Kembali
  1. Kelas Belajar Mandiri
  2. Master Class + Sertifikasi BNSP
  3. Master Class + Sertifikasi BNSP – Associate Data Engineer (Okupasi Level 5)
Cover Course Master Class + Sertifikasi BNSP – Associate Data Engineer (Okupasi Level 5)
Menengah Promo +200 Poin Bersertifikat Offline Ujian di LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika

BISA AI Academy

Master Class + Sertifikasi BNSP – Associate Data Engineer (Okupasi Level 5)

Program Masterclass + Sertifikasi merupakan program pembelajaran mandiri secara online (asynchronous) untuk meningkatkan pengetahuan dan kompetensi di bidang digital dan teknologi melalui materi yang aplikatif dan relevan dengan kebutuhan industri.

Biaya program sudah termasuk Uji Kompetensi Sertifikasi BNSP sesuai skema yang dipilih. Akses ujian diberikan setelah peserta menyelesaikan seluruh materi pembelajaran dan tugas portofolio yang ditentukan.

Silabus yang Akan Dipelajari

1. Pengantar Data Engineering dan Big Data

2. SQL untuk Data Engineer

3. Membuat Basis Data

4. Pemodelan Data dan Data Warehouse

5. Konsep ETL/ELT dan Data Pipeline

6. Membuat Integrasi Data

7. Menggunakan Data

8. Tools Big Data (Cassandra, PySpark, Hadoop)

9. Kualitas Data dan Orkestrasi Pipeline

10. Studi Kasus Pipeline Data

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 –  Associate Data Engineer (Okupasi Level 5). Pelaksanaan ujian sertifikasi dilaksanakan secara Offline di LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika (https://lsptri.id/tempat-uji-kompetensi). 


 

Penyusun Materi BISA AI Academy

Detail Course

Tentang kelas ini

Ringkasan materi, target pembelajaran, dan aturan penilaian kelas.

Gambaran Umum

Course ini dirancang untuk membekali peserta dengan pengetahuan dan keterampilan dalam membangun fondasi data engineering, mulai dari memahami konsep big data, menulis SQL, membuat basis data, memodelkan data dan data warehouse, hingga merancang dan menjalankan pipeline ETL/ELT yang andal, terukur, dan terdokumentasi.

Peserta akan mempelajari pengantar data engineering dan big data, SQL untuk data engineer, pembuatan basis data, pemodelan data dan data warehouse, konsep ETL/ELT dan data pipeline, pembuatan integrasi data, penggunaan data, tools big data (Cassandra, PySpark, Hadoop), kualitas data dan orkestrasi pipeline, serta studi kasus pipeline data dari hulu ke hilir.

Setelah menyelesaikan course ini, peserta diharapkan mampu berperan sebagai Associate Data Engineer yang membangun, mengintegrasikan, dan merawat aliran data secara terstruktur, berkualitas, serta siap mengikuti uji kompetensi BNSP pada okupasi terkait.

Materi pembelajaran disusun mengacu pada Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) dan unit kompetensi yang ditetapkan dalam skema sertifikasi okupasi Associate Data Engineer yang digunakan sebagai acuan pelaksanaan Sertifikasi Kompetensi BNSP. 

Unit Kompetensi yang Didukung

  • Menggunakan SQL.
  • Membuat Basis Data.
  • Membuat Integrasi Data.
  • Menggunakan Data.

Target Pembelajaran

1. Peserta mampu menjelaskan peran data engineer dan konsep big data.

2. Peserta mampu menulis kueri SQL untuk menyaring, menggabungkan, dan mengagregasi data.

3. Peserta mampu membuat basis data beserta tabel, kunci, dan indeks.

4. Peserta mampu merancang model data dan data warehouse untuk kebutuhan analisis.

5. Peserta mampu menjelaskan konsep ETL/ELT dan merancang data pipeline.

6. Peserta mampu membuat integrasi data dari berbagai sumber.

7. Peserta mampu menggunakan data untuk kebutuhan analisis dan pelaporan.

8. Peserta mampu menggunakan tools big data seperti Cassandra, PySpark, dan Hadoop.

9. Peserta mampu menerapkan kualitas data dan orkestrasi pipeline.

10. Peserta mampu menyusun studi kasus pipeline data secara menyeluruh.

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 8 %.

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.