Persiapan Ujian BNSP Data Scientist

BNSP Data Scientist – Level Mahir adalah jalur pembelajaran terstruktur yang dirancang untuk membekali peserta dengan kompetensi tingkat mahir dalam mengolah, menganalisis, memvisualisasikan, dan menginterpretasikan data untuk menghasilkan insight yang mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Learning path ini mengintegrasikan Data Science tanpa coding, Data Science, pemrograman R, SPSS, MATLAB, Advanced Data Science, Machine Learning, analisis data spasial, serta Deep Learning menggunakan TensorFlow dan PyTorch. Melalui pembelajaran ini, peserta diharapkan mampu menerapkan berbagai metode analisis data, membangun model prediktif, mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data, serta mengembangkan solusi berbasis kecerdasan buatan untuk mendukung kebutuhan analisis dan pemecahan masalah di berbagai bidang.

Tujuan Pembelajaran

• Memahami konsep dan penerapan Data Science tanpa menggunakan pemrograman.
• Memahami proses pengolahan, eksplorasi, analisis, dan interpretasi data untuk menghasilkan insight yang relevan.
• Mampu melakukan analisis data menggunakan bahasa pemrograman R.
• Mampu menggunakan SPSS untuk analisis statistik dan pengolahan data.
• Mampu menerapkan MATLAB untuk mendukung analisis dan komputasi data.
• Memahami teknik Advanced Data Science untuk menyelesaikan permasalahan analisis data yang lebih kompleks.
• Memahami konsep dasar Machine Learning dan penerapannya dalam pengembangan model berbasis data.
• Mampu menerapkan Machine Learning untuk analisis data spasial menggunakan R.
• Memahami dan menerapkan Deep Learning menggunakan TensorFlow.
• Memahami dasar-dasar framework Deep Learning PyTorch untuk pengembangan model kecerdasan buatan.

Materi Pembelajaran

1. Data Science Tanpa Koding
2. Data Science
3. Data Science dengan R
4. SPSS untuk Analisa Data
5. Data Science dengan MATLAB
6. Advanced Data Science
7. Machine Learning for Beginner
8. Analisa Data Spatial Machine Learning dengan R
9. Deep Learning dengan TensorFlow
10. Basic Framework Deep Learning PyTorch

Output Akhir

• Portofolio proyek analisis data dan penerapan Data Science.
• Implementasi pengolahan, eksplorasi, dan analisis data menggunakan berbagai metode dan perangkat.
• Proyek analisis statistik menggunakan SPSS dan pemrograman R.
• Implementasi analisis dan komputasi data menggunakan MATLAB.
• Model Machine Learning untuk mendukung analisis dan pemecahan masalah berbasis data.
• Proyek analisis data spasial menggunakan Machine Learning dengan R.
• Implementasi model Deep Learning menggunakan TensorFlow.
• Pemahaman penggunaan PyTorch untuk pengembangan model Deep Learning.
• Kemampuan menginterpretasikan hasil analisis dan mengidentifikasi insight untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
• Sertifikat penyelesaian learning path.