"របៀបភ្ជាប់បណ្តាញជាមួយអ្នកវិភាគចាប់ផ្តើម" ឬការពិនិត្យឡើងវិញនៃវគ្គសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិត "ចាប់ផ្តើមក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ"

ខ្ញុំ​មិន​បាន​សរសេរ​អ្វី​មួយ​ពាន់​ឆ្នាំ​មក​ហើយ ប៉ុន្តែ​ភ្លាមៗ​នោះ​មាន​ហេតុផល​មួយ​ដើម្បី​បំផ្ទុះ​ធូលី​ចេញ​ពី​វដ្ដ​តូច​មួយ​នៃ​ការ​បោះពុម្ព​ផ្សាយ​ស្ដីពី "ការ​រៀន​វិទ្យាសាស្ត្រ​ទិន្នន័យ​ពី​ដំបូង"។ នៅក្នុងការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មតាមបរិបទនៅលើបណ្តាញសង្គមមួយ ក៏ដូចជានៅលើ Habre សំណព្វរបស់ខ្ញុំ ខ្ញុំបានជួបព័ត៌មានអំពីវគ្គសិក្សា "ចាប់ផ្តើមក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ". វាចំណាយត្រឹមតែកាក់ប៉ុណ្ណោះ ការពិពណ៌នានៃវគ្គសិក្សាមានពណ៌ស្រស់ឆើតឆាយ និងជោគជ័យ។ “ហេតុអ្វី​មិន​ស្តារ​ជំនាញ​ដែល​ហុយ​ចេញ​ពី​ភាព​គ្មាន​ប្រយោជន៍​ដោយ​ការ​រៀន​វគ្គ​ផ្សេង?” - ខ្ញុំ​គិត។ ការចង់ដឹងចង់ឃើញក៏ដើរតួរដែរ ខ្ញុំចង់ឃើញពីរបៀបដែលការរៀបចំការបណ្តុះបណ្តាលនៅការិយាល័យនេះដំណើរការជាយូរណាស់មកហើយ។

ខ្ញុំសូមព្រមានអ្នកភ្លាមៗថា ខ្ញុំមិនមានទំនាក់ទំនងជាមួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍វគ្គសិក្សា ឬដៃគូប្រកួតប្រជែងរបស់ពួកគេទេ។ សម្ភារៈទាំងអស់នៅក្នុងអត្ថបទគឺជាការវិនិច្ឆ័យតម្លៃប្រធានបទរបស់ខ្ញុំជាមួយនឹងការប៉ះបន្តិចនៃការហួសចិត្ត។
ដូច្នេះ អ្នកនៅតែមិនដឹងថាត្រូវវិនិយោគ 990 rubles ដែលអ្នករកបាននៅឯណា? បន្ទាប់មកអ្នកត្រូវបានស្វាគមន៍នៅក្រោមឆ្មា។

ជាបុព្វកថាតូចមួយ ខ្ញុំនឹងនិយាយថា ខ្ញុំមានមន្ទិលសង្ស័យខ្លះៗអំពីវគ្គបណ្តុះបណ្តាលដែលអាចប្រែក្លាយអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងទៅជា "អ្នកវិភាគទិន្នន័យជោគជ័យដែលមានប្រាក់ខែលើសពី 100 rubles" ក្នុងរយៈពេលដ៏ខ្លី (ទោះបីជាអ្នកប្រហែលជាទាយវាពីរូបភាពចំណងជើងនៃ អត្ថបទ) ។

ប៉ុន្មានឆ្នាំមុន បន្ទាប់ពីការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មសកម្មសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ខ្ញុំបានព្យាយាមក្នុងវិធីផ្សេងគ្នាដើម្បីធ្វើជាម្ចាស់យ៉ាងហោចណាស់អ្វីមួយនៅក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងចែករំលែកកំណត់ចំណាំអំពីបញ្ហាដែលខ្ញុំទទួលបានជាមួយអ្នកអាន Habr ។

អត្ថបទផ្សេងទៀតនៅក្នុងស៊េរី1. ស្វែងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះ៖

• “ចាប់ទិន្នន័យធំទាំងតូច!” — (ទិដ្ឋភាពសង្ខេបនៃវគ្គសិក្សាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យពីថ្នាក់យល់ដឹង)
• "ឥឡូវនេះគាត់បានរាប់អ្នកផងដែរ" ឬវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យពី Scratch
• "Iceberg ជំនួសឱ្យ Oscar!" ឬរបៀបដែលខ្ញុំបានព្យាយាមរៀនមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ DataScience នៅលើ kaggle
• "ម៉ាស៊ីនតូចដែលអាច!" ឬ "ការរៀនម៉ាស៊ីន និងឯកទេសវិភាគទិន្នន័យ" តាមរយៈភ្នែករបស់អ្នកចាប់ផ្តើមវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ

2. អនុវត្តជំនាញដំបូងរបស់អ្នក។

• "Rise of MachinesLearning" ឬការរួមបញ្ចូលចំណង់ចំណូលចិត្តនៃ Data Science និងការវិភាគវិសាលគមនៃអំពូលពន្លឺ
• “ដូចជាការងារនាឡិកា!” ឬការរៀនម៉ាស៊ីន (វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ) នៅក្នុង C# ដោយប្រើ Accord.NET Framework
• "ប្រើថាមពលនៃការរៀនម៉ាស៊ីន, លូកា!" ឬការចាត់ថ្នាក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃ luminaires យោងទៅតាម KSS
• "អាពាហ៍ពិពាហ៍ 4 និងពិធីបុណ្យសពមួយ" ឬតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យបើកចំហពីរដ្ឋាភិបាលទីក្រុងម៉ូស្គូ
• "លិខិតទៅកាន់ស៊ុលតង់ទួរគី" ឬការតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរនៅក្នុង C# ដោយប្រើ Accord.NET សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យបើកចំហទីក្រុងម៉ូស្គូ

ហើយ​យូរ​មក​ហើយ ខ្ញុំ​ក៏​សម្រេច​ចិត្ត​សាកល្បង​វគ្គ​មួយ​ទៀត។

ការពិពណ៌នាវគ្គសិក្សា៖

ការពិពណ៌នាអំពីវគ្គសិក្សា "ចាប់ផ្តើមក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ" សន្យាថាបន្ទាប់ពីចំណាយត្រឹមតែ 990 រូប្លិ៍ (នៅពេលសរសេរ) យើងនឹងទទួលបានវគ្គសិក្សារយៈពេល XNUMX សប្តាហ៍ក្នុងទម្រង់នៃការបង្រៀនវីដេអូ និងកិច្ចការជាក់ស្តែងសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង។ ដូចគ្នានេះផងដែរ ចូរកុំភ្លេចអំពីសំណងសម្រាប់ផ្នែកនៃវគ្គសិក្សាក្នុងទម្រង់នៃការកាត់ពន្ធ (ពួកគេសន្យាថានឹងផ្ញើឯកសារទាំងអស់តាមសំបុត្រ)។

វគ្គសិក្សាមានប្លុកតាមលក្ខខណ្ឌចំនួនពីរ មេរៀនមួយនឹងប្រាប់អ្នកថា "Data Science" ជាអ្វី តើតំបន់ពេញនិយមមានអ្វីខ្លះ និងរបៀបដែលអ្នកអាចអភិវឌ្ឍអាជីពក្នុងវិស័យ DataScience ។ ប្លុកទីពីរមើលឧបករណ៍ចំនួនប្រាំសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ៖ Excel, SQL, Python, Power BI និង Data Culture ។

ជាការប្រសើរណាស់, អ្វីដែលស្តាប់ទៅ "ឆ្ងាញ់" យើងចំណាយសម្រាប់វគ្គសិក្សាហើយរង់ចាំសម្រាប់កាលបរិច្ឆេទចាប់ផ្តើម។

នៅក្នុងការរំពឹងទុក យើងចូលទៅក្នុងគណនីផ្ទាល់ខ្លួនរបស់យើងមួយថ្ងៃមុនពេលចាប់ផ្តើមវគ្គសិក្សា រមូរតាមរយៈពាក្យបំបែកចេញពីអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ហើយរង់ចាំការជូនដំណឹងអំពីការចាប់ផ្តើមវគ្គសិក្សាដែលរង់ចាំជាយូរមកហើយ។

ពេលវេលាបានកន្លងផុតទៅ D-Day បានមកដល់ហើយ អ្នកអាចចាប់ផ្តើមហ្វឹកហាត់។ ដោយបានបើកមេរៀនដំបូង យើងនឹងឃើញគ្រោងការណ៍ដែលស៊ាំនឹងប្រព័ន្ធសិក្សាអនឡាញ - ការបង្រៀនជាវីដេអូ សម្ភារៈបន្ថែម ការធ្វើតេស្ត និងកិច្ចការផ្ទះ។ ប្រសិនបើអ្នកធ្លាប់ប្រើ Coursera, EDX, Stepik នោះអ្នកមិនគួរមានបញ្ហាអ្វីទេ។

នៅខាងក្នុងវគ្គសិក្សា៖

តោះទៅតាមលំដាប់។ ប្រធានបទនៃមេរៀនទីមួយគឺ “DS Overview: Basics, Benefits, Applications” វាចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការបង្រៀនជាវីដេអូ ដូចជាមេរៀនបន្តបន្ទាប់ទាំងអស់។

ហើយតាំងពីដើមដំបូងគេមានអារម្មណ៍ថា សមមិត្តត្រូវបានដឹកនាំដោយវិធីសាស្រ្ត "ដូច្នេះវានឹងធ្វើ" ពីតុក្កតាសូវៀតដែលខ្ញុំចូលចិត្ត។

ចាប់ពីនាទីដំបូងដែលអ្នកយល់ថា សម្ភារៈសម្រាប់វគ្គសិក្សាមិនត្រូវបានកត់ត្រាជាពិសេសនោះទេ ប៉ុន្តែត្រូវបានយកមកពីមេរៀនបើកទូលាយ ឬវគ្គសិក្សាឯកទេសមួយចំនួនផ្សេងទៀត។ ផងដែរចំពោះវីដេអូ មិនមានចំណងជើងរង ឬជម្រើសទាញយកទេ។ សម្រាប់ការមើលក្រៅបណ្តាញ។

បន្ទាប់ពីការបង្រៀន សម្ភារៈបន្ថែមសម្រាប់មេរៀនត្រូវបានផ្តល់ជូន (បទបង្ហាញពីការបង្រៀនជាវីដេអូ និងអក្សរសិល្ប៍ដែលបានណែនាំ) យើងនឹងមិនវិភាគវាទេ។

បន្ទាប់មកការធ្វើតេស្តកំពុងរង់ចាំយើង។ ការធ្វើតេស្តមានភាពខុសប្លែកគ្នាក្នុងកម្រិតនៃភាពស្មុគស្មាញ និងភាពគ្រប់គ្រាន់នៃសំណួរចំពោះសម្ភារៈដែលគ្របដណ្តប់។

ហើយនៅទីនេះជាថ្មីម្តងទៀតការខ្វះចំណាប់អារម្មណ៍លើលទ្ធផលនៃការបណ្តុះបណ្តាលត្រូវបានបង្ហាញ, អ្នកអាចបរាជ័យក្នុងការសាកល្បង ប៉ុន្តែវានឹងមិនប៉ះពាល់ដល់អ្វីនោះទេ។អ្នកនឹងនៅតែឆ្លងកាត់មេរៀនដោយជោគជ័យ ប៉ុន្តែសំណើសម្រាប់ការព្យាយាមបន្ថែមទៀតដើម្បីយកឡើងវិញទំនងជានៅតែមិនមានចម្លើយ។

បន្ទាប់មក ផែនការមេរៀន៖ “វីដេអូ -> បន្ថែម។ សម្ភារៈ -> តេស្ត” នឹងជាមូលដ្ឋាននៃវគ្គសិក្សាទាំងមូល។

ពេលខ្លះមេរៀននឹងត្រូវបានពនរដោយកម្រងសំណួរ និងកិច្ចការផ្ទះឯករាជ្យ។

កិច្ចការផ្ទះមានតែពីរប៉ុណ្ណោះ។ ហើយ​និយាយ​ឲ្យ​ត្រង់​ទៅ ខ្ញុំ​ឆ្លង​កាត់​តែ​មួយ​ប៉ុណ្ណោះ។

កិច្ចការផ្ទះដំបូងរបស់អ្នកគឺត្រូវបញ្ជូនប្រវត្តិរូបសង្ខេបរបស់អ្នកដែលរៀបរាប់ពីជំនាញសំខាន់ៗរបស់អ្នក។ ខ្ញុំមិនអាចនិយាយបាន 100% ទេ ប៉ុន្តែវាហាក់ដូចជាខ្ញុំថា ប្រវត្តិរូបសង្ខេបស្ទើរតែទាំងអស់នឹងត្រូវបានទទួលយក ហើយកិច្ចការនឹងត្រូវបានទទួលយក។ បន្ទាប់ពីកិច្ចការនេះ អ្នកនឹងត្រូវបានផ្ញើសម្ភារៈបន្ថែម — ការណែនាំ។ ដោយចងចាំពីរបៀបដែលខ្ញុំតស៊ូជាមួយកិច្ចការផ្ទះនៅលើ Coursera ខ្ញុំថែមទាំងតូចចិត្តបន្តិចចំពោះរបៀបដែលវាសាមញ្ញ។

បន្ទាប់ពីបញ្ចប់ផ្នែកណែនាំ ការសិក្សាអំពី "ឧបករណ៍សម្រាប់ការចាប់ផ្តើមក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ" ដែលរង់ចាំជាយូរមកហើយ។ ហើយទីមួយគឺជាមេរៀនដែលមានចំណងជើងខ្លាំង៖ "ធ្វើការក្នុង Excel៖ បង្កើនជំនាញពីសូន្យទៅអ្នកវិភាគ"។

វ៉ោ​វ! វាស្តាប់ទៅគួរឱ្យទាក់ទាញ ប៉ុន្តែតាមពិត ភាពខុសគ្នារវាងការរំពឹងទុក និងការពិតគឺដូចគ្នាទៅនឹងរូបថតនៃហាំប៊ឺហ្គឺពីការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មអាហាររហ័ស និងអ្វីដែលពួកគេផ្តល់ឱ្យអ្នកនៅពេលពិនិត្យចេញ។

តាមពិតទៅ យើងនឹងសង្កេតមើលពីរបៀបដែលការផ្លាស់ប្តូរពីក្រឡា autofilling នៅក្នុង Excel ទៅជាការពិពណ៌នាដែលច្របូកច្របល់នៃមុខងារ "VLOOKUP()" គ្រូនឹងស្ទាក់ស្ទើរដូច Hamlet លើប្រធានបទនៃសំណួរ "To be, or not to be", " ពន្យល់អ្វីគ្រប់យ៉ាងសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង" ឬ "ផ្តល់សម្ភារៈគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍សម្រាប់អ្នកជំនាញ" ។ ក្នុង​គំនិត​ជា​ប្រធាន​របស់​ខ្ញុំ ទាំង​មួយ ឬ​ផ្សេង​ទៀត​មិន​បាន​សម្រេច​។

វាពិតជាល្អណាស់ដែលថា ទោះបីជាវគ្គសិក្សានេះមិនរួមបញ្ចូលការសិក្ខាសាលាផ្ទាល់ក៏ដោយ។ នោះគឺទាំងនេះមិនមែនជាការកត់ត្រានៃថ្នាក់ដែលអ្នកខកខាននោះទេ ប៉ុន្តែគ្រាន់តែជាការកត់ត្រានៃថ្នាក់ដែលបានកើតឡើងជាយូរមកហើយ (សូមមើលរូបភាពខាងក្រោម) អ្នកនិពន្ធនៅតែសម្រេចចិត្តរក្សាបរិយាកាស។ (ឬប្រហែលជាពួកគេគ្រាន់តែខ្ជិល) и ធ្វើឱ្យអ្នកមើលរយៈពេលប្រាំនាទីខណៈពេលដែលគ្រូដោះស្រាយបញ្ហាសំឡេង.

បន្ទាប់ពីវីដេអូ យោងទៅតាមគ្រោងការណ៍ស្តង់ដារ សម្ភារៈបន្ថែម និងការសាកល្បងធ្វើតាម។

ប្រធានបទបន្ទាប់គឺអំពីភាសា SQL ។ មេរៀនផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគ្រឹះ និងឧទាហរណ៍នៃការធ្វើការជាមួយសំណួរ SQL ជាគោលការណ៍ វីដេអូ និងអត្ថបទលើប្រធានបទស្រដៀងគ្នាអាចត្រូវបានរកឃើញ ងាយស្រួលរកនៅលើអ៊ីនធឺណិតដោយឥតគិតថ្លៃ.

បន្ទាប់ពី SQL មានមេរៀនស្តីពីដំណើរការសំណុំទិន្នន័យពី Kagle ដោយប្រើបណ្ណាល័យ Python “Pandas” ។ ផែនការមេរៀនមិនបានផ្លាស់ប្តូរទេ៖ វីដេអូ -> បន្ថែម។ សម្ភារៈ -> តេស្ត។ មិន​មាន​កិច្ចការ​បន្ថែម​ដែល​ត្រូវ​បាន​ផ្តល់​ឲ្យ​ទេ សូម្បី​តែ​កិច្ចការ​ដែល​មាន​ការ​ពិនិត្យ​លទ្ធផល​ដោយ​ស្វ័យ​ប្រវត្តិ។ ដូច្នេះ អ្នកប្រាកដជាមិនចាំបាច់ដំឡើង Anaconda ហើយសរសេរកូដនោះទេ។ ផងដែរ។ វាមានតម្លៃកត់សម្គាល់ការបោះពុម្ពដ៏ល្អនៃកូដនៅក្នុងការបង្រៀនវីដេអូការមើលវានៅលើទូរស័ព្ទគឺគ្មានន័យអ្វីទេ ហើយខ្ញុំត្រូវមើលវាស្ទើរតែទទេនៅលើម៉ូនីទ័រ។

មេរៀនទី៤៖ "ការមើលឃើញរបាយការណ៍ភស្តុភារនៅក្នុង PBI ក្នុងរយៈពេល 10 នាទី" (видео кстати длится минут 50) . នៅក្នុងវីដេអូនេះ ពួកគេនឹងនិយាយអំពីឧបករណ៍ដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយដែលមានឈ្មោះថា Power BI និយាយឱ្យត្រង់ទៅ ខ្ញុំមិនដែលឮវាពីមុនមកទេ។

ការបញ្ចប់វគ្គសិក្សាដែលមិនបានរំពឹងទុក៖

មេរៀនទីប្រាំចុងក្រោយនឹងប្រាប់អ្នកអំពីគោលការណ៍ទូទៅនៃការរក្សាទុកទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ ការបង្រៀនគឺត្រូវបានយកមកពីវគ្គសិក្សាមួយទៀត។ នៅក្នុងមេរៀននេះ បន្ថែមពីលើការធ្វើតេស្តស្ដង់ដារ កិច្ចការផ្ទះលេចឡើងម្តងទៀត ប៉ុន្តែខ្ញុំមិនបានធ្វើវាទេ។ ចង់ដឹងថាហេតុអ្វី?

ព្រោះ​ពេល​ដែល​ខ្ញុំ​បើក​ទំព័រ​នៃ​វគ្គ​សិក្សា​ថ្ងៃ​នេះ​ដែល​ទើប​តែ​បាន​ពាក់​កណ្តាល​ទើប​ខ្ញុំ​ឃើញ​ដូច​នេះ៖

នោះគឺជា ប្រព័ន្ធបានចាត់ទុកថាខ្ញុំបានបញ្ចប់វគ្គសិក្សាដោយជោគជ័យ ទោះបីជាការពិតខ្ញុំមិនបានបញ្ចប់វាក៏ដោយ។.

ជាងនេះទៅទៀត បន្ទាប់ពីមើលវីដេអូដែលនៅសេសសល់ទាំងអស់ និងធ្វើតេស្ត បញ្ជរមិនផ្លាស់ប្តូរទេ ប៉ុន្តែនៅតែមាន 56%។ ខ្ញុំស្មានថា ខ្ញុំមិនអាចមើលអ្វីទាំងអស់ ហើយមិនធ្វើតេស្ត ហើយនៅតែទទួលបាន "សញ្ញាប័ត្រ".

អ្វី​ដែល​គួរ​ឲ្យ​ភ្ញាក់​ផ្អើល​នោះ​គឺ​វគ្គ​សិក្សា​បាន​បញ្ចប់​ជា​ផ្លូវ​ការ​ចាប់​ពី​ថ្ងៃ​ទី ២២ ខែ​កក្កដា ដល់​ថ្ងៃ​ទី ១៤ ខែ​សីហា ហើយ “សញ្ញាប័ត្រ” ត្រូវ​បាន​ចេញ​ឲ្យ​ខ្ញុំ​រួច​ហើយ​នៅ​ថ្ងៃ​ទី ៤ ខែ សីហា ឆ្នាំ ២០១៩។

លទ្ធផលនៃការបណ្តុះបណ្តាល

នៅពេលបញ្ចប់ការបណ្តុះបណ្តាល គេហទំព័ររបស់ក្រុមហ៊ុនសន្យាថា "លក្ខណៈសម្បត្តិរបស់អ្នកនឹងត្រូវបានបញ្ជាក់ដោយឯកសារនៃទម្រង់ដែលបានបង្កើតឡើង។" ប៉ុន្តែបញ្ហាគឺ វគ្គសិក្សានេះហាក់ដូចជាមិនមែនជាកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាលឡើងវិញ ឬកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាលកម្រិតខ្ពស់ ដែលមានន័យថាអ្នកនឹងទទួលបាន "វិញ្ញាបនប័ត្រ" ដែលជាគោលការណ៍មិនមានឋានៈជាផ្លូវការទេ។.

ប្រហែលជាសំណួរសមហេតុផលមួយគឺ "តើអ្នករំពឹងអ្វីសម្រាប់ 990 រូប្លិ៍?" និយាយឱ្យត្រង់ទៅ ខ្ញុំមិនរំពឹងអ្វីទាំងអស់។ វាច្បាស់ណាស់ថាវគ្គសិក្សាដែលមានគុណភាពខ្ពស់មានតម្លៃថ្លៃជាងយ៉ាងខ្លាំង។ ប៉ុន្តែបញ្ហានោះគឺថាមានវគ្គសិក្សាឥតគិតថ្លៃដែលត្រូវបានធ្វើឡើងមិនត្រឹមតែមិនអាក្រក់នោះទេ ប៉ុន្តែច្រើនដងច្រើនជាងវិជ្ជាជីវៈ ឧទាហរណ៍ វគ្គសិក្សាពី MVA ឬពី ថ្នាក់យល់ដឹង. "វិញ្ញាបនប័ត្រ" ដូចគ្នានៃការបញ្ចប់វគ្គសិក្សា (ប្រសិនបើនរណាម្នាក់ត្រូវការវា) នៅទីនោះ អ្នកអាចទទួលបានវាដោយឥតគិតថ្លៃទាំងស្រុង.

គុណសម្បត្តិមួយគឺថា សម្ភារៈពិនិត្យទាំងនេះត្រូវបានប្រមូលនៅកន្លែងតែមួយ ហើយវាពិតជាងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកដែលមិនស៊ាំនឹងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដើម្បីរុករកតំបន់នេះ។

នៅចុងបញ្ចប់នៃវគ្គសិក្សា យើងត្រូវបានគេសន្យាថា យើងនឹងរៀនឧបករណ៍ជាច្រើន ហើយនៅលើប្រវត្តិរូបសង្ខេបរបស់យើង យើងនឹងអាចសរសេរអ្វីមួយដូចនេះ៖

តាមពិតទៅ នេះគឺជាការបំផ្លើសខ្លាំង. អ្នកនឹងគ្រាន់តែឮអំពីឧបករណ៍ជាច្រើន ហើយគ្មានអ្វីទៀតទេ។

សង្ខេប

តាមគំនិតរបស់ខ្ញុំ វគ្គសិក្សាមានផ្ទុកដ៏មានប្រយោជន៍អប្បបរមា វាជាការខកចិត្តជាពិសេសដែលអ្នកនិពន្ធខ្ជិលពេកក្នុងការថតការបង្រៀនជាវីដេអូដាច់ដោយឡែកសម្រាប់វា។ តាមរបៀបដ៏ល្អ វាជាការអាម៉ាស់ក្នុងការសុំលុយសម្រាប់អ្វីមួយដូចនេះ ឬអ្នកគួរតែសុំតិចជាង 10 ដង។

ប៉ុន្តែខ្ញុំនិយាយម្តងទៀតថា ទាំងអស់ខាងលើគ្រាន់តែជាការវិនិច្ឆ័យតម្លៃប្រធានបទរបស់ខ្ញុំ វាអាស្រ័យលើអ្នកក្នុងការសម្រេចចិត្តថាតើត្រូវរៀនវគ្គនេះឬអត់។

PS ប្រហែលជាយូរ ៗ ទៅអ្នកនិពន្ធនៃវគ្គសិក្សានឹងបញ្ចប់វាហើយអត្ថបទទាំងមូលនឹងបាត់បង់ភាពពាក់ព័ន្ធ។
ក្នុងករណី ខ្ញុំនឹងសរសេរថា វាមានសុពលភាពសម្រាប់ការចាប់ផ្តើមវគ្គសិក្សាដំបូងបំផុតពីថ្ងៃទី 22 ខែកក្កដា ដល់ថ្ងៃទី 14 ខែសីហា។

PPS ប្រសិនបើការបង្ហោះនេះប្រែជាមិនជោគជ័យ ខ្ញុំនឹងលុបវាចោល ប៉ុន្តែនៅដើមដំបូងខ្ញុំចង់អានការរិះគន់ ប្រហែលជាមានអ្វីត្រូវកែសម្រួល។ បើមិនដូច្នេះទេ សម្រាប់ពេលនេះ វាហាក់ដូចជាដកការរិះគន់មិនសមរម្យអំពីវគ្គសិក្សាដែលមានគុណភាពទាប

ប្រភព: www.habr.com