បទពិសោធន៍រៀនដោយដៃដំបូង។ Yandex.Workshop - អ្នកវិភាគទិន្នន័យ

ខ្ញុំចែករំលែកបទពិសោធន៍នៃការបណ្តុះបណ្តាលរបស់ខ្ញុំនៅក្នុង Yandex.Practicum សម្រាប់អ្នកដែលចង់ទទួលបានជំនាញថ្មីទាំងស្រុង ឬផ្លាស់ប្តូរពីផ្នែកដែលពាក់ព័ន្ធ។ ខ្ញុំនឹងហៅវាថាជាជំហានដំបូងក្នុងវិជ្ជាជីវៈ តាមគំនិតរបស់ខ្ញុំ។ ពិបាក​ដឹង​ច្បាស់​ពី​ចំណុច​ណា​ដែល​ត្រូវ​សិក្សា ព្រោះ​អ្នក​រាល់​គ្នា​មាន​ចំណេះដឹង​ជាក់លាក់ ហើយ​វគ្គ​នេះ​នឹង​បង្រៀន​អ្នក​បាន​ច្រើន ហើយ​អ្នក​រាល់​គ្នា​នឹង​យល់​ដោយ​ខ្លួន​ឯង​នូវ​ចំណេះដឹង​ផ្នែក​ណា​ដែល​ពួកគេ​ត្រូវ​ការ​ចំណេះដឹង​បន្ថែម។ - ស្ទើរតែគ្រប់ករណីទាំងអស់ វគ្គសិក្សាបន្ថែមឥតគិតថ្លៃនឹងគ្រប់គ្រាន់។

តើខ្ញុំមក "គិត" អំពីការវិភាគដោយរបៀបណា?

អស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំដែលនាងបានចូលរួមក្នុងការបង្កើតហាងអនឡាញនិងការថែទាំរបស់ពួកគេ (ទីផ្សារការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម Yandex.Direct ជាដើម) ។ ខ្ញុំចង់បង្រួមវិសាលភាពនៃសកម្មភាពរបស់ខ្ញុំ ហើយធ្វើតែរឿងទាំងនោះពីវិសាលគមធំទូលាយនេះដែលខ្ញុំចូលចិត្តបំផុត។ ជាងនេះទៅទៀត ខ្ញុំក៏មិនបានស្គាល់ឈ្មោះវិជ្ជាជីវៈនាពេលអនាគតរបស់ខ្ញុំដែរ មានតែតម្រូវការប្រហាក់ប្រហែលសម្រាប់ដំណើរការការងារប៉ុណ្ណោះ។ កម្មវិធី និងឧបករណ៍រៀនដោយខ្លួនឯងមិនដែលជាឧបសគ្គសម្រាប់ខ្ញុំទេ ដូច្នេះហើយខ្ញុំបានសម្រេចចិត្តស្វែងរកកន្លែងដែលខ្ញុំអាចអនុវត្តបទពិសោធន៍របស់ខ្ញុំ និងរៀនអ្វីថ្មីៗ។

ដំបូងឡើយ ខ្ញុំបានគិតអំពីការទទួលបានការអប់រំខ្ពស់ទីពីរ ឬការបណ្តុះបណ្តាលវិជ្ជាជីវៈឡើងវិញ ចាប់តាំងពីវគ្គសិក្សាហាក់ដូចជាអ្វីដែលមិនសមហេតុផល។ ខណៈពេលដែលកំពុងរកមើលជម្រើសផ្សេងៗ ខ្ញុំបានជួបដោយចៃដន្យនៅលើ Yandex.Practice។ មានវិជ្ជាជីវៈតិចតួចក្នុងចំណោមពួកគេគឺជាអ្នកវិភាគទិន្នន័យការពិពណ៌នាគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។

ខ្ញុំចាប់ផ្តើមសិក្សាពីអ្វីដែលមាននៅក្នុងការវិភាគព័ត៌មានទាក់ទងនឹងការទទួលបានការអប់រំឧត្តមសិក្សាទីពីរ ប៉ុន្តែវាបានប្រែក្លាយថារយៈពេលបណ្តុះបណ្តាលគឺវែងណាស់សម្រាប់តំបន់ដែលអ្វីៗផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងឆាប់រហ័ស គ្រឹះស្ថានឧត្តមសិក្សាទំនងជាមិនមានពេលវេលាឆ្លើយតបទេ។ ទៅនេះ។ ខ្ញុំបានសម្រេចចិត្តមើលអ្វីដែលទីផ្សារផ្តល់ជូនបន្ថែមលើសិក្ខាសាលា។ អ្នកចូលរួមភាគច្រើនបានស្នើម្តងទៀតនូវរយៈពេល 1-2 ឆ្នាំដ៏វែង ប៉ុន្តែខ្ញុំចង់ឱ្យមានការអភិវឌ្ឍន៍ស្របគ្នា៖ ការចូលទៅក្នុងវិជ្ជាជីវៈក្នុងមុខតំណែងទាប និងការបណ្តុះបណ្តាលបន្ថែម។

អ្វីដែលខ្ញុំចង់បានក្នុងអាជីព (ខ្ញុំមិនគិតពីដំណើរការការងារទេ)

• ខ្ញុំចង់អោយការបណ្តុះបណ្តាលក្លាយជាដំណើរការអចិន្ត្រៃយ៍នៅក្នុងវិជ្ជាជីវៈរបស់ខ្ញុំ
• ខ្ញុំដោះស្រាយបានល្អជាមួយនឹងប្រតិបត្តិការធម្មតា ប្រសិនបើខ្ញុំឃើញគោលដៅគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ ប៉ុន្តែខ្ញុំចង់បានកិច្ចការច្រើន ដើម្បីកុំឱ្យដំណើរការការងារមិនមានសកម្មភាពមេកានិចជាច្រើន
• ដូច្នេះវាពិតជាត្រូវការដោយអាជីវកម្ម ហើយមិនត្រឹមតែប៉ុណ្ណោះ (ទីផ្សារខ្លួនវាបញ្ជាក់ជារូប្លិង ឬដុល្លារ)
• មានធាតុផ្សំនៃឯករាជ្យភាព ការទទួលខុសត្រូវ "វដ្តពេញលេញ"
• វា​មាន​កន្លែង​ដើម្បី​រីក​ចម្រើន (នៅ​ពេល​នេះ​ខ្ញុំ​មើល​ឃើញ​ថា​វា​ជា​ការ​រៀន​ម៉ាស៊ីន និង​សកម្មភាព​វិទ្យាសាស្ត្រ)។

ដូច្នេះជម្រើសបានធ្លាក់លើ Yandex.Practicum ដោយសារតែ៖

• រយៈពេលនៃការសិក្សា (ត្រឹមតែប្រាំមួយខែ),
• កម្រិតចូលទាប - ពួកគេបានសន្យាថាសូម្បីតែជាមួយនឹងការអប់រំមធ្យមសិក្សាអ្នកអាចធ្វើជាម្ចាស់នៃវិជ្ជាជីវៈមួយ
• តម្លៃ,
• ពួកគេនឹងប្រគល់មូលនិធិវិញ ប្រសិនបើអ្នកយល់ថាវិជ្ជាជីវៈនេះមិនសមរម្យសម្រាប់អ្នក (មានច្បាប់មួយចំនួនដែលត្រឹមត្រូវ)
• អនុវត្តហើយអនុវត្តម្តងទៀត - គម្រោងជាក់ស្តែងដែលនឹងត្រូវបានបញ្ចូលក្នុងផលប័ត្រ (ខ្ញុំបានចាត់ទុកវាសំខាន់បំផុត)
• ទ្រង់ទ្រាយលើបណ្តាញ, ការគាំទ្រ,
• វគ្គសិក្សាណែនាំដោយឥតគិតថ្លៃនៅលើ Python ផងដែរនៅដំណាក់កាលនេះអ្នកយល់ថាតើអ្នកត្រូវការវាឬអត់
• លើសពីនេះទៀតអ្នកត្រូវពិចារណាថាតើប្រភេទនៃការចងចាំដែលអ្នកមាន។ ល្បឿននិងភាពជោគជ័យនៃការបណ្តុះបណ្តាលនឹងអាស្រ័យលើនេះ។ វាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់សម្រាប់ខ្ញុំដែលសម្ភារៈអប់រំមានទម្រង់ជាអត្ថបទ ដោយសារខ្ញុំផ្ទាល់មានការចងចាំដែលមើលឃើញដែលមានការអភិវឌ្ឍន៍បំផុត។ ឧទាហរណ៍ Geekbrains មានសម្ភារៈសិក្សាទាំងអស់ជាទម្រង់វីដេអូ (យោងតាមព័ត៌មានពីវគ្គបណ្តុះបណ្តាល)។ សម្រាប់អ្នកដែលយល់ឃើញព័ត៌មានដោយត្រចៀក ទម្រង់នេះអាចមានលក្ខណៈសមរម្យជាង។

កង្វល់៖

• បានចូលទៅក្នុងស្ទ្រីមដំបូង ហើយយល់ថា ដូចជាផលិតផលថ្មីណាមួយ ប្រាកដជាមានការខ្វះខាតផ្នែកបច្ចេកទេស។
• ខ្ញុំយល់ថាមិនមានសំណួរអំពីការងារជាកាតព្វកិច្ចណាមួយឡើយ។

តើ​ដំណើរ​ការ​សិក្សា​មាន​ដំណើរ​ការ​យ៉ាង​ណា?

ដើម្បីចាប់ផ្តើម អ្នកត្រូវតែចូលរៀនវគ្គណែនាំដោយឥតគិតថ្លៃលើ Python ហើយបំពេញកិច្ចការទាំងអស់ ព្រោះប្រសិនបើអ្នកមិនបំពេញកិច្ចការមុនទេ វគ្គបន្ទាប់នឹងមិនបង្ហាញទេ។ កិច្ចការជាបន្តបន្ទាប់ទាំងអស់នៅក្នុងវគ្គសិក្សាត្រូវបានរៀបចំឡើងតាមវិធីនេះ។ វាក៏ពន្យល់ផងដែរថាតើវិជ្ជាជីវៈជាអ្វី និងថាតើវាសមនឹងទទួលយកវគ្គសិក្សាដែរឬទេ។

ជំនួយអាចត្រូវបានទទួលនៅលើ Facebook, VKontakte, Telegram និងការទំនាក់ទំនងជាមូលដ្ឋាននៅក្នុង Slack ។
ការប្រាស្រ័យទាក់ទងភាគច្រើននៅក្នុង Slack កើតឡើងជាមួយគ្រូពេលកំពុងបំពេញកម្មវិធីក្លែងធ្វើ និងខណៈពេលកំពុងបញ្ចប់គម្រោង។

សង្ខេបអំពីផ្នែកសំខាន់ៗ

យើងចាប់ផ្តើមការបណ្តុះបណ្តាលរបស់យើងដោយចូលទៅក្នុង Python ហើយចាប់ផ្តើមប្រើប្រាស់ Jupyter Notebook ដើម្បីរៀបចំគម្រោង។ រួចហើយនៅដំណាក់កាលដំបូងយើងកំពុងអនុវត្តគម្រោងទីមួយ។ ក៏មានការណែនាំអំពីវិជ្ជាជីវៈ និងតម្រូវការរបស់វាផងដែរ។

នៅដំណាក់កាលទីពីរ យើងរៀនអំពីដំណើរការទិន្នន័យ គ្រប់ទិដ្ឋភាពទាំងអស់ ហើយចាប់ផ្តើមសិក្សា និងវិភាគទិន្នន័យ។ នេះ​ជា​គម្រោង​ពីរ​ទៀត​ត្រូវ​បាន​បន្ថែម​ទៅ​ក្នុង​ផលប័ត្រ។

បន្ទាប់មកមានវគ្គសិក្សាស្តីពីការវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ + គម្រោង។

ទីបីទី 1 ត្រូវបានបញ្ចប់យើងកំពុងធ្វើគម្រោង prefabricated ដ៏ធំមួយ។

ការបណ្តុះបណ្តាលបន្ថែមទៀតក្នុងការធ្វើការជាមួយមូលដ្ឋានទិន្នន័យ និងធ្វើការជាភាសា SQl ។ គម្រោងមួយទៀត។
ឥឡូវនេះ ចូរយើងស្វែងយល់ឱ្យកាន់តែស៊ីជម្រៅទៅក្នុងការវិភាគ និងការវិភាគទីផ្សារ ហើយជាការពិតណាស់ គម្រោង។
បន្ទាប់ - ការពិសោធន៍ សម្មតិកម្ម ការធ្វើតេស្ត A/B ។ គម្រោង។
ឥឡូវនេះតំណាងដែលមើលឃើញនៃទិន្នន័យ ការបង្ហាញ បណ្ណាល័យ Seaborn ។ គម្រោង។

ទីបីទីពីរត្រូវបានបញ្ចប់ - គម្រោងរួមធំមួយ។

ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃដំណើរការវិភាគទិន្នន័យ។ ស្ទ្រីមដំណោះស្រាយវិភាគ។ ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង។ ការត្រួតពិនិត្យ។ គម្រោង។
ការវិភាគទស្សន៍ទាយ។ វិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីន។ តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ។ គម្រោង។

គម្រោងបញ្ចប់ការសិក្សា។ ដោយផ្អែកលើលទ្ធផល យើងទទួលបានវិញ្ញាបនបត្រនៃការអប់រំបន្ថែម។

គម្រោងដែលកំពុងដំណើរការទាំងអស់មានលក្ខណៈអនុវត្តនៅក្នុងផ្នែកផ្សេងៗនៃអាជីវកម្ម៖ ធនាគារ អចលនទ្រព្យ ហាងអនឡាញ ផលិតផលព័ត៌មាន។ល។

គម្រោងទាំងអស់ត្រូវបានត្រួតពិនិត្យដោយអ្នកណែនាំ Yandex.Practice - អ្នកវិភាគការងារ។ ការប្រាស្រ័យទាក់ទងជាមួយពួកគេក៏ប្រែទៅជាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ ពួកគេលើកទឹកចិត្ត ប៉ុន្តែសម្រាប់ខ្ញុំ អ្វីដែលមានតម្លៃបំផុតគឺដំណើរការតាមរយៈកំហុស។

ផ្នែកសំខាន់មួយគឺសន្និសីទវីដេអូជាមួយអ្នកណែនាំ និងការបណ្តុះបណ្តាលវីដេអូជាមួយអ្នកអនុវត្តដែលត្រូវបានអញ្ជើញ។

មានថ្ងៃឈប់សម្រាកផងដែរ)) - មួយសប្តាហ៍រវាងពីរភាគបី។ ប្រសិនបើដំណើរការទៅតាមកាលវិភាគ អ្នកសម្រាក ហើយបើមិនអញ្ចឹងទេ អ្នកបញ្ចប់កន្ទុយ។ មានការឈប់សម្រាកសិក្សាផងដែរសម្រាប់អ្នកដែល ត្រូវពន្យារពេលការសិក្សាដោយហេតុផលខ្លះ។

បន្តិចអំពីម៉ាស៊ីនក្លែងធ្វើ

វគ្គសិក្សាគឺថ្មី ប៉ុន្តែជាក់ស្តែងផ្អែកលើវគ្គសិក្សាផ្សេងទៀត អ្នកឯកទេស Yandex ដឹងថាវាលំបាកប៉ុណ្ណា ពេលខ្លះនៅពេលមានការលើសចំណុះ ហើយព័ត៌មាន "មិនចូលមក"។ ដូច្នេះហើយ យើងបានសម្រេចចិត្តផ្តល់ភាពសប្បាយរីករាយដល់សិស្សឱ្យបានច្រើនតាមតែអាចធ្វើទៅបានជាមួយនឹងគំនូរ និងមតិយោបល់ ហើយខ្ញុំត្រូវតែនិយាយថា នេះពិតជាបានជួយក្នុងគ្រាអស់សង្ឃឹម នៅពេលដែលអ្នក "តស៊ូ" លើកិច្ចការមួយ។

ហើយពេលខ្លះភាពអស់សង្ឃឹមកើតឡើង៖

• អ្នក អ្នកបានបញ្ចប់ការសិក្សាពីសាកលវិទ្យាល័យយូរមកហើយ ហើយអ្នកហាក់ដូចជាមិនចាំអ្វីទៀតទេ ហើយបន្ទាប់មកអ្នកឃើញចំណងជើងនៃប្រធានបទ "ការប្រហាក់ប្រហែលធម្មតានៃការចែកចាយ binomial" ហើយបោះបង់ចោល ហើយគិតថាអ្នកប្រាកដជាមិន យល់ពីរឿងនេះ ប៉ុន្តែក្រោយមក ទាំងទ្រឹស្តីប្រូបាប៊ីលីតេ និងស្ថិតិក្លាយជាសម្រាប់អ្នកកាន់តែយល់ និងគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។
• ឬអ្នកទទួលបានវា៖

  

ដំបូន្មានដល់សិស្សនាពេលអនាគត៖ 90% នៃកំហុសគឺបណ្តាលមកពីការអស់កម្លាំង ឬផ្ទុកលើសទម្ងន់ជាមួយនឹងព័ត៌មានថ្មី។ សម្រាករយៈពេលកន្លះម៉ោង ឬមួយម៉ោង ហើយព្យាយាមម្តងទៀត ជាក្បួនក្នុងអំឡុងពេលនេះ ខួរក្បាលរបស់អ្នកនឹងដំណើរការ និងសម្រេចចិត្តគ្រប់យ៉ាងសម្រាប់អ្នក))។ ហើយ 10% ប្រសិនបើអ្នកមិនយល់ពីប្រធានបទ - អានវាម្តងទៀតហើយអ្វីៗនឹងដំណើរការ!

ក្នុងអំឡុងពេលបណ្តុះបណ្តាល កម្មវិធីពិសេសមួយបានលេចចេញជារូបរាងដើម្បីជួយការងារ៖ សរសេរប្រវត្តិរូបសង្ខេប សំបុត្រគម្រប គូរឯកសារ រៀបចំការសម្ភាសន៍ និងផ្សេងៗទៀតជាមួយអ្នកឯកទេសមកពីនាយកដ្ឋានធនធានមនុស្ស។ នេះ​បាន​ក្លាយ​ជា​រឿង​សំខាន់​បំផុត​សម្រាប់​ខ្ញុំ ព្រោះ​ខ្ញុំ​ដឹង​ថា​ខ្ញុំ​មិន​បាន​ទៅ​សម្ភាសន៍​ច្រើន​ឆ្នាំ​មក​ហើយ។

ជិតដល់ពេលបញ្ចប់ការសិក្សា ខ្ញុំអាចណែនាំពីអ្វីដែលគួរមាន៖

• ចម្លែកគ្រប់គ្រាន់, ចំណង់ចំណូលចិត្តសម្រាប់ការវិភាគ, សមត្ថភាពក្នុងការកសាងទំនាក់ទំនងឡូជីខល, ប្រភេទនៃការគិតនេះគួរតែឈ្នះ,
• សមត្ថភាព និងបំណងប្រាថ្នាចង់រៀនមិនគួរបាត់បង់ទេ (អ្នកនឹងត្រូវសិក្សាច្រើនដោយខ្លួនឯង) នេះជាការពិតសម្រាប់ប្រភេទមនុស្សដែលមានអាយុលើសពី ៣៥ឆ្នាំ។
• គ្រាន់តែជាការហាមប្រាម ប៉ុន្តែវាជាការប្រសើរជាងកុំចាប់ផ្តើម ប្រសិនបើការលើកទឹកចិត្តរបស់អ្នកត្រូវបានកំណត់ត្រឹមតែ "ខ្ញុំចង់រកបានច្រើន/ច្រើនជាងនេះ"។

គុណវិបត្តិ និង​ការ​រំពឹង​ទុក​មិន​ត្រឹមត្រូវ​ទាំង​ស្រុង តើ​យើង​នឹង​ទៅ​ណា​បើ​គ្មាន​ពួកគេ?

• ពួកគេសន្យាថាជាមួយនឹងការអប់រំមធ្យមសិក្សានរណាម្នាក់អាចយល់បាន។

  មិន​ពិត​ទាំង​ស្រុង​សូម្បី​តែ​មធ្យមសិក្សា​ក៏​នៅ​តែ​ខុស​គ្នា​ដែរ។ ខ្ញុំជឿថាជាមនុស្សម្នាក់ដែលរស់នៅសម័យបុរាណ)) នៅពេលដែលមិនមានការប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណិតយ៉ាងទូលំទូលាយនោះ គួរតែមានឧបករណ៍គំនិតគ្រប់គ្រាន់។ ទោះបីជាការលើកទឹកចិត្តខ្ពស់នឹងយកឈ្នះអ្វីៗទាំងអស់។

• អាំងតង់ស៊ីតេបានប្រែទៅជាខ្ពស់ណាស់។

  វានឹងពិបាកសម្រាប់អ្នកដែលធ្វើការ (ជាពិសេសនៅក្នុងវិស័យដែលនៅឆ្ងាយពីនេះ) ប្រហែលជាវាមានតម្លៃក្នុងការចែកចាយឡើងវិញនូវពេលវេលាមិនស្មើគ្នារវាងវគ្គសិក្សា ប៉ុន្តែដោយទីបីទីមួយបន្ថែមទៀត ហើយបន្តបន្ទាប់តាមលំដាប់ចុះ។

• ដូចដែលបានរំពឹងទុក មានបញ្ហាបច្ចេកទេស។

  ក្នុងនាម​ជា​បុគ្គល​ម្នាក់​ដែល​ចូលរួម​ក្នុង​គម្រោង​ពេញ​មួយ​វដ្ត ខ្ញុំ​យល់​ថា យ៉ាងហោចណាស់​ដំបូង​វា​មិន​អាច​ទៅរួច​ទេ​បើ​គ្មាន​បញ្ហា​បច្ចេកទេស។ បុរស​ទាំង​នោះ​បាន​ព្យាយាម​យ៉ាង​ខ្លាំង​ក្នុង​ការ​ជួសជុល​អ្វី​គ្រប់​យ៉ាង​ឱ្យ​បាន​លឿន​តាម​ដែល​អាច​ធ្វើ​ទៅ​បាន។

• គ្រូមិនតែងតែឆ្លើយតបទាន់ពេលនៅក្នុង Slack ទេ។

  “ទាន់ពេល” គឺជាគោលគំនិតពីរលើក ក្នុងករណីនេះ ទាន់ពេល ពេលវេលាដែលអ្នកត្រូវការ ចាប់តាំងពីសិស្សដែលធ្វើការបែងចែកពេលវេលាមួយដើម្បីសិក្សា ហើយល្បឿននៃការឆ្លើយសំណួរមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ពួកគេ។ យើង​ត្រូវ​ការ​គ្រូ​បន្ថែម​ទៀត។

• ប្រភពខាងក្រៅ (អត្ថបទ វគ្គសិក្សាបន្ថែម) ត្រូវបានទាមទារ។

  អត្ថបទខ្លះត្រូវបានណែនាំដោយ Yandex.Practicum ប៉ុន្តែនេះមិនគ្រប់គ្រាន់ទេ។ ខ្ញុំអាចផ្តល់អនុសាសន៍ ស្របគ្នានឹងការបន្ថែមវគ្គសិក្សាលើ Stepik - ទិន្នន័យធំសម្រាប់អ្នកគ្រប់គ្រង (សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ទូទៅ) ការសរសេរកម្មវិធីនៅក្នុង Python មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃស្ថិតិ ផ្នែកទាំងពីរជាមួយ Anatoly Karpov ការណែនាំអំពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ទ្រឹស្តីប្រូបាប៊ីលីតេ (ម៉ូឌុល 2 ដំបូង)។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

សរុបមក វគ្គសិក្សាគឺធ្វើបានល្អណាស់ និងមានគោលបំណងទាំងការអប់រំ និងការលើកទឹកចិត្ត។ ខ្ញុំ​នៅ​តែ​ត្រូវ​ចេះ​ធ្វើ​កិច្ចការ​ជា​ច្រើន ប៉ុន្តែ​ឥឡូវ​នេះ​មិន​ខ្លាច​ខ្ញុំ​ទេ ខ្ញុំ​មាន​ផែនការ​សកម្មភាព​ដ៏​មាន​ន័យ​រួច​ហើយ។ ការចំណាយគឺសមរម្យណាស់ - ប្រាក់ខែមួយសម្រាប់អ្នកវិភាគនៅទីតាំងទាបបំផុត។ ការអនុវត្តច្រើន។ ជួយជាមួយអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងចាប់ពីប្រវត្តិរូបសង្ខេបរហូតដល់ការផ្គត់ផ្គង់កាហ្វេ។

ប្រភព: www.habr.com