Cover Course Master Class + Sertifikasi BNSP – Machine Learning (Okupasi Level 7)
Master Class + Sertifikasi BNSP – Machine Learning (Okupasi Level 7)

Program Masterclass + Sertifikasi adalah program pembelajaran mandiri secara online (asynchronous) yang dirancang untuk mempersiapkan peserta mengikuti ujian sertifikasi kompetensi di bidang digital dan teknologi. Program ini cocok bagi kamu yang ingin belajar secara fleksibel, aplikatif, dan tetap mendapatkan pengakuan kompetensi resmi.

Akses ujian sertifikasi akan diberikan setelah peserta menyelesaikan seluruh materi pembelajaran dan tugas portofolio yang telah ditentukan.

Metode pelaksanaan ujian skema sertifikasi Machine Learning (Okupasi Level 7) hanya dapat dilakukan Secara Offline Tatap Muka di TUK LSP TRI dengan lokasi yang dapat dilihat di https://lsptri.id/tempat-uji-kompetensi

Silabus yang Akan Dipelajari:

  1. Dasar Pemrograman Python
  2. Dasar - Dasar Data Science
  3. Metodologi dan Bisnis Data Science
  4. Data Preprocessing
  5. Pengenalan Machine learning
  6. Algoritma Klasifikasi : K-Nearest Neighbor
  7. Algoritma Klasifikasi : Decision Tree
  8. Klasifikasi SVM
  9. Evaluasi Model Machine learning
  10. Pipeline Machine Learning

Fasilitas yang kamu dapatkan:

  • Modul lengkap, termasuk video pembelajaran dan soal latihan/kuis
  • Biaya program sudah termasuk akses ujian sertifikasi
  • Pembelajaran fleksibel, bisa diakses kapan saja
  • Portofolio praktik sesuai arahan industri
  • Sertifikat penyelesaian course & sertifikasi kompetensi (bagi peserta yang lulus ujian)

Alur Program Masterclass + Sertifikasi:

  1. Pelajari course secara mandiri melalui modul, kuis, dan tugas akhir
     (penilaian tugas akhir maksimal dalam 1x24 jam)
  2. Berikan review course dan dapatkan sertifikat penyelesaian
  3. Buat portofolio sesuai panduan di laman https://bisa.ai/portofolioku
  4. Konfirmasi ke admin melalui WhatsApp atau email setelah portofolio selesai
     (verifikasi portofolio maksimal dalam 1x24 jam)
  5. Portofolio yang terverifikasi akan tampil di https://bisa.ai/portofolio
  6. Akses ujian sertifikasi diberikan maksimal H+3 setelah konfirmasi

📌 Pastikan kamu mengisi data diri dengan benar, termasuk nomor WhatsApp dan email, di halaman profil akun: https://bisa.ai/myprofile

Biaya program sudah termasuk akses ujian sertifikasi BNSP – Machine Learning (Okupasi Level 7).

Pelaksanaan ujian sertifikasi dilaksanakan secara Offline di LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika (https://lsptri.id/tempat-uji-kompetensi).

Share Kelas Ini :

Informasi Umum

Course ini dirancang untuk membekali peserta dengan pemahaman dan keterampilan teknis dalam bidang machine learning, mulai dari perumusan tujuan teknis data science, perencanaan proyek, pengolahan dan persiapan data, hingga pembangunan, evaluasi, deployment, dan pemeliharaan model machine learning. Program ini mengombinasikan dasar pemrograman Python, metodologi dan konteks bisnis data science, teknik data preprocessing, serta penerapan algoritma klasifikasi seperti K-Nearest Neighbor, Decision Tree, dan Support Vector Machine (SVM). Melalui course ini, peserta akan memahami alur end-to-end pipeline machine learning yang sesuai dengan kebutuhan industri dan standar nasional, serta mampu menghasilkan portofolio proyek machine learning berbasis studi kasus.

Course ini juga disusun mengacu pada Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) sebagai dasar pemenuhan kompetensi untuk sertifikasi BNSP, yang mencakup unit kompetensi sebagai berikut:

  1. Menentukan Tujuan Teknis Data Science
  2. Membuat Rencana Proyek Data Science
  3. Membangun Model
  4. Mengevaluasi Hasil Pemodelan
  5. Melakukan Deployment Model
  6. Melakukan Pemeliharaan Model
  7. Menerapkan Program Kerja Pelindungan Data Pribadi
  8. Membuat Laporan Akhir Proyek Data Science

Target Pembelajaran

  1. Memahami dan menentukan tujuan teknis data science yang selaras dengan kebutuhan bisnis.
  2. Mampu menyusun rencana proyek data science secara terstruktur.
  3. Menguasai proses data preprocessing dan penerapan algoritma machine learning untuk klasifikasi.
  4. Mampu membangun dan mengevaluasi model machine learning menggunakan metrik yang sesuai.
  5. Memahami konsep pipeline, deployment, dan pemeliharaan model machine learning.
  6. Mampu menyusun laporan akhir proyek data science serta menerapkan prinsip perlindungan data pribadi.

Spesifikasi

- PC/Laptop yang dapat membuka browser
- Komputer dengan browser, internet cepat dan pendukung lainnya

Kriteria Kelulusan

Peserta diwajibkan untuk mengambil kuis dari setiap silabus yang ada di course. Tugas akhir dapat diakses jika peserta telah menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan nilai yang memenuhi kriteria ketuntasan minimal (KKM) yaitu 70. Setelah peserta menyelesaikan kuis dan tugas akhir, maka peserta akan mendapatkan sertifikat.

Skema Penilaian

A. Kuis (80%)
Soal kuis di setiap silabus terdiri dari soal-soal pilihan ganda yang harus dijawab oleh peserta. Nilai kuis dapat diperoleh jika peserta dapat menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan sempurna. Nilai kuis setiap silabus akan diakumulasikan sebanyak 10%.

B. Tugas akhir (20%)
Tugas akhir terdiri dari satu soal analisis yang diambil dari silabus. Nilai tugas akhir dapat diperoleh jika peserta berhasil menyelesaikan tugas akhir dengan baik.

Jadwal Diskusi

Pada Course ini tidak ada diskusi.

Silakan Login Terlebih Dahulu!
Detail Course
  • Penyusun Materi Logo Bisa AI
    BISA AI Academy
  • Harga Course
    Rp 599,000 Rp 3,650,000

    • Menengah

    6 Jam

    12 Siswa

    12 Modul

    Offline

    5

Temukan Testimonial lainnya