Pelatihan & Sertifikasi Associate Data Scientist

21 Desember 2025

Pelatihan & Sertifikasi Associate Data Scientist

Deskripsi Program

Profesi Data Scientist kini menjadi salah satu pekerjaan paling dicari di era digital. Seorang Associate Data Scientist dituntut mampu memahami dasar-dasar pengolahan data, analisis statistik, visualisasi, serta penerapan machine learning dasar.

Program ini dirancang untuk memberikan keterampilan fundamental dalam data science dengan pendekatan praktis menggunakan Python, SQL, dan tools analisis populer, sehingga peserta siap menghadapi kebutuhan industri maupun ujian sertifikasi profesi.

Tujuan Pelatihan

1. Memberikan pemahaman konsep dasar data science dan perannya dalam bisnis.

2. Membekali peserta dengan kemampuan mengolah dan menganalisis data.

3. Mengajarkan penggunaan Python, Pandas, dan library analisis data.

4. Menguasai teknik visualisasi data untuk komunikasi hasil analisis.

5. Mengenalkan dasar machine learning untuk prediksi dan klasifikasi sederhana.

6. Mempersiapkan peserta mengikuti sertifikasi Associate Data Scientist.

Sasaran Peserta

> Fresh graduate yang ingin berkarir di bidang data science.

> Analis data, staf IT, atau peneliti yang ingin memperkuat skill analisis.

> Profesional dari berbagai bidang (finance, marketing, HR, supply chain) yang ingin mengoptimalkan data untuk pengambilan keputusan.

> Mahasiswa atau dosen yang memerlukan keterampilan data science untuk penelitian.
 

Silabus Pelatihan
 

1. Pengenalan Data Science

> Konsep dan peran Data Scientist

> Siklus hidup data science (data collection → cleaning → analysis → model → deployment)
 

2. Dasar Python untuk Data Science

> Variabel, struktur data, kontrol program

> Library dasar: NumPy & Pandas

> Membaca dan menulis data (CSV, Excel, SQL)
 

3. Statistik dan Analisis Data

> Statistik deskriptif (mean, median, std dev)

> Statistik inferensial dasar

> Exploratory Data Analysis (EDA)
 

4. Visualisasi Data

> Visualisasi dengan Matplotlib & Seaborn

> Dashboard interaktif dasar (misalnya dengan Plotly)

> Komunikasi data untuk pengambilan keputusan
 

5. Machine Learning Dasar

> Supervised vs Unsupervised Learning

> Algoritma regresi linear dan klasifikasi sederhana

> Evaluasi model dasar (accuracy, confusion matrix, RMSE)
 

6. Studi Kasus & Mini Project

> Analisis data penjualan dan prediksi revenue

> Klasifikasi pelanggan berdasarkan perilaku

> Penyusunan laporan analisis data

Metode Pelatihan

> Teori dan konsep singkat

> Hands-on coding dengan Python & tools analitik

> Latihan kasus nyata di berbagai industri

> Ujian praktik simulasi sertifikasi

Durasi Pelatihan

• 1 – 2 hari
• Format online (live session) atau offline (tatap muka)

Fasilitas Peserta

> Modul pelatihan dalam bentuk digital

> Akses rekaman kelas online (untuk format daring)

> Sertifikat pelatihan dari Tigafa Training

> Pendampingan persiapan ujian sertifikasi (jika mengambil jalur BNSP/Internasional)