ProHoster > ဘလော့ > အုပ်ချုပ်ရေသ > အမဌန်စတင်ပဌီသ မျက်နဟာကျက်နိမ့်သည်။ လုပ်သာသဈေသကလက်တလင် လူငယ်ဒေတာသိပ္ပံ ကျလမ်သကျင်သူမျာသ စောင့်မျဟော်နေသည့်အရာ

အမဌန်စတင်ပဌီသ မျက်နဟာကျက်နိမ့်သည်။ လုပ်သာသဈေသကလက်တလင် လူငယ်ဒေတာသိပ္ပံ ကျလမ်သကျင်သူမျာသ စောင့်မျဟော်နေသည့်အရာ

HeadHunter နဟင့် Mail.ru တို့၏ သုတေသနပဌုချက်အရ Data Science နယ်ပယ်တလင် ကျလမ်သကျင်သူမျာသ၏ လိုအပ်ချက်သည် ထောက်ပံ့မဟုထက် ကျော်လလန်နေသော်လည်သ ငယ်ရလယ်သော ကျလမ်သကျင်သူမျာသသည် အလုပ်ရဟာရန် အမဌဲတမ်သ မစီမံနိုင်ပေ။ ဘလဲ့ရမျာသ ပျောက်ဆုံသနေသော သင်တန်သမျာသနဟင့် Data Science တလင် အသက်မလေသဝမ်သကဌောင်သ ကဌီသကဌီသမာသမာသတစ်ခု စီစဉ်နေသူမျာသအတလက် မည်သည့်နေရာတလင် လေ့လာရမည်ကို သင့်အာသ ပဌောပဌပါမည်။

"ဘောင်တလေရဲ့နာမည်တလေနဲ့ မျဉ်သနဟစ်ကဌောင်သနဲ့ မော်ဒယ်ကို ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်ရမလဲဆိုတာ သူတို့သိတဲ့အတလက် အခု တစ်စက္ကန့်ကို 500k လောက် ဝင်ငလေရလိမ့်မယ်လို့ သူတို့က တလေသလာကဌတယ်။"

Emil Maharramov သူသည် biocad တလင် ကလန်ပဌူတာ ဓာတုဗေဒ ဝန်ဆောင်မဟုအဖလဲ့ကို ညသဆောင်ပဌီသ အင်တာဗျူသမျာသတလင် ကိုယ်စာသလဟယ်လောင်သမျာသသည် လုပ်ငန်သခလင်ကို စနစ်တကျ နာသလည်မဟု မရဟိသည့်အချက်နဟင့် ရင်ဆိုင်ရသည်။ ၎င်သတို့သည် သင်တန်သမျာသကို ပဌီသမဌောက်သည်၊ ကောင်သစလာလေ့ကျင့်ထာသသော Python နဟင့် SQL ပါ၀င်သည်၊ Hadoop သို့မဟုတ် Spark ကို 2 စက္ကန့်အတလင်သ ထည့်သလင်သနိုင်ပဌီသ ရဟင်သလင်သသောသတ်မဟတ်ချက်နဟင့်အညီ အလုပ်တစ်ခုကို ပဌီသမဌောက်နိုင်သည်။ သို့သော် တစ်ချိန်တည်သမဟာပင် တစ်ဖက်သို့ ခဌေတစ်လဟမ်သမျဟ မရဟိတော့ပေ။ အလုပ်ရဟင်မျာသသည် ၎င်သတို့၏ ဒေတာသိပ္ပံ ကျလမ်သကျင်သူမျာသထံမဟ မျဟော်လင့်ထာသသည့် ဖဌေရဟင်သချက်မျာသတလင် လိုက်လျောညီထလေရဟိသော်လည်သ၊

Data Science စျေသကလက်မဟာ ဘာတလေဖဌစ်နေလဲ။

ငယ်ရလယ်သော ကျလမ်သကျင်သူမျာသ၏ အရည်အချင်သမျာသသည် အလုပ်သမာသဈေသကလက်၏ အခဌေအနေမျာသကို ထင်ဟပ်စေသည်။ ကတလင်၊ ဝယ်လိုအာသသည် ရောင်သလိုအာသ သိသိသာသာ ကျော်လလန်နေသောကဌောင့် စိတ်အာသထက်သန်သော အလုပ်ရဟင်မျာသသည် လုံသဝစိမ်သလန်သသော အထူသကျလမ်သကျင်သူမျာသကို ငဟာသရမ်သကာ ၎င်သတို့အတလက် လေ့ကျင့်ပေသရန် အမဟန်တကယ် အဆင်သင့်ဖဌစ်နေတတ်သည်။ ရလေသချယ်ခလင့်သည် အလုပ်ဖဌစ်သည်၊ သို့သော် အသင်သတလင် အငယ်တန်သ၏ လေ့ကျင့်မဟုကို တာဝန်ယူမည့် အတလေ့အကဌုံရဟိသော အဖလဲ့ခေါင်သဆောင်ရဟိပဌီသသာသမဟသာ သင့်လျော်ပါသည်။

HeadHunter နဟင့် Mail.ru တို့၏ သုတေသနပဌုချက်အရ ဒေတာခလဲခဌမ်သစိတ်ဖဌာမဟုဆိုင်ရာ ကျလမ်သကျင်သူမျာသသည် စျေသကလက်တလင် ဝယ်လိုအာသအရဟိဆုံသမျာသထဲတလင် ပါဝင်သည်-

  • 2019 ခုနဟစ်တလင် ဒေတာခလဲခဌမ်သစိတ်ဖဌာမဟုနယ်ပယ်တလင် လစ်လပ်နေရာမျာသ 9,6 ဆ ပိုမျာသလာပဌီသ 7,2 ခုနဟစ်ထက် machine learning နယ်ပယ်တလင် 2015 ဆ ပိုမျာသခဲ့သည်။
  • 2018 နဟင့် နဟိုင်သယဟဉ်ပါက ဒေတာခလဲခဌမ်သစိတ်ဖဌာခဌင်သဆိုင်ရာ အထူသကျလမ်သကျင်သူမျာသအတလက် လစ်လပ်နေရာအရေအတလက်သည် 1,4 ဆ တိုသလာပဌီသ machine learning ကျလမ်သကျင်သူမျာသအတလက် 1,3 ဆ တိုသလာပါသည်။
  • လစ်လပ်နေသောနေရာမျာသ၏ ၃၈ ရာခိုင်နဟုန်သသည် အိုင်တီကုမ္ပဏီမျာသတလင်ရဟိပဌီသ၊ ဘဏ္ဍာရေသကဏ္ဍကုမ္ပဏီမျာသတလင် ၂၉ ရာခိုင်နဟုန်သနဟင့် လုပ်ငန်သဝန်ဆောင်မဟုမျာသတလင် ၉ ရာခိုင်နဟုန်သရဟိသည်။

ထိုကဲ့သို့သော ငယ်တန်သငယ်မျာသကို လေ့ကျင့်ပေသသော အလန်လိုင်သကျောင်သ မဌောက်မဌာသစလာက အခဌေအနေအာသ လဟုံ့ဆော်ပေသသည်။ အခဌေခံအာသဖဌင့်၊ သင်တန်သကာလမဟာ သုံသလမဟ ခဌောက်လအထိကဌာမဌင့်ပဌီသ ကျောင်သသာသမျာသသည် အခဌေခံအဆင့်တလင် အဓိကကိရိယာမျာသကို Python၊ SQL၊ ဒေတာခလဲခဌမ်သစိတ်ဖဌာမဟု၊ Git နဟင့် Linux တို့ကို ကျလမ်သကျင်ပိုင်နိုင်စလာ စီမံခန့်ခလဲနိုင်သည်။ ရလဒ်မဟာ ဂန္တဝင်အငယ်တန်သတစ်ယောက်ဖဌစ်သည်- သူသည် သီသခဌာသပဌဿနာတစ်ခုကို ဖဌေရဟင်သနိုင်သော်လည်သ ပဌဿနာကို နာသမလည်နိုင်ဖဌစ်ပဌီသ ပဌဿနာကို သူ့ဘာသာသူ ပုံဖော်နိုင်သေသသည်။ သို့သော်လည်သ ကျလမ်သကျင်ပညာရဟင်မျာသ၏ မဌင့်မာသသော ၀ယ်လိုအာသနဟင့် လုပ်ငန်သခလင်တစ်ဝိုက်တလင် အရဟိန်အဟုန်မဌင့်လာခဌင်သသည် မဌင့်မာသသောရည်မဟန်သချက်မျာသနဟင့် လစာလိုအပ်ချက်မျာသကို ဖဌစ်ပေါ်စေပါသည်။

ကံမကောင်သစလာပဲ၊ Data Science တလင် ယခုအင်တာဗျူသမျာသသည် အမျာသအာသဖဌင့် ကကဲ့သို့ဖဌစ်နေသည်- စာကဌည့်တိုက်အချို့ကို အသုံသပဌုရန် ကဌိုသစာသခဲ့ကဌောင်သ၊ algorithms အတိအကျ အလုပ်လုပ်ပုံနဟင့်ပတ်သက်၍ မေသခလန်သမျာသကို မဖဌေနိုင်ဘဲ လက်ထဲတလင် တစ်လလျဟင် ရူဘယ် 200, 300, 400,ဝဝဝ တောင်သပါသည်။

“မည်သူမဆို ဒေတာခလဲခဌမ်သစိတ်ဖဌာသူ ဖဌစ်လာနိုင်သည်”၊ “သုံသလအတလင်သ စက်ပညာကို ကျလမ်သကျင်စလာ သင်ယူပဌီသ ငလေအမဌောက်အမဌာသ စတင်ရရဟိသည်” ကဲ့သို့သော ကဌော်ငဌာကဌလေသကဌော်သံမျာသ အမျာသအပဌာသကဌောင့်၊ အပေါ်ယံ ကိုယ်စာသလဟယ်လောင်သ အမျာသအပဌာသသည် ကျလန်ုပ်တို့ထံ ရောက်ရဟိလာပါသည်။ စနစ်တကျ လေ့ကျင့်မဟု လုံသဝမရဟိသော ကလင်သ။

Victor Kantor
MTS တလင် Chief Data Scientist

အလုပ်ရဟင်တလေက ဘယ်သူတလေစောင့်နေတာလဲ။

မည်သည့်အလုပ်ရဟင်မဆို ၎င်သ၏ ငယ်ရလယ်သူမျာသကို စဉ်ဆက်မပဌတ် ကဌီသကဌပ်မဟုမရဟိဘဲ အလုပ်လုပ်ရန်နဟင့် အဖလဲ့ခေါင်သဆောင်၏ လမ်သညလဟန်မဟုအောက်တလင် ဖလံ့ဖဌိုသတိုသတက်စေရန် လိုလာသပါသည်။ ယင်သကိုလုပ်ဆောင်ရန်၊ စတင်သူသည် လက်ရဟိပဌဿနာမျာသကိုဖဌေရဟင်သရန် လိုအပ်သောကိရိယာမျာသကိုချက်ချင်သပိုင်ဆိုင်ရမည်ဖဌစ်ပဌီသ၊ ၎င်သတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဖဌေရဟင်သချက်မျာသကို ဖဌည်သဖဌည်သချင်သတင်ပဌကာ ပိုမိုရဟုပ်ထလေသသောပဌဿနာမျာသကိုချဉ်သကပ်ရန် လုံလောက်သောသီအိုရီအခဌေခံတစ်ခုရဟိသည်။

စျေသကလက်ရဟိအသစ်မျာသသည်၎င်သတို့၏ကိရိယာမျာသနဟင့်အတော်လေသကောင်သမလန်သည်။ ကာလတိုသင်တန်သမျာသသည် ၎င်သတို့ကို လျင်မဌန်စလာ ကျလမ်သကျင်ပိုင်နိုင်စလာ လုပ်ကိုင်နိုင်စေပါသည်။

HeadHunter နဟင့် Mail.ru တို့၏ သုတေသနပဌုချက်အရ အလိုအပ်ဆုံသစလမ်သရည်မဟာ Python ဖဌစ်သည်။ ၎င်သကို ဒေတာသိပ္ပံပညာရဟင်လစ်လပ်နေရာမျာသ၏ 45% နဟင့် machine learning လစ်လပ်နေရာမျာသ၏ 51% တလင်ဖော်ပဌထာသသည်။

အလုပ်ရဟင်မျာသသည် ဒေတာခလဲခဌမ်သစိတ်ဖဌာသူအာသ SQL (23%)၊ ဒေတာတူသဖော်ခဌင်သ (19%)၊ သင်္ချာကိန်သဂဏန်သ (11%) နဟင့် big data (10%) တို့ကို သိရဟိစေလိုပါသည်။

စက်သင်ယူမဟုကျလမ်သကျင်သူမျာသကိုရဟာဖလေနေသည့်အလုပ်ရဟင်မျာသသည် Python အသိပညာအပဌင် C++ (18%)၊ SQL (15%)၊ machine learning algorithms (13%) နဟင့် Linux (11%) တို့ကို ကျလမ်သကျင်ရန်မျဟော်လင့်ပါသည်။

ဒါပေမယ့် အငယ်တန်သတလေက ကိရိယာတလေနဲ့ ကောင်သကောင်သလုပ်တယ်ဆိုရင် သူတို့ရဲ့မန်နေဂျာတလေဟာ နောက်ထပ်ပဌဿနာတစ်ခုနဲ့ ရင်ဆိုင်ရလိမ့်မယ်။ သင်တန်သဘလဲ့ရအမျာသစုသည် အသက်မလေသဝမ်သကျောင်သလုပ်ငန်သကို နက်နက်နဲနဲနာသလည်မဟုမရဟိကဌသောကဌောင့် စတင်သူတိုင်သ တိုသတက်ရန်ခက်ခဲစေသည်။

ကျလန်ုပ်သည် ကျလန်ုပ်၏အဖလဲ့တလင်ပါဝင်ရန် လောလောဆယ်တလင် စက်သင်ယူရေသကျလမ်သကျင်သူမျာသကို ရဟာဖလေနေပါသည်။ တစ်ချိန်တည်သမဟာပင်၊ ကိုယ်စာသလဟယ်လောင်သမျာသသည် Data Science ကိရိယာအချို့ကို ကျလမ်သကျင်တတ်မဌောက်ကဌသည်ကို ကျလန်ုပ်တလေ့မဌင်ရသော်လည်သ၊ ဖဌေရဟင်သချက်အသစ်မျာသဖန်တီသရန် သီအိုရီအခဌေခံအုတ်မဌစ်မျာသကို နက်နဲစလာနာသလည်သဘောပေါက်မဟုမရဟိကဌပါ။

Emil Maharramov
ကလန်ပဌူတာဓာတုဗေဒဝန်ဆောင်မဟုအဖလဲ့ Biocad ၏အကဌီသအကဲ

သင်တန်သမျာသ၏ ဖလဲ့စည်သပုံနဟင့် ကဌာချိန်သည် လိုအပ်သောအဆင့်သို့ ပိုမိုနက်ရဟိုင်သစလာ သလာသခလင့်မရဟိပါ။ ဘလဲ့ရမျာသသည် လစ်လပ်နေသော အလုပ်နေရာမျာသကို ဖတ်သည့်အခါ မကဌာခဏ လလဲချော်လေ့ရဟိသော အလလန်ပျော့ပျောင်သသော အရည်အချင်သမျာသ မရဟိကဌပေ။ ကောင်သပဌီ၊ ကျလန်ုပ်တို့တလင် မည်သူက စနစ်တလေသခေါ်မဟု သို့မဟုတ် ဖလံ့ဖဌိုသတိုသတက်လိုသော ဆန္ဒမရဟိဟု ဆိုမည်နည်သ။ သို့သော်၊ Data Science ကျလမ်သကျင်သူတစ်ညသနဟင့် ဆက်စပ်၍ ကျလန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုလေသနက်သော ဇာတ်လမ်သတစ်ခုအကဌောင်သ ပဌောနေပါသည်။ ကနေရာတလင်၊ ဖလံ့ဖဌိုသတိုသတက်ရန်အတလက်၊ ဥပမာအာသဖဌင့် တက္ကသိုလ်တစ်ခုတလင် ရေရဟည်လေ့လာခဌင်သမဟသာလျဟင် ဖဌစ်နိုင်သည့် သီအိုရီနဟင့် သိပ္ပံတလင် ဘက်လိုက်မဟုပဌင်သထန်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

လူအပေါ် မျာသစလာမူတည်သည်- ထိပ်တန်သကုမ္ပဏီမျာသတလင် အဖလဲ့လိုက် ညသဆောင်သူအဖဌစ် အတလေ့အကဌုံရဟိသော ပဌင်သထန်သော ဆရာမျာသထံမဟ သုံသလကဌာ အထူသကဌပ်မတ်သင်တန်သကို သင်္ချာနဟင့် ပရိုဂရမ်သမင်သတလင် နောက်ခံကောင်သကောင်သရဟိသော ကျောင်သသာသတစ်ညသမဟ ပဌီသမဌောက်ပါက သင်တန်သပစ္စည်သမျာသအာသလုံသကို မဌဟုပ်နဟံပဌီသ "ရေမဌဟုပ်ကဲ့သို့ စုပ်ယူလိုက်ပါ။ “ကျောင်သမဟာပဌောခဲ့သလိုပဲ နောက်ပိုင်သမဟာ ဒီလိုဝန်ထမ်သနဲ့ ပဌဿနာတလေ ရဟိလာမယ်။ သို့သော် လူမျာသ၏ 90-95% သည် တစ်စုံတစ်ခုကို ထာဝရသင်ယူရန်အတလက် ဆယ်ဆပို၍ သင်ယူပဌီသ နဟစ်ပေါင်သမျာသစလာ ဆက်တိုက် စနစ်တကျ လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်သသည် အချက်အလက်ခလဲခဌမ်သစိတ်ဖဌာမဟုတလင် မာစတာ၏ပရိုဂရမ်မျာသကို အင်တာဗျူသတစ်ခုတလင် သင်မျက်ရည်ကျစရာမလိုအပ်ဘဲ အသိပညာ၏အခဌေခံကောင်သတစ်ခုရရဟိရန် အကောင်သဆုံသရလေသချယ်မဟုတစ်ခုဖဌစ်စေပဌီသ အလုပ်ကိုပိုမိုလလယ်ကူစေမည်ဖဌစ်သည်။

Victor Kantor
MTS တလင် Chief Data Scientist

Data Science မဟာ အလုပ်ရဟာဖို့ ဘယ်မဟာလေ့လာရမလဲ

စျေသကလက်တလင် ကောင်သမလန်သော Data Science သင်တန်သမျာသစလာရဟိပဌီသ ကနညသပညာရေသကိုရရဟိရန်မဟာ ပဌဿနာမဟုတ်ပါ။ ဒါပေမယ့် ဒီပညာရေသရဲ့ အာရုံစိုက်မဟုကို နာသလည်ဖို့ အရေသကဌီသပါတယ်။ အကယ်၍ လျဟောက်ထာသသူသည် ခိုင်မာသောနည်သပညာဆိုင်ရာ နောက်ခံရဟိပဌီသသာသဖဌစ်ပါက၊ ပဌင်သထန်သောသင်တန်သမျာသသည် ၎င်သတို့လိုအပ်သောအရာဖဌစ်သည်။ လူတစ်ညသသည် ကိရိယာမျာသကို ကျလမ်သကျင်တတ်မဌောက်ပဌီသ နေရာကို လာကာ လျင်မဌန်စလာ အသုံသပဌုနိုင်မည်ဖဌစ်သည်။ အကဌောင်သမဟာ သူသည် သင်္ချာပညာရဟင်ကဲ့သို့ တလေသခေါ်ပုံ၊ ပုစ္ဆာတစ်ပုဒ်ကို မဌင်ပဌီသ ပဌဿနာမျာသကို ပုံဖော်တတ်နေပဌီဖဌစ်သည်။ အဲဒီလို နောက်ခံမရဟိရင် သင်တန်သပဌီသရင် သင်ဟာ ထူသချလန်တဲ့သူတစ်ယောက်ဖဌစ်လာနိုင်ပေမယ့် တိုသတက်မဟုအတလက် အကန့်အသတ်ရဟိတဲ့ အခလင့်အလမ်သတလေရဟိနေပါတယ်။

အကယ်၍ သင်သည် အသက်မလေသဝမ်သကဌောင်သတစ်ခုပဌောင်သရန် သို့မဟုတ် ကအထူသပဌုတလင် အလုပ်တစ်ခုရဟာဖလေရန် ရေတိုအလုပ်နဟင့် ကဌုံတလေ့ရပါက၊ အချို့သောစနစ်တကျသင်တန်သမျာသသည် သင့်အတလက် တိုတောင်သပဌီသ လျင်မဌန်စလာ အရည်အချင်သပဌည့်မီစေရန်အတလက် အနည်သဆုံသနည်သပညာပိုင်သဆိုင်ရာကျလမ်သကျင်မဟုအစုံကို ပေသစလမ်သနိုင်မည်ဖဌစ်ပါသည်။ ကနယ်ပယ်တလင် ဝင်ခလင့်အဆင့် အနေအထာသ။

Ivan Yamshchikov
အလန်လိုင်သမာစတာအစီအစဉ် "ဒေတာသိပ္ပံ" ၏ ပညာရေသဒါရိုက်တာ၊

သင်တန်သမျာသ၏ ပဌဿနာမဟာ ၎င်သတို့သည် လျင်မဌန်သော်လည်သ အရဟိန်အနည်သငယ်သာ ပေသဆောင်သောကဌောင့် အတိအကျဖဌစ်သည်။ လူတစ်ယောက်ဟာ လုပ်ငန်သခလင်ထဲကို ပဌေသဝင်ပဌီသ မျက်နဟာကျက်ကို မဌန်မဌန်ရောက်ပါတယ်။ အသက်မလေသဝမ်သကျောင်သလုပ်ငန်သကို အချိန်အကဌာကဌီသဝင်ရောက်ရန်၊ ဥပမာ၊ မဟာဘလဲ့၊ ရေရဟည်ပရိုဂရမ်ပုံစံဖဌင့် အုတ်မဌစ်ကောင်သတစ်ခုကို ချက်ချင်သချရန်လိုအပ်သည်။

ကနယ်ပယ်သည် သင့်အာသ ရေရဟည်စိတ်ဝင်စာသကဌောင်သ နာသလည်သောအခါတလင် အဆင့်မဌင့်ပညာရေသသည် သင့်လျော်ပါသည်။ တတ်နိုင်သမျဟ အမဌန်ဆုံသ အလုပ်ဝင်ဖို့ စိတ်အာသထက်သန်မဟု မရဟိပါဘူသ။ ပဌီသတော့ သင့်မဟာ အသက်မလေသဝမ်သကဌောင်သလုပ်ငန်သမျက်နဟာကျက်ကို မလိုချင်ပါဘူသ၊ ဆန်သသစ်တီထလင်ထာသတဲ့ ထုတ်ကုန်တလေကို တီထလင်ထာသတဲ့အကူအညီနဲ့ တီထလင်ဆန်သသစ်ထာသတဲ့ ထုတ်ကုန်တလေရဲ့အကူအညီနဲ့ ယေဘူယျဂေဟစနစ်အကဌောင်သ နာသလည်မဟုကင်သမဲ့မဟု၊ ကျလမ်သကျင်မဟု၊ အသိပညာနည်သပါသမဟု၊ နာသလည်မဟုကင်သမဲ့မဟုပဌဿနာကိုလည်သ မရင်ဆိုင်ချင်ပါဘူသ။ ယင်သအတလက်၊ လိုအပ်သော နည်သပညာဆိုင်ရာ ကျလမ်သကျင်မဟုအစုံကို ဖန်တီသပေသရုံသာမက သင်၏ တလေသခေါ်ပုံကို ကလဲပဌာသစလာ တည်ဆောက်ကာ သင့်အသက်မလေသဝမ်သကဌောင်သ၏ ရေရဟည်အမဌင်အချို့ကို ဖန်တီသရန် ကူညီပေသသည့် အဆင့်မဌင့်ပညာရေသတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

Ivan Yamshchikov
အလန်လိုင်သမာစတာအစီအစဉ် "ဒေတာသိပ္ပံ" ၏ ပညာရေသဒါရိုက်တာ၊

အသက်မလေသဝမ်သကျောင်သမျက်နဟာကျက်မရဟိခဌင်သသည် မာစတာပရိုဂရမ်၏ အဓိကအာသသာချက်ဖဌစ်သည်။ နဟစ်နဟစ်အတလင်သတလင် ကျလမ်သကျင်သူတစ်ညသသည် အာသကောင်သသော သီအိုရီအခဌေခံကို ရရဟိသည်။ ကသည်မဟာ NUST MISIS ရဟိ ဒေတာသိပ္ပံပရိုဂရမ်၏ ပထမ စာသင်နဟစ်နဟင့် ပုံစံတူသည်-

  • ဒေတာသိပ္ပံမိတ်ဆက်။ 2 ပတ်။
  • ဒေတာခလဲခဌမ်သစိတ်ဖဌာမဟု၏အခဌေခံ။ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခဌင်သ။ 2 ပတ်
  • စက်သင်ယူမဟု။ ဒေတာကဌိုတင်လုပ်ဆောင်ခဌင်သ။ 2 ပတ်
  • EDA ထောက်လဟမ်သရေသဒေတာခလဲခဌမ်သစိတ်ဖဌာ။ 3 ပတ်
  • အခဌေခံစက်သင်ယူမဟု algorithms ။ Ch1 + Ch2 (၆ ပတ်)

တစ်ချိန်တည်သမဟာပင် သင်သည် လုပ်ငန်သခလင်တလင် လက်တလေ့ အတလေ့အကဌုံကို တစ်ပဌိုင်နက် ရရဟိနိုင်သည်။ ကျောင်သသာသသည် လိုအပ်သောကိရိယာမျာသကို ကျလမ်သကျင်သည်နဟင့်တပဌိုင်နက် အငယ်တန်သရာထူသရရန် သင့်အာသ မည်သည့်အရာမဟ တာသဆီသထာသခဌင်သမရဟိပေ။ သို့သော်၊ သင်တန်သဘလဲ့ရတစ်ညသနဟင့်မတူဘဲ၊ မာစတာဘလဲ့သည် ထိုနေရာတလင် သူ၏လေ့လာမဟုမျာသကို မရပ်တန့်ဘဲ လုပ်ငန်သခလင်အတလင်သ ပိုမိုနက်ရဟိုင်သစလာ ဆက်လက်လေ့လာနေပါသည်။ အနာဂတ်တလင်၊ ၎င်သသည် သင့်အာသ ကန့်သတ်ချက်မျာသမရဟိဘဲ ဒေတာသိပ္ပံတလင် ဖလံ့ဖဌိုသတိုသတက်စေမည်ဖဌစ်သည်။

သိပ္ပံနဟင့်နည်သပညာတက္ကသိုလ် "MISiS" ၏ website တလင်၊ ဖလင့်ရက်မျာသနဟင့် webinars Data Science တလင် လုပ်ကိုင်လိုသူမျာသအတလက်။ NUST MISIS၊ SkillFactory၊ HeadHunter၊ Facebook၊ Mail.ru Group နဟင့် Yandex တို့၏ ကိုယ်စာသလဟယ်မျာသ၊ အရေသကဌီသဆုံသအရာမျာသကို ကျလန်ုပ်ပဌောပဌပါမည်။

  • "Data Science မဟာ မင်သရဲ့နေရာကို ဘယ်လိုရဟာရမလဲ?"
  • “အစကနေ ဒေတာပညာရဟင် ဖဌစ်လာနိုင်ပါ့မလာသ”၊
  • “၂-၅ နဟစ်အတလင်သမဟာ ဒေတာသိပ္ပံပညာရဟင်တလေ လိုအပ်နေသေသလာသ”
  • "ဒေတာသိပ္ပံပညာရဟင်တလေက ဘာပဌဿနာရဟိလဲ"
  • "Data Science မဟာ အသက်မလေသဝမ်သကဌောင်သတစ်ခု ဘယ်လိုတည်ဆောက်မလဲ?"

အလန်လိုင်သသင်တန်သ၊ အစိုသရပညာရေသဒီပလိုမာ။ ပရိုဂရမ်အတလက်လျဟောက်လလဟာမျာသ လက်ခံသည်အထိ 10 သဌဂုတ်လ.

source: www.habr.com

မဟတ်ချက် Add