasilitas Metode    Pelaksanaan	Harga & Fasilitas
Opsi 1 – Pelatihan Online	Training Online Rp. 5.500.000 per peserta.     Minimal kuota 2 peserta dan bisa request    tanggal. •   Pelaksanaan training selama 2 hari half day (08.00 – 12.00 WIB atau 13.15 – 16.00 WIB)     Menggunakan aplikasi Zoom/Google Meet. •      Sudah Termasuk : Sertifikat  Training         Softfile & Hardfile, Pengiriman Sertifikat ke A     alamat Peserta, Softfile Materi. •                Belum termasuk : PPN 11%.
Opsi 2 –          Pelatihan Offline di Yogyakarta	Training Offline Rp.7.900.000 per peserta. • Minimal kuota 3 peserta dan bisa request     tanggal. •   Pelaksanaan training selama 2 hari full day (08.00 – 16.00 WIB). •                Tempat pelaksanaan : •   ✓ Hotel El Royale, Yogyakarta ATAU •  ✓Hotel Malyabhara, Malioboro,Yogyakarta • Sudah termasuk : Meeting Room, Modul        Training, Sertifikat Training, Training Kits,     Lunch, Coffee Break, dan Souvenir. • Belum termasuk : Penginapan &       Transportasi Peserta Pelatihan, dan PPN     11%.

 

Instruktur

 

Tim Oemah Training

www.oemahwebsite.com