Data Science က သင့်ကြော်ငြာတွေကို ဘယ်လိုရောင်းမလဲ။ Unity အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးနှင့် တွေ့ဆုံမေးမြန်းခြင်း။

လွန်ခဲ့သည့်တစ်ပတ်က Unity Ads မှ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် Nikita Alexandrov သည် ပြောင်းလဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည့် ကျွန်ုပ်တို့၏လူမှုကွန်ရက်များတွင် စကားပြောဆိုခဲ့သည်။ Nikita သည် ယခု Finland တွင်နေထိုင်ပြီး အခြားအရာများထဲတွင် သူသည် နိုင်ငံတွင်း IT ဘဝအကြောင်းပြောခဲ့သည်။

အင်တာဗျူးမှတ်တမ်းနှင့် မှတ်တမ်းတင်ခြင်းတို့ကို သင့်အား မျှဝေပါသည်။

ကျွန်တော့်နာမည် Nikita Aleksandrov ၊ Tatarstan မှာကြီးပြင်းခဲ့ပြီး အဲဒီမှာ ကျောင်းပြီးပြီး သင်္ချာအိုလံပစ်မှာ ပါဝင်ခဲ့ပါတယ်။ ထို့နောက် စီးပွားရေးတက္ကသိုလ်တွင် ကွန်ပြူတာသိပ္ပံဘာသာရပ်ဖြင့် ဘွဲ့ရရှိခဲ့ပြီး ထိုနေရာတွင် ဘွဲ့ရခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်၏ 4 နှစ်အစတွင် ကျွန်ုပ်သည် နှီးနှောဖလှယ်လေ့လာခဲ့ပြီး ဖင်လန်တွင် စာသင်ခဲ့သည်။ အဲဒါကို ကျွန်တော် သဘောကျပါတယ်၊ ကျွန်တော် လုံးဝ မပြီးသေးပေမယ့် Aalto University မှာ မာစတာပရိုဂရမ်ကို ဝင်ခဲ့တယ် - သင်တန်းတွေအားလုံးကို ပြီးမြောက်ပြီး စာတမ်းကို စတင်ရေးသားခဲ့ပေမယ့် ဘွဲ့မရဘဲ Unity မှာ အလုပ်ဝင်ခဲ့ပါတယ်။ အခု ကျွန်တော် Unity data scientist မှာ အလုပ်လုပ်ပါတယ်၊ ဌာနကို Operate Solutions လို့ခေါ်ပါတယ် (ယခင်က Monetization လို့ ခေါ်တယ်)။ ကျွန်ုပ်၏အဖွဲ့သည် ကြော်ငြာများကို တိုက်ရိုက်ပေးပို့ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ဂိမ်းအတွင်းကြော်ငြာခြင်း - ဥပမာ သင်သည် မိုဘိုင်းလ်ဂိမ်းတစ်ခုကစားသည့်အခါတွင် ပေါ်လာပြီး အပိုဘဝတစ်ခုရရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကြော်ငြာပြောင်းလဲခြင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နေပါတယ် - ဆိုလိုသည်မှာ ကစားသမားသည် ကြော်ငြာကို ကလစ်နှိပ်ရန် အလားအလာ ပိုရှိစေပါသည်။

မင်း ဘယ်လို လှုပ်ရှားခဲ့လဲ။

ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်သည် နှီးနှောဖလှယ်ပွဲအတွက် ပညာသင်ရန် ဖင်လန်နိုင်ငံသို့ ရောက်ရှိလာပြီးနောက်၊ ကျွန်ုပ်သည် ရုရှားနိုင်ငံသို့ ပြန်၍ ကျွန်ုပ်၏ ဒီပလိုမာကို ပြီးမြောက်ခဲ့သည်။ ထို့နောက် စက်သင်ယူမှု/ဒေတာသိပ္ပံတွင် Aalto တက္ကသိုလ်တွင် မာစတာပရိုဂရမ်ကို ဝင်ရောက်ခဲ့သည်။ ကျွန်တော်ဟာ လဲလှယ်ကျောင်းသားဖြစ်ကတည်းက အင်္ဂလိပ်စာ စာမေးပွဲတောင် မဖြေခဲ့ရပါဘူး။ လွယ်လွယ်ကူကူလုပ်ခဲ့တယ်၊ ငါဘာလုပ်နေတယ်ဆိုတာ ငါသိတယ်။ ငါဒီမှာနေလာတာ ၃ နှစ်ရှိပြီ။

Finnish လိုအပ်ပါသလား။

ဘွဲ့တစ်ခုရဖို့အတွက် ဒီမှာလေ့လာဖို့ လိုအပ်တယ်။ လူပျိုကြီးများအတွက် အင်္ဂလိပ်လို ပရိုဂရမ်အနည်းငယ်သာရှိပါသည်၊ သင်သည် ဖင်လန် သို့မဟုတ် ဆွီဒင်ဘာသာစကား လိုအပ်သည် - ၎င်းသည် ဒုတိယနိုင်ငံတော်ဘာသာစကားဖြစ်ပြီး အချို့သောတက္ကသိုလ်များတွင် ဆွီဒင်ဘာသာဖြင့် သင်ကြားပေးပါသည်။ သို့သော် Master's နှင့် PhD ပရိုဂရမ်များတွင်၊ ပရိုဂရမ်အများစုသည် အင်္ဂလိပ်ဘာသာဖြစ်သည်။ နေ့စဉ်ဆက်သွယ်ရေးနဲ့ နေ့စဉ်ဘဝအကြောင်းပြောရင် ဒီမှာလူအများစုက အင်္ဂလိပ်စကားပြောတတ်ကြတယ်။ သာမန်အားဖြင့် လူများသည် တစ်ကြိမ်လျှင် နှစ်ပေါင်းများစွာ နေထိုင်ကြသည် (ကျွန်ုပ်၏ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်သည် ဖင်လန်ဘာသာစကားမရှိဘဲ အနှစ် ၂၀ နေထိုင်သည်)။

ဟုတ်ပါတယ်၊ သင်ဒီမှာနေချင်တယ်ဆိုရင်၊ ဖောင်ဖြည့်ခြင်းအဆင့်မှာ အနည်းဆုံး ဖင်လန်ဘာသာစကားကို နားလည်ထားဖို့ လိုပါတယ်။

ပညာရေးအရည်အသွေးသည် ရုရှားဖက်ဒရေးရှင်းရှိ တက္ကသိုလ်များနှင့် ကွာခြားပါသလား။ အငယ်တန်းစက်ပစ္စည်းအတွက် လိုအပ်သောအခြေခံအားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးပါသလား။

အရည်အသွေးက မတူဘူး။ ရုရှားတွင် ၎င်းတို့သည် ကွဲပြားသောညီမျှခြင်းများ၊ သီးခြားသင်္ချာနှင့် အခြားအရာများစွာကို တပြိုင်နက်သင်ကြားပေးရန် ကြိုးစားနေသည်ဟု ထင်ရသည်။ တကယ်တော့၊ သင်ဟာ သင်ရိုးညွှန်းတမ်း ဒါမှမဟုတ် ဒီပလီကေးရှင်းတစ်ခုအနေနဲ့ အပိုပစ္စည်းတွေယူဖို့ လိုအပ်ပါတယ်၊ သင်ကိုယ်တိုင်အသစ်တစ်ခုကို လေ့လာပါ၊ အချို့သောသင်တန်းများကို ယူပါ။ ဤတွင် မာစတာ၏ ပရိုဂရမ်တွင် ကျွန်ုပ်အတွက် လွယ်ကူပါသည်။ ငါဘာတွေဖြစ်နေတာလဲ အများကြီးသိတယ်။ တစ်ဖန် ဖင်လန်တွင် လူပျိုကြီးတစ်ဦးသည် အထူးကျွမ်းကျင်သူမဟုတ်သေးပါ၊ ထိုသို့သော ကွဲပြားမှုတစ်ခု ရှိပါသေးသည်။ အခု သင်က မဟာဘွဲ့တစ်ခုရထားရင် အလုပ်ရနိုင်ပါပြီ။ ဖင်လန်ရှိ မာစတာပရိုဂရမ်များတွင် လူမှုရေးကျွမ်းကျင်မှုများသည် အရေးကြီးသည်၊ ပါဝင်ရန်၊ တက်ကြွမှုရှိရန် အရေးကြီးသည်ဟု ကျွန်တော်ပြောလိုပါသည်။ သုတေသန ပရောဂျက်တွေရှိတယ်။ သင့်အတွက် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော သုတေသနများ ရှိပြီး ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ တူးဆွလိုပါက၊ ပါမောက္ခ၏ အဆက်အသွယ်များကို သင်ရနိုင်သည်၊ ဤလမ်းညွှန်ချက်ကို လုပ်ဆောင်ပြီး ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေနိုင်သည်။

ဆိုလိုသည်မှာ၊ အဖြေမှာ “ဟုတ်ကဲ့” ဖြစ်သည်၊ သို့သော် အခွင့်အလမ်းတိုင်းတွင် တွယ်ကပ်နေရန်၊ လူမှုရေးအရ တက်ကြွနေရန် လိုအပ်သည်။ ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်းတစ်ဦးသည် Valley ရှိ startup တစ်ခုတွင်အလုပ်လုပ်ရန်သွားသည် - သင့်လျော်သော startup များကိုရှာဖွေပြီးအင်တာဗျူးများကိုစီစဉ်ပေးသောတက္ကသိုလ်တွင်အစီအစဉ်တစ်ခုရှိသည်။ နောက်မှ CERN ကိုတောင် သွားဖူးမယ်ထင်တယ်။

ဖင်လန်ရှိ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ဝန်ထမ်းများအား မည်ကဲ့သို့ လှုံ့ဆော်ပေးသနည်း၊ အကျိုးကျေးဇူးများကား အဘယ်နည်း။

သိသာထင်ရှားသော (လစာ) များအပြင် လူမှုရေးအကျိုးခံစားခွင့်များလည်း ရှိပါသည်။ ဥပမာ- မိဘများအတွက် မီးဖွားခွင့်ပမာဏ။ ကျန်းမာရေးအာမခံ၊ စတော့များ၊ ရွေးချယ်စရာများ ရှိပါသည်။ အားလပ်ရက်တွေမှာ ပုံမှန်မဟုတ်တဲ့ တိုးနှုန်းတွေရှိတယ်။ အခြေခံအားဖြင့် ဘာမှမထူးခြားပါ။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ရုံးခန်းတွင် Sauna တစ်ခုရှိသည်။

ကူပွန်များ- နေ့လယ်စာအတွက်၊ အများသူငှာ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး အတွက်၊ ယဉ်ကျေးမှုနှင့် အားကစားပွဲများ (ပြတိုက်များ၊ အားကစားများ) အတွက် ကူပွန်အချို့လည်း ရှိပါသည်။

IT ဝင်ခွင့်အတွက် လူသားပညာကျောင်းက ဘာအကြံပြုနိုင်မလဲ။

ကျောင်းသင်တန်းကို ပြန်လုပ်ပြီး HSE ဝင်မလား။ ပရိုဂရမ်မာများသည် သင်္ချာနောက်ခံ/အိုလံပစ်များ ရှိတတ်သည်...

မင်းရဲ့သင်္ချာကို တိုးတက်အောင်လုပ်ဖို့ ငါအကြံပေးတယ်။ ဒါပေမယ့် ကျောင်းသင်တန်းပြန်တက်ဖို့ မလိုအပ်ပါဘူး။ ပို၍တိကျသည်မှာ သင်သည် တစ်စုံတစ်ခုမျှ မမှတ်မိပါက ၎င်းကို ထပ်ခါတလဲလဲ ပြုလုပ်သင့်သည်။ ထို့အပြင် သင်မည်သည့် IT ဘာသာရပ်ကို သင်တက်လိုကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် လိုအပ်သည်။ front-end developer တစ်ယောက်ဖြစ်ဖို့၊ သင်သင်္ချာကို သိဖို့ မလိုအပ်ပါဘူး၊ သင်ဟာ front-end သင်တန်းတွေကို တက်ပြီး သင်ယူဖို့ပဲ လိုပါတယ်။ ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်းသည် မကြာသေးမီက Accenture မှ သင်တန်းများတွင် စာရင်းသွင်းရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့ပြီး သူမသည် လက်ရှိတွင် Scala ကို သင်ယူနေပါသည်။ သူမသည် လူသားဆန်သူမဟုတ်သော်လည်း ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းအတွေ့အကြုံမရှိပေ။ သင်မည်သည့်အစီအစဉ်နှင့် မည်သည့်အရာပေါ် မူတည်၍ သင်သင်္ချာဆိုင်ရာ ပမာဏကွဲပြားရန် လိုအပ်ပါသည်။ မှန်ပါသည်၊ Machine Learning အထူးပြုသည် သင်္ချာကို တစ်နည်းမဟုတ်တစ်နည်း လိုအပ်သည်။ ဒါပေမယ့် သင်ကြိုးစားချင်တယ်ဆိုရင်တော့ မတူညီတဲ့ သင်ခန်းစာတွေ၊ ဖွင့်ထားတဲ့ အချက်အလက်တွေ၊ သင်ဟာ neural network နဲ့ ကစားနိုင်တဲ့ နေရာတွေ ဒါမှမဟုတ် သင်ကိုယ်တိုင် တည်ဆောက်နိုင်၊ ဒါမှမဟုတ် အဆင်သင့်လုပ်ထားတဲ့ တစ်ခုကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ၊ ဘောင်တွေကို ပြောင်းလဲပြီး ဘယ်လိုပြောင်းလဲသွားလဲဆိုတာ ကြည့်လိုက်ပါ။ အားလုံးက စိတ်အားထက်သန်မှု ဘယ်လောက်ရှိသလဲဆိုတဲ့အပေါ်မှာ မူတည်ပါတယ်။

လျှို့ဝှက်ချက်မဟုတ်ရင် လစာ၊ အတွေ့အကြုံ၊ ဘာရေးထားလဲ။

ကျွန်တော် Python ဖြင့်ရေးသည် - ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာသိပ္ပံအတွက် universal language တစ်ခုဖြစ်သည်။ အတွေ့အကြုံ - မတူညီသော အတွေ့အကြုံများ ရှိခဲ့သည်။ ကျွန်တော်ဟာ ကုမ္ပဏီတော်တော်များများမှာ ရိုးရိုးအင်ဂျင်နီယာတစ်ယောက်ဖြစ်ပြီး မော်စကိုမှာ လပေါင်းများစွာ အလုပ်သင်လုပ်ခဲ့တယ်။ Unity မတိုင်ခင်မှာ အချိန်ပြည့်အလုပ်မရှိခဲ့ပါဘူး။ ကျွန်တော်လည်း အလုပ်သင်အဖြစ်နဲ့ ရောက်လာပြီး အလုပ်သင်အဖြစ် ၉ လလောက် အလုပ်လုပ်ပြီး အနားယူလိုက်တာ အခုဆို တစ်နှစ်လောက် အလုပ်ဆင်းနေပါပြီ။ လစာသည် ဒေသတွင်း ပျမ်းမျှထက် အပြိုင်အဆိုင်ရှိသည်။ စတင်ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးသည် 9 EUR မှရရှိလိမ့်မည်။ ဒါက ကုမ္ပဏီတစ်ခုနဲ့တစ်ခု ကွဲပြားပါတယ်။ ယေဘုယျအားဖြင့် 3500-3.5 သည် စတင်လစာဖြစ်သည်။

ဘယ်စာအုပ်တွေနဲ့ ကျူတိုရီရယ်တွေကို အကြံပေးပါသလဲ။

စာအုပ်တွေကနေ သင်ယူရတာ မကြိုက်ဘူး၊ ပျံသန်းဖို့ ကြိုးစားဖို့က အရေးကြီးတယ်။ အဆင်သင့်လုပ်ထားတဲ့ တစ်ခုခုကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး ကိုယ်တိုင်စမ်းကြည့်ပါ။ ကျွန်ုပ်သည် မိမိကိုယ်ကို စမ်းသပ်သူဟု ပို၍ထင်မြင်မိသောကြောင့် စာအုပ်များကို မကူညီနိုင်ပါ။ ဒါပေမယ့် စာအုပ်တွေအကြောင်း အသေးစိတ်ပြောနေတဲ့ ဒုတိယစပီကာက ဒီမှာ အင်တာဗျူးတွေနဲ့ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုတွေကို ကြည့်ခဲ့တယ်။

Tutorials အမျိုးမျိုးရှိပါတယ်။ algorithm တစ်ခုကို စမ်းကြည့်လိုပါက၊ algorithm၊ method၊ method classes ၏ အမည်ကိုယူပြီး ရှာဖွေမှုတွင် ထည့်သွင်းပါ။ ဘာပဲဖြစ်​ဖြစ်​ အရင်​လင့်​က​နေ လာ​ရောက်​ကြည့်​ပါ။

ဘယ်လောက်ကြာကြာ သန့်ရှင်းနေလဲ။

အခွန်ဆောင်ပြီးနောက် - အခွန်ပေါင်း 8% (အခွန်မဟုတ်သော်လည်း အခွန်ဆောင်ရမည်) - လစာ၏ 2/3 ကျန်ရှိသည်။ နှုန်းထားသည် သွက်လက်သည် - သင်ဝင်ငွေပိုရလေ၊ အခွန်ပိုမြင့်လေဖြစ်သည်။

ဘယ်ကုမ္ပဏီတွေက ကြော်ငြာလျှောက်ထားတာလဲ။

Unity / Unity Ads များသည် ကြော်ငြာမိုဘိုင်းဂိမ်းများတွင် ပါဝင်နေကြောင်း သင်နားလည်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အထူးအခွင့်အရေးတစ်ခုရှိသည်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မိုဘိုင်းဂိမ်းများတွင် အလွန်ကျွမ်းကျင်ပြီး ၎င်းတို့ကို Unity တွင် သင်ဖန်တီးနိုင်သည်။ ဂိမ်းတစ်ခုရေးပြီးသည်နှင့် သင်သည် ၎င်းမှငွေရှာလိုပြီး ငွေရှာခြင်းသည် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
မည်သည့်ကုမ္ပဏီမဆို ကြော်ငြာ-အွန်လိုင်းစတိုးများ၊ အမျိုးမျိုးသော ငွေကြေးဆိုင်ရာ လျှောက်လွှာများကို လျှောက်ထားနိုင်သည်။ လူတိုင်း ကြော်ငြာလိုပါတယ်။ အထူးသဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အဓိကဖောက်သည်များသည် မိုဘိုင်းဂိမ်းဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများဖြစ်သည်။

မင်းရဲ့ အရည်အချင်းတွေကို မြှင့်တင်ဖို့ ဘယ်ပရောဂျက်တွေက အကောင်းဆုံးလုပ်မလဲ။

မေးခွန်းကောင်း။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာသိပ္ပံအကြောင်းပြောနေပါက၊ သင်သည် အွန်လိုင်းသင်တန်းတစ်ခု (ဥပမာ၊ Stanford တွင် တစ်ခုရှိသည်) သို့မဟုတ် အွန်လိုင်းတက္ကသိုလ်တစ်ခုမှတဆင့် သင့်ကိုယ်သင် အဆင့်မြှင့်ရန်လိုအပ်သည်။ သင်ပေးချေရမည့် ပလက်ဖောင်းအမျိုးမျိုးရှိသည် - ဥပမာ Udacity။ အိမ်စာ၊ ဗီဒီယို၊ လမ်းညွှန်မှုတွေ ရှိတယ်၊ ဒါပေမယ့် ပျော်ရွှင်မှုကတော့ စျေးမကြီးပါဘူး။

သင်၏စိတ်ဝင်စားမှုများ (ဥပမာ၊ အားဖြည့်သင်ကြားမှုမျိုး) ကျဉ်းလေလေ ပရောဂျက်များကို ရှာဖွေရန် ပို၍ခက်ခဲလေဖြစ်သည်။ kaggle ပြိုင်ပွဲများတွင် ပါဝင်ရန် သင်ကြိုးစားနိုင်သည်- kaggle.com သို့သွားပါ၊ အဲဒီမှာ မတူညီတဲ့ စက်သင်ယူမှုပြိုင်ပွဲများစွာရှိပါတယ်။ ၎င်းနှင့်တွဲလျက်ပါရှိသည့် အခြေခံအချက်အချို့ကို သင်ယူပါ။ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး စတင်လိုက်ပါ။ ဆိုလိုသည်မှာ နည်းလမ်းများစွာရှိပါသည်- သင်ကိုယ်တိုင်လေ့လာနိုင်သည်၊ အွန်လိုင်းသင်တန်းကို အခမဲ့ သို့မဟုတ် အခကြေးငွေယူနိုင်သည်၊ ပြိုင်ပွဲများတွင် သင်ပါဝင်နိုင်သည်။ Facebook၊ Google စသည်ဖြင့် အလုပ်ရှာလိုပါက algorithmic ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနည်းကို လေ့လာရန် လိုအပ်သည် - ဆိုလိုသည်မှာ သင်သည် LeetCode သို့သွားကာ အင်တာဗျူးများကို ကျော်ဖြတ်ရန်အတွက် ထိုနေရာတွင် သင်၏အရည်အချင်းများကို ရယူပါ။

Machine Learning သင်တန်းအတွက် လမ်းပြမြေပုံအတိုကို ဖော်ပြပါ။

universal ဟန်ဆောင်မှုမရှိဘဲ စံပြအနေနဲ့ ပြောပြမယ်။ သင် uni တွင် သင်္ချာသင်တန်းများကို ဦးစွာသင်သည်၊ linear algebra၊ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ဗဟုသုတနှင့် နားလည်မှု လိုအပ်ပါသည်။ အဲဒီနောက်မှာ တစ်ယောက်ယောက်က ML အကြောင်း ပြောပြတယ်။ မြို့ကြီးတစ်မြို့မှာ နေထိုင်ရင် ML သင်တန်းတွေပေးမယ့် ကျောင်းတွေ ရှိသင့်ပါတယ်။ အကျော်ကြားဆုံးမှာ SHAD၊ Yandex ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကျောင်းဖြစ်သည်။ အောင်ပြီး နှစ်နှစ်လေ့လာနိုင်ရင် ML အခြေခံ တစ်ခုလုံးကို ရပါလိမ့်မယ်။ သုတေသနနှင့် အလုပ်တွင် သင်၏အရည်အချင်းကို ပိုမိုမြှင့်တင်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

အခြားရွေးချယ်စရာများရှိပါက ဥပမာ- Tinkov တွင် ဘွဲ့ရပြီးနောက် Tinkoff တွင် အလုပ်တစ်ခုရရန် အခွင့်အလမ်းနှင့်အတူ Tinkov တွင် စက်သင်ယူမှုသင်တန်းများရှိသည်။ သင့်အတွက် အဆင်ပြေပါက ဤသင်တန်းများအတွက် စာရင်းသွင်းပါ။ ကွဲပြားခြားနားသောဝင်ခွင့်သတ်မှတ်ချက်များရှိသည်- ဥပမာ၊ ShAD တွင်ဝင်ခွင့်စာမေးပွဲများရှိသည်။
ပုံမှန်သင်တန်းများ မတက်လိုပါက လုံလောက်သည်ထက် ပိုနေသော အွန်လိုင်းသင်တန်းများဖြင့် စတင်နိုင်ပါသည်။ မင်းအပေါ်မှာမူတည်တယ်။ အင်္ဂလိပ်စာ ကောင်းကောင်းတတ်ရင် ရှာရလွယ်ပါလိမ့်မယ်။ မဟုတ်ရင် ဟိုမှာ တစ်ခုခုရှိကောင်းရှိမယ်။ တူညီသော ShAD ဟောပြောပွဲများကို လူသိရှင်ကြား ရရှိနိုင်ပါသည်။
သီအိုရီအခြေခံကို ရရှိပြီးနောက်၊ အလုပ်သင်၊ သုတေသနစသည်ဖြင့် ရှေ့သို့ဆက်သွားနိုင်သည်။

စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းကို ကိုယ်တိုင်လေ့လာရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။ ဒီလို ပရိုဂရမ်မာတစ်ယောက်နဲ့ တွေ့ဖူးလား။

ဟုတ်မယ်ထင်တယ်။ ပြင်းပြတဲ့ တွန်းအားရှိဖို့ပဲ လိုပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် တစ်စုံတစ်ဦးသည် အင်္ဂလိပ်ဘာသာကို မိမိဘာသာ သင်ယူနိုင်သော်လည်း တစ်စုံတစ်ဦးသည် သင်တန်းတက်ရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းသည် ဤသူသင်ယူနိုင်သည့် တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ML နဲ့ အတူတူပါပဲ။ အရာအားလုံးကို သူ့ဘာသာသူလေ့လာထားတဲ့ ပရိုဂရမ်မာတစ်ယောက်ကို ငါမသိပေမယ့်၊ ငါ့မှာ အသိအကျွမ်းတွေ အများကြီးမရှိဘူး၊ သူငယ်ချင်းများအားလုံး သာမာန်နည်းအတိုင်း သင်ယူခဲ့ကြပါသည်။ ဒီနည်းနဲ့ 100% လေ့လာဖို့ လိုတယ်လို့တော့ မထင်ပါဘူး၊ အဓိကကတော့ မင်းရဲ့ ဆန္ဒ၊ မင်းရဲ့ အချိန်ပါပဲ။ သေချာပါတယ်၊ သင့်မှာ သင်္ချာအခြေခံမရှိရင် အဲဒါကို တီထွင်ဖို့ အချိန်အများကြီးယူရပါလိမ့်မယ်။
data scientist တစ်ယောက်ဖြစ်ရခြင်းရဲ့ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်တဲ့အပြင် ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင် data scci မလုပ်ပါဘူး။
သုတေသနအဖြစ် ence ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ကုမ္ပဏီသည် ဓာတ်ခွဲခန်းတွင် ခြောက်လကြာ သော့ခတ်ထားစဉ် နည်းလမ်းများကို တီထွင်သည့် ဓာတ်ခွဲခန်းမဟုတ်ပါ။ ကျွန်ုပ်သည် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် တိုက်ရိုက်အလုပ်လုပ်ရပြီး အင်ဂျင်နီယာကျွမ်းကျင်မှု လိုအပ်ပါသည်။ ကုဒ်ရေးတတ်ဖို့ လိုအပ်ပြီး အလုပ်လုပ်ပုံကို နားလည်ဖို့ အင်ဂျင်နီယာ ကျွမ်းကျင်မှု ရှိရပါမယ်။ ဒေတာသိပ္ပံအကြောင်းပြောသောအခါ လူတို့သည် ဤအင်္ဂါရပ်များကို ချန်လှပ်ထားလေ့ရှိသည်။ PhDs ရှိသူများ၏ ပုံပြင်များသည် ဖတ်ရှု၍မရသော၊ ကြောက်မက်ဖွယ်ကောင်းသော၊ ပုံစံမကျသော ကုဒ်များကို ရေးသားကြပြီး လုပ်ငန်းခွင်သို့ ဝင်ရောက်ရန် ဆုံးဖြတ်ပြီးနောက် ကြီးမားသော ပြဿနာများ ကြုံတွေ့နေရပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ Machine Learning နှင့် ပေါင်းစပ်၍ အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုများကို မမေ့သင့်ပါ။

ဒေတာသိပ္ပံသည် သူ့အကြောင်း မပြောနိုင်သော အနေအထားတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်သည် ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ပတ်သက်သည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင် အလုပ်တစ်ခုရနိုင်ပြီး SQL queries များကို ရေးနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ရိုးရှင်းသော logistic regression ရှိလိမ့်မည်။ မူအရ၊ ၎င်းသည် စက်သင်ယူခြင်းလည်းဖြစ်သည်၊ သို့သော် ကုမ္ပဏီတစ်ခုစီတွင် ဒေတာသိပ္ပံဟူသည် မည်သည်ကို ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်နားလည်မှုရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Facebook ရှိ ကျွန်ုပ်၏သူငယ်ချင်းက ဒေတာသိပ္ပံသည် လူများသည် ကိန်းဂဏန်းစမ်းသပ်မှုများကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းလုပ်ဆောင်သည့်အခါဖြစ်သည်- ခလုတ်များကိုနှိပ်ပါ၊ ရလဒ်များကိုစုဆောင်းပြီးနောက် ၎င်းတို့ကိုတင်ပြသည်ဟု ဆိုသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ကျွန်ုပ်ကိုယ်တိုင်လည်း ပြောင်းလဲခြင်းနည်းလမ်းများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို တိုးတက်ကောင်းမွန်စေသည်။ အခြားကုမ္ပဏီများတွင် ဤအထူးပြုချက်ကို machine learning engineer ဟုခေါ်သည်။ မတူညီသော ကုမ္ပဏီများတွင် အရာများ ကွဲပြားနိုင်သည်။

ဘယ်စာကြည့်တိုက်တွေသုံးလဲ။

ကျွန်ုပ်တို့သည် Keras နှင့် TensorFlow ကိုအသုံးပြုသည်။ PyTorch လည်း ဖြစ်နိုင်ပါတယ် - ဒါက အရေးမကြီးပါဘူး၊ အဲဒါက မင်းကို တူညီတဲ့ အရာအားလုံးကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေတယ် - ဒါပေမယ့် တစ်ချိန်ချိန်မှာတော့ အဲဒါတွေကို သုံးဖို့ ဆုံးဖြတ်လိုက်ပါပြီ။ လက်ရှိ ထုတ်လုပ်မှုနဲ့ဆိုရင် ပြောင်းလဲဖို့ ခက်တယ်။

Unity တွင် ပြောင်းလဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပေးသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသာမက GameTune သည် သင်ခန်းစာအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြု၍ အကျိုးအမြတ် သို့မဟုတ် ထိန်းသိမ်းမှုဆိုင်ရာ မက်ထရစ်များကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ တစ်ယောက်ယောက်က ဂိမ်းကစားပြီး နားမလည်ဘူး စိတ်မဝင်စားဘူး - သူက ပေးလိုက်တယ် အချို့သူများအတွက် လွယ်ကူလွန်းသော်လည်း ဆန့်ကျင်ဘက်တွင် သူလည်း အရှုံးပေးခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် GameTune သည် လိုအပ်သည် - ဂိမ်းကစားသူ၏စွမ်းရည် သို့မဟုတ် ဂိမ်းမှတ်တမ်း သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် အက်ပ်အတွင်း တစ်စုံတစ်ခုကို မည်မျှဝယ်ယူလေ့ရှိသည်တို့ကို အခြေခံ၍ ဂိမ်းများ၏အခက်အခဲများကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော အစပျိုးမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

Unity Labs လည်းရှိပါတယ် - သင် google လည်းလုပ်နိုင်ပါတယ်။ သီးနှံသေတ္တာတစ်လုံးကို သင်ယူသည့် ဗီဒီယိုတစ်ခုရှိပြီး ၎င်းနောက်ကျောတွင် ဝင်္ကပါကဲ့သို့သော ဂိမ်းများပါရှိသည် - သို့သော် ၎င်းတို့သည် သာလွန်ဖြစ်ရပ်မှန်နှင့် လိုက်ဖက်ပြီး ကတ်ထူပြားပေါ်ရှိလူကို သင်ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ အရမ်းမိုက်တယ်။

Unity Ads အကြောင်း တိုက်ရိုက်ပြောနိုင်ပါတယ်။ ဂိမ်းတစ်ခုရေးဖို့ ဆုံးဖြတ်ပြီး ထုတ်ဝေပြီး ငွေရှာဖို့ ဆုံးဖြတ်ရင်၊ ခက်ခဲတဲ့ ပြဿနာအချို့ကို သင်ဖြေရှင်းရပါလိမ့်မယ်။

ဥပမာတစ်ခုနဲ့ စပါမယ်- Apple က iOS 14 ကို မိတ်ဆက်လိုက်ပါတယ်။ အဲဒီထဲမှာ အလားအလာရှိတဲ့ ဂိမ်းကစားသူတစ်ဦးက အပလီကေးရှင်းထဲကို ဝင်ပြီး သူ့ရဲ့ Device-ID ကို ဘယ်သူနဲ့မှ မမျှဝေချင်ဘူးလို့ ပြောနိုင်ပါတယ်။ သို့သော် ကြော်ငြာအရည်အသွေး ဆိုးရွားလာမည်ကို သူသဘောတူသည်။ သို့သော် တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်အား ခွဲခြား၍မရပါက၊ အချို့သော မက်ထရစ်များကို စုဆောင်းနိုင်တော့မည်မဟုတ်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ဒေတာကာကွယ်ရေးကို ပိုမိုလုပ်ဆောင်သည့် ကမ္ဘာတစ်ခုတွင် ဒေတာပညာရှင်တစ်ဦးအတွက် အလုပ်ပိုကောင်းအောင်ပြုလုပ်ရန်မှာ ပိုမိုခက်ခဲသည် - ဒေတာနည်းပါးပြီး နည်းပါးလာသည့်အပြင် ရရှိနိုင်သောနည်းလမ်းများလည်း ရှိပါသည်။

Unity အပြင်၊ Facebook နှင့် Google ကဲ့သို့သော ဘီလူးကြီးများ ရှိသည် - အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် Unity Ads ကို လိုအပ်နေပုံရသည်။ သို့သော် ဤကြော်ငြာကွန်ရက်များသည် မတူညီသောနိုင်ငံများတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို သင်နားလည်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ နှိုင်းယှဉ်ပြောရလျှင် အဆင့် 1 နိုင်ငံများ (အမေရိက၊ ကနေဒါ၊ သြစတြေးလျ) ရှိပါသည်။ Tier 2 နိုင်ငံများ (အာရှ) ၊ Tier 2 နိုင်ငံများ (အိန္ဒိယ၊ ဘရာဇီး) ရှိသည်။ ကြော်ငြာကွန်ရက်များသည် ၎င်းတို့တွင် ကွဲပြားစွာ အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ အသုံးပြုတဲ့ ကြော်ငြာအမျိုးအစားကလည်း အရေးကြီးပါတယ်။ ၎င်းသည် ပုံမှန်အမျိုးအစား သို့မဟုတ် “ဆုချနိုင်သော” ကြော်ငြာဖြစ်ပါသလား။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပွဲပြီးပြီးနောက် တစ်နေရာတည်းမှ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကြော်ငြာတစ်ခုကြည့်ရှုရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကြော်ငြာအမျိုးမျိုး၊ လူအမျိုးမျိုး။ အချို့နိုင်ငံများတွင် ကြော်ငြာကွန်ရက်တစ်ခုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်ပြီး အခြားနိုင်ငံများတွင် ကြော်ငြာကွန်ရက်တစ်ခုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်ပါသည်။ ထပ်လောင်းမှတ်ချက်အနေနဲ့၊ Google ရဲ့ AdMob ပေါင်းစည်းမှုက Unity ထက် ပိုရှုပ်ထွေးတယ်လို့ ကျွန်တော်ကြားဖူးတယ်။

ဆိုလိုသည်မှာ သင်သည် Unity တွင် ဂိမ်းတစ်ခုကို ဖန်တီးပါက၊ သင်သည် Unity Ads တွင် အလိုအလျောက် ပေါင်းစပ်သွားမည်ဖြစ်သည်။ ခြားနားချက်မှာ ပေါင်းစည်းမှုလွယ်ကူခြင်း ဖြစ်သည်။ ငါဘာအကြံပြုနိုင်မလဲ- ဖျန်ဖြေပေးတာမျိုး ရှိတယ်။ ၎င်းတွင် မတူညီသော ရာထူးများ ရှိသည်- ကြော်ငြာနေရာများအတွက် "ရေတံခွန်" တွင် ရာထူးများ သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဤအရာကို သင်ပြောနိုင်သည်- ကျွန်ုပ်သည် Facebook ကို ဦးစွာပြသလိုပါက၊ ထို့နောက် Google၊ ထို့နောက် Unity ဖြစ်သည်။ Facebook နှင့် Google တို့သည် ကြော်ငြာများကို မပြသရန် ဆုံးဖြတ်ပါက Unity မှ လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်ပါသည်။ သင့်တွင် ကြော်ငြာကွန်ရက်များ များလေလေ၊ ပိုကောင်းလေဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုဟု ယူဆနိုင်သော်လည်း သင်သည် မတူညီသော ကြော်ငြာကွန်ရက်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံနေပါသည်။
ကြော်ငြာကမ်ပိန်းတစ်ခုအောင်မြင်မှုအတွက် အရေးပါသည့်အရာများအကြောင်းလည်း ဆွေးနွေးနိုင်ပါသည်။ အမှန်တော့၊ ဤနေရာတွင် အထူးအထွေ တစ်စုံတစ်ရာ မရှိပါ။ ကြော်ငြာသည် သင့်လျှောက်လွှာ၏ အကြောင်းအရာနှင့် သက်ဆိုင်ကြောင်း သေချာစေရန်လိုအပ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် သင်သည် "app ads mafia" အတွက် YouTube ကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး ကြော်ငြာသည် အကြောင်းအရာနှင့် မည်သို့မျှ မကိုက်ညီနိုင်သည်ကို ကြည့်ရှုနိုင်သည်။ Homescapes (သို့မဟုတ် Gardenscapes?) ဟုခေါ်သောအက်ပ်တစ်ခုလည်းရှိသည်။ ကမ်ပိန်းကို မှန်ကန်စွာသတ်မှတ်ထားခြင်းရှိမရှိ အရေးကြီးသည်- ထို့ကြောင့် အင်္ဂလိပ်ဘာသာဖြင့် ကြော်ငြာကို အင်္ဂလိပ်စကားပြော ပရိသတ်တစ်ဦးနှင့် ရုရှားဘာသာစကားဖြင့် ရုရှားစကားပြောပရိသတ်တို့အား ပြသရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအရာတွင် မကြာခဏ အမှားအယွင်းများ ရှိတတ်သည်- လူများက ၎င်းကို ရိုးရှင်းစွာ နားမလည်ဘဲ ကြုံသလို ထည့်သွင်းကြသည်။
မတူညီသော အမိုက်စား ဗီဒီယိုများကို ဖန်တီးရန်၊ ဖော်မတ်အကြောင်း စဉ်းစားရန်၊ ၎င်းတို့ကို မကြာခဏ အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် မကြာခဏ စဉ်းစားရန် လိုအပ်သည်။ ကုမ္ပဏီကြီးများတွင် အထူးလူများက ဤသို့လုပ်ဆောင်ကြသည် - အသုံးပြုသူဝယ်ယူမှုမန်နေဂျာများ။ အကယ်၍ သင်သည် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ တစ်ဦးတည်းဖြစ်ပါက ၎င်းကို သင်မလိုအပ်ပါ၊ သို့မဟုတ် တိုးတက်မှုတစ်ခုရရှိပြီးနောက် ၎င်းကို သင်လိုအပ်ပါသည်။

မင်းရဲ့အနာဂတ်အစီအစဉ်တွေက ဘာတွေလဲ။

အခုလည်း ငါဘယ်မှာ အလုပ်လုပ်တုန်း။ ကျွန်ုပ်သည် ဖင်လန်နိုင်ငံသားဖြစ်နိုင်သည် - ၎င်းသည်နေထိုင်ပြီး 5 နှစ်ကြာပြီးနောက်ဖြစ်နိုင်သည် (အနှစ် 30 ထက်နည်းပါက၊ အခြားနိုင်ငံ၌ဤအရာကိုလုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိပါကသင်လည်းအမှုထမ်းရန်လိုအပ်သည်) ။

ဖင်လန်ကို ဘာကြောင့် ပြောင်းလာတာလဲ။

ဟုတ်ကဲ့၊ ဒီနိုင်ငံဟာ အိုင်တီကျွမ်းကျင်သူတစ်ယောက်အတွက် အလွန်ရေပန်းစားတဲ့နိုင်ငံတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ လူများစွာသည် ဤနေရာတွင် ကောင်းမွန်သောလူမှုရေးအကျိုးကျေးဇူးများရှိသည် - သူငယ်တန်း၊ ကလေးထိန်းကျောင်းနှင့် မိဘနှစ်ဦးစလုံးအတွက် မီးဖွားခွင့်ရှိသောကြောင့် မိသားစုနှင့်အတူ ပြောင်းရွှေ့နေထိုင်ကြသည်။ ငါဘာလို့ ကိုယ့်ဘာသာကိုယ် လှုပ်ရှားခဲ့တာလဲ ဒီမှာပဲ ကြိုက်တယ်။ ဘယ်နေရာမှာမဆို ကြိုက်နိုင်ပေမယ့် ဖင်လန်နိုင်ငံကတော့ ယဉ်ကျေးမှု စိတ်ဓာတ်နဲ့ အတော်လေး နီးစပ်ပါတယ်။ ရုရှားနှင့် ကွာခြားချက်များ ရှိသော်လည်း တူညီမှုများလည်း ရှိပါသည်။ သူမသည် သေးငယ်ပြီး လုံခြုံပြီး မည်သည့်ပြဿနာကြီးကြီးမားမားနှင့်မျှ ပတ်သက်မည်မဟုတ်ပါ။ ဤသည်မှာ သမရိုးကျ အမေရိက မဟုတ်ပါ။ သင်မကြိုက်သော သမ္မတတစ်ဦးကို ရနိုင်သည်၊ ၎င်းကြောင့် တစ်စုံတစ်ခု စတင်လိမ့်မည်၊ အီးယူမှ ရုတ်တရက် ထွက်ခွာလိုသော ဗြိတိန်မဟုတ်သလို ပြဿနာများလည်း ရှိလာမည်ဖြစ်သည်။ ဒီမှာ လူ ၅ သန်းပဲရှိတယ်။ ဖင်လန်သည် ကိုရိုနာဗိုင်းရပ် ကပ်ရောဂါနှင့်ပင် အခြားနိုင်ငံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် ကောင်းစွာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခဲ့သည်။

ရုရှားကိုပြန်ဖို့စီစဉ်နေလား။

ငါမသွားသေးဘူး။ ဒါကို မလုပ်မိအောင် ဘယ်အရာကမှ တားဆီးနိုင်မှာ မဟုတ်ဘူး၊ ဒါပေမယ့် ဒီမှာ ငါ အဆင်ပြေတယ်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်သည် ရုရှားတွင် အလုပ်လုပ်ပါက၊ ကျွန်ုပ်သည် စစ်တပ်တွင် စာရင်းသွင်းရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်သည် ရေးဆွဲခြင်းခံရနိုင်သည်။

ဖင်လန်ရှိ မာစတာအစီအစဉ်များအကြောင်း

ဘာမှ မထူးခြားပါဘူး။ ဟောပြောချက်၏ အကြောင်းအရာအကြောင်းပြောလျှင် ၎င်းသည် ဆလိုက်အစုတစ်ခုမျှသာဖြစ်သည်။ သီအိုရီဆိုင်ရာပစ္စည်း၊ လက်တွေ့နှင့် နှီးနှောဖလှယ်ပွဲ၊ ဤသီအိုရီကို ချီးမြှောက်ရာ၊ ထို့နောက် ဤအရာအားလုံး (သီအိုရီနှင့် အလုပ်များ) တွင် စာမေးပွဲတစ်ခုရှိသည်။

ထူးခြားချက်- ၎င်းတို့ကို မာစတာ၏ ပရိုဂရမ်မှ ထုတ်ပယ်မည်မဟုတ်ပါ။ စာမေးပွဲမအောင်ရင် နောက်နှစ် semester မှာ ဒီသင်တန်းကို တက်ရမှာ။ စုစုပေါင်းလေ့လာမှုအချိန်ကန့်သတ်ချက်သာရှိသည် - ဘွဲ့ဒီဂရီအတွက် - 7 နှစ်ထက်မပိုသော၊ မဟာဘွဲ့အတွက် - 4 နှစ်။ သင်တန်းတစ်ခုမှလွဲ၍ အရာအားလုံးကို နှစ်နှစ်အတွင်း လွယ်ကူစွာ ပြီးမြောက်နိုင်ပြီး ၎င်းကို 2 နှစ်အထိ တိုးချဲ့နိုင်သည် သို့မဟုတ် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ သင်တန်းများတက်ပါ။

မော်စကိုနဲ့ ဖင်လန်မှာ အလုပ်လုပ်တာ အရမ်းကွာခြားပါသလား။

ငါပြောတာမဟုတ်ဘူး။ တူညီတဲ့ IT ကုမ္ပဏီတွေ၊ လုပ်ငန်းတွေက အတူတူပါပဲ။ ယဉ်ကျေးမှုနှင့် နေ့စဉ်သုံးစကားအရ အဆင်ပြေသည်၊ အလုပ်နှင့်နီးသည်၊ မြို့သည် သေးငယ်သည်။ ကုန်စုံဆိုင်သည် ကျွန်ုပ်နှင့် တစ်မိနစ်သာဝေးသည်၊ အားကစားရုံသည် သုံးရက်၊ အလုပ်က နှစ်ဆယ့်ငါး၊ တစ်အိမ်တက်ဆင်း။ အရွယ်အစားတွေကို ကြိုက်တယ်။ ဒီလိုသာယာတဲ့မြို့တွေမှာ အရင်က တခါမှ မနေထိုင်ဖူးဘူး။ လှပသောသဘာဝ၊ ကမ်းခြေအနီး။

ဒါပေမယ့် အလုပ်နဲ့ ပြောရရင် အပေါင်း သို့မဟုတ် အနုတ် ကတော့ အတူတူပဲလို့ ထင်ပါတယ်။ ဖင်လန်ရှိ IT လုပ်သားစျေးကွက်နှင့် ပတ်သက်၍ စက်သင်ယူမှုနှင့် ပတ်သက်၍ အချို့သော အထူးပြုဘာသာရပ်များအတွက် ML၊ PhD သို့မဟုတ် အနည်းဆုံး မဟာဘွဲ့ လိုအပ်ကြောင်း သတိပြုပါ။ မကြာခင် အနာဂတ်မှာ ပြောင်းလဲလာမယ်လို့ ယုံကြည်ပါတယ်။ ဤနေရာတွင် မလိုမုန်းထားမှုတစ်ခု ရှိပါသေးသည်- အကယ်၍ သင်သည် ဘွဲ့တစ်ခုရပါက၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အထူးကုမဖြစ်နိုင်သော်လည်း မဟာဘွဲ့တစ်ခုရပါက၊ သင်သည် အထူးပြုချက်တစ်ခုရှိပြီး သင်အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ အကယ်၍ သင့်တွင် PhD တစ်ခုရှိပါက၊ အရာအားလုံးသည် လုံးဝအေးမြပြီး IT သုတေသနကို သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်ထင်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့၏ PhD ပြီးမြောက်သူများသည်ပင် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် လုံးလုံးလျားလျား ပေါင်းစည်းခြင်းမပြုနိုင်ဘဲ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းသည် အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် နည်းလမ်းများသာမက စီးပွားရေးလုပ်ငန်းလည်းဖြစ်ကြောင်း နားမလည်နိုင်ပေ။ လုပ်ငန်းကို နားမလည်ပါက ကုမ္ပဏီတစ်ခု ကြီးထွားလာပြီး ဤ meta-system တစ်ခုလုံး အလုပ်လုပ်ပုံကို နားလည်မည်ကို ကျွန်ုပ်မသိပါ။

ဒါကြောင့် ဘွဲ့လွန်ကျောင်းကို ပြောင်းရွှေ့ပြီး ချက်ခြင်း အလုပ်ရှာဖို့ စိတ်ကူးက အတော်လေး ခက်ခဲပါတယ်။ ဘွဲ့ရပြီး ဖင်လန်ကို ပြောင်းရွှေ့ရင် နာမည်မရှိသူပါ။ Yandex၊ Mail၊ Kaspersky Lab စသည်တို့တွင် အလုပ်လုပ်ခဲ့သည်၊

ဖင်လန်မှာ 500 EUR နဲ့ ဘယ်လိုနေထိုင်မလဲ။

သင်နေထိုင်နိုင်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် ကျောင်းသားဖြစ်ပါက သင်သည် ပညာသင်ဆုရရှိမည်မဟုတ်ကြောင်း နားလည်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။ အီးယူသည် ငွေကြေးထောက်ပံ့နိုင်သော်လည်း ကျောင်းသားများအတွက်သာ လဲလှယ်ပေးနိုင်သည်။ သင်သည် ဖင်လန်ရှိ တက္ကသိုလ်တစ်ခုသို့ ဝင်ရောက်မည်ဆိုပါက သင် မည်သို့နေထိုင်ရမည်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ရွေးချယ်စရာများစွာရှိသည်။ အကယ်၍ သင်သည် PhD လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြင့် မာစတာပရိုဂရမ်တစ်ခုတွင် စာရင်းသွင်းပါက (ဆိုလိုသည်မှာ မာစတာပရိုဂရမ်တစ်ခုနှင့် PhD တစ်ခုတွင် တစ်ပြိုင်နက်) စာရင်းသွင်းပါက ပထမနှစ်မှစ၍ သင် သုတေသနလုပ်ငန်းကို လုပ်ဆောင်ပြီး ၎င်းအတွက် ငွေရရှိမည်ဖြစ်သည်။
သေးငယ်သော်လည်း ကျောင်းသားအတွက် လုံလောက်မည်ဖြစ်သည်။ ဒုတိယရွေးချယ်မှုမှာ အချိန်ပိုင်းအလုပ်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်သည် သင်တန်းတစ်ခုအတွက် သင်ကြားရေးလက်ထောက်တစ်ဦးဖြစ်ပြီး တစ်လလျှင် ယူရို 400 ရရှိသည်။

စကားမစပ်၊ ဖင်လန်တွင် ကျောင်းသားအကျိုးခံစားခွင့်များရှိသည်။ အခန်းတစ်ခန်းလျှင် 300 သို့မဟုတ် 200 EUR ဖြင့် အဆောင်သို့ ပြောင်းရွှေ့နိုင်ပြီး၊ သတ်မှတ်ထားသောစျေးနှုန်းဖြင့် ကျောင်းသားကန်တင်းတွင် စားသောက်နိုင်သည် (သင်ပန်းကန်ပေါ်တွင် သင်ထည့်ထားသမျှသည် ယူရို 2.60) ဖြစ်သည်။ အချို့က 2.60 အတွက် ထမင်းစားခန်းတွင် နံနက်စာ၊ နေ့လည်စာနှင့် ညစာ စားရန် ကြိုးစားကြသည်။ ဒီလိုလုပ်ရင် 500 EUR နဲ့ အသက်ရှင်နိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဒါက အနိမ့်ဆုံးပါ။

ပရိုဂရမ်မာတစ်ယောက်ဖြစ်ချင်ရင် ဘယ်ကိုသွားလို့ရမလဲ။

မော်စကိုစီးပွားရေးနှင့်နည်းပညာတက္ကသိုလ်၊ ရူပဗေဒနှင့်နည်းပညာတက္ကသိုလ် - FIVT နှင့် FUPM သို့မဟုတ် မော်စကိုပြည်နယ်တက္ကသိုလ်၏ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် ကွန်ပြူတာကော်မတီတွင် ကွန်ပြူတာသိပ္ပံဌာနတွင် စာရင်းသွင်းနိုင်ပါသည်။ စိန့်ပီတာစဘတ်မှာလည်း တစ်ခုခုကို တွေ့နိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် machine learning ရဲ့ အခြေအနေကို အတိအကျ မသိလို့ ဒီခေါင်းစဉ်ကို googling လုပ်ကြည့်ပါ။

ပရိုဂရမ်မာတစ်ယောက်ဖြစ်ဖို့ လေ့ကျင့်ရေးတစ်ခုတည်းနဲ့ မလုံလောက်ဘူးလို့ ပြောချင်ပါတယ်။ လူမှုဆက်ဆံရေးကောင်းမွန်သူ၊ စကားပြောဖော်ရွေရွေဖြစ်ရန်၊ တတ်နိုင်သမျှ မြန်မြန်ဆက်သွယ်ရန် အရေးကြီးသည်။ အဆက်အသွယ်များ ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အကြံပြုချက်များသည် အခြားလျှောက်ထားသူများထက် မြင်သာထင်သာသော အကျိုးကျေးဇူးကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်၊ သင်သည် စုဆောင်းသူ၏ စိစစ်မှုကို ကျော်သွားနိုင်သည်။

ထုံးစံအတိုင်း၊ ဖင်လန်ရှိဘဝသည် လုံးလုံးလျားလျား စိတ်ကူးယဉ်ဆန်သည်မဟုတ်ပါ - ငါပြောင်းသွားပြီး အရာအားလုံးသည် ချက်ချင်းအေးမြလာသည်။ ရွှေ့ပြောင်းနေထိုင်သူတိုင်းသည် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ ထိတ်လန့်ဖွယ်ရာ ကြုံတွေ့နေရဆဲဖြစ်သည်။ မတူညီတဲ့ နိုင်ငံတွေမှာ မတူညီတဲ့ လူတွေ၊ စိတ်ဓာတ်တွေ မတူညီကြသလို ဥပဒေတွေလည်း ကွဲပြားကြပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဤနေရာတွင် သင်သည် အခွန်များကို သင်ကိုယ်တိုင် ဂရုစိုက်ရန် လိုအပ်သည် - အခွန်ကတ်ကို သင်ကိုယ်တိုင်ဖြည့်ပါ။ ကားဝယ်ခြင်း၊ အိမ်ငှားခြင်း—များစွာသောအလုပ်သည် မတူညီပါ။ ပြောင်းရွှေ့ဖို့ ဆုံးဖြတ်ရင် တော်တော်ခက်ခဲပါတယ်။ ဤနေရာရှိလူများသည် အလွန်လူမှုရေးအရမဟုတ်၊ ရာသီဥတုသည် စိန့်ပီတာစဘတ်ကဲ့သို့ပင်ဖြစ်သည်၊ နိုဝင်ဘာမှ ဒီဇင်ဘာလတွင် ၁-၂ ရက်နေသာနိုင်သည်။ အချို့က ဤနေရာတွင်ပင် စိတ်ဓာတ်ကျလာသည်။ သူတို့သည် ဤနေရာ၌ အလွန်လိုအပ်ကြောင်း ယုံကြည်ချက်ဖြင့် လာခဲ့ကြသော်လည်း ယင်းမှာ ဖြစ်မလာဘဲ အခြားသူတစ်ဦး၏ စည်းမျဉ်းများဖြင့် ကစားခြင်းဖြင့် ငွေရှာရန် လိုအပ်သည်။ ဒါဟာ အမြဲတမ်း အန္တရာယ်တစ်ခုပါပဲ။ အဆင်မပြေလို့ ပြန်သွားရမယ့် အလားအလာ အမြဲရှိတယ်။

ဝါသနာပါတဲ့ ပရိုဂရမ်မာတွေကို ဘယ်လိုအကြံဉာဏ်ပေးမလဲ။

မင်းတကယ်စိတ်ဝင်စားတဲ့အရာကို နားလည်ဖို့ တတ်နိုင်သမျှ များများကြိုးစားဖို့ ငါအကြံပေးတယ်။ ဧရိယာတစ်ခုတည်းတွင် မပိတ်မိစေရန် ကြိုးစားပါ- Android ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ရှေ့တန်း/နောက်ကွယ်၊ Java၊ Javascript၊ ML နှင့် အခြားအရာများကို စမ်းကြည့်ပါ။ ငါပြောခဲ့သလိုပဲ၊ မင်း တက်ကြွဖို့၊ အဆက်အသွယ်လုပ်ရမယ်၊ ဖြစ်ပျက်နေတာကို စိတ်ဝင်တစားရှိရမယ်။ သူငယ်ချင်း၊ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တွေ၊ အသိမိတ်ဆွေတွေ ဘာတွေလုပ်နေလဲ။ အလုပ်ရုံတွေ၊ ဆွေးနွေးပွဲတွေ၊ ဟောပြောပွဲတွေ၊ လူတွေနဲ့ သွားတွေ့တယ်။ သင့်တွင် ချိတ်ဆက်မှုများများလေလေ၊ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသောအရာများ ဖြစ်ပျက်နေသည်ကို နားလည်ရန် လွယ်ကူလေဖြစ်သည်။

Unity ကို ဂိမ်းများအပြင် အခြားမည်သည့်နေရာတွင် အသုံးပြုသနည်း။

Unity သည် စင်စစ်ဂိမ်းအင်ဂျင်ဖြစ်ခြင်းကို ရပ်တန့်ရန် ကြိုးစားနေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ CGI ဗီဒီယိုများကို တင်ဆက်ရာတွင် အသုံးပြုသည်- ဥပမာအားဖြင့် သင်သည် ကားတစ်စီးကို ဖန်တီးနေပြီး ကြော်ငြာတစ်ခု ပြုလုပ်လိုပါက၊ သင်သည် သေချာပေါက် ဗီဒီယိုကောင်းတစ်ခုကို ဖန်တီးချင်မည်ဖြစ်သည်။ Unity ကို ဗိသုကာအစီအစဥ်ရေးဆွဲရာတွင်လည်း အသုံးပြုကြောင်း ကြားသိရပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စိတ်ကူးပုံဖော်မှု လိုအပ်သည့်နေရာတိုင်းတွင် Unity ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ google မှာဆိုရင်တော့ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ ဥပမာတွေကို ရှာတွေ့နိုင်ပါတယ်။

မေးခွန်းတစ်ခုမေးချင်တယ်ဆိုရင်တော့ လူမှုကွန်ရက်အားလုံးမှာ အခမဲ့ရှာဖွေနိုင်ပါတယ်။

အရင်က ဘာတွေဖြစ်ခဲ့လဲ။

1. Facebook ရှိ Senior Software Engineer Ilona Papava - အလုပ်သင်လုပ်နည်း၊ ကမ်းလှမ်းချက်တစ်ခုရယူခြင်းနှင့် ကုမ္ပဏီတွင်အလုပ်လုပ်ခြင်းဆိုင်ရာအရာအားလုံး
2. Yandex မှ ML အင်ဂျင်နီယာ Boris Yangel - သင်သည် Data Scientist တစ်ယောက်ဖြစ်လျှင် လူမိုက် ကျွမ်းကျင်သူများ ရာထူးမ၀င်ရနည်း။
3. LastBackend ၏ CEO အလက်ဇန်းဒါး ကာလိုရှင် - စတင်တည်ထောင်ပုံ၊ တရုတ်ဈေးကွက်သို့ ဝင်ရောက်ပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု 15 သန်းကို လက်ခံရယူနည်း။
4. Natalya Teplukhina၊ Vue.js ပင်မအဖွဲ့အဖွဲ့ဝင်၊ GoogleDevExpret - GitLab တွင် အင်တာဗျူးကို မည်သို့ဖြေဆိုရမည်နည်း၊ Vue ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအဖွဲ့သို့ ဝင်ရောက်ပြီး ဝန်ထမ်းအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးဖြစ်လာသည်။
5. DeviceLock ၏တည်ထောင်သူနှင့် နည်းပညာဒါရိုက်တာ Ashot Oganesyan သည် သင်၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ခိုးယူကာ ငွေရှာနေသူဖြစ်သည်။
6. RUVDS မှ စျေးကွက်ရှာဖွေသူ Sania Galimova - စိတ်ရောဂါရှာဖွေရေးတွင် နေထိုင်ပုံနှင့် အလုပ်လုပ်ပုံ။ စိတျအပိုငျး 1. စိတျအပိုငျး 2.
7. Yandex.Money ၏ ရှေ့ဆုံးဌာနအကြီးအကဲ Ilya Kashlakov - ရှေ့တန်းအဖွဲ့ခေါင်းဆောင်ဖြစ်လာပုံနှင့် ယင်းနောက်တွင် မည်သို့နေထိုင်ရမည်နည်း။
8. McKinsey Digital Labs မှ အကြီးတန်း ဒစ်ဂျစ်တယ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ Vlada Rau - Google မှာ အလုပ်သင် ဘယ်လိုရနိုင်မလဲ၊ တိုင်ပင်ပြီး လန်ဒန်ကို ပြောင်းရွှေ့ပါ။.
9. Richard "Levlord" Grey သည် Duke Nukem 3D၊ SiN၊ Blood ဂိမ်းများကိုဖန်တီးသူ Richard "Levlord" Grey - သူ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဘဝ၊ အကြိုက်ဆုံးဂိမ်းများနှင့် မော်စကိုအကြောင်း.
10. အတွေ့အကြုံ 12 နှစ်ရှိသော ဂိမ်းဒီဇိုင်နာနှင့် ဂိမ်းထုတ်လုပ်သူ Vyacheslav Dreher သည် ဂိမ်းများ၊ ၎င်းတို့၏ ဘဝသံသရာနှင့် ငွေရှာခြင်းအကြောင်း
11. GameAcademy မှ နည်းပညာဒါရိုက်တာ Andrey - ဗီဒီယိုဂိမ်းများက သင့်အား စစ်မှန်သော အရည်အချင်းများ ဖွံ့ဖြိုးလာစေရန်နှင့် သင့်အိပ်မက်အလုပ်ကို ရှာဖွေရန် မည်သို့ကူညီပေးမည်နည်း။
12. Badoo မှ PHP developer ကို ဦးဆောင်သူ Alexander Vysotsky - Badoo တွင် PHP တွင် Highload ပရောဂျက်များကို ဖန်တီးပုံ။
13. Delivery Club မှ လက်ထောက် CTO Andrey Evsyukov - 50 ရက်အတွင်း သက်ကြီးရွယ်အို အယောက် 43 ကို ငှားရမ်းခြင်းနှင့် အလုပ်ခန့်ထားမှုဆိုင်ရာ မူဘောင်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ပုံအကြောင်း
14. Doom၊ Quake နှင့် Wolfenstein 3D ဂိမ်းများကို ဖန်တီးသူ John Romero - DOOM ကို ဖန်တီးပုံအကြောင်း ဇာတ်လမ်းများ
15. ဟက်ကာ Flipper Zero အတွက် Tamagotchi ကို ဖန်တီးသူ Pasha Zhovner သည် သူ၏ ပရောဂျက်နှင့် အခြားလုပ်ဆောင်ချက်များအကြောင်း
16. Google မှ ဘာသာဗေဒလေ့လာသုံးသပ်သူ Tatyana Lando - Google Assistant သည် လူသားတို့၏ အပြုအမူကို သင်ကြားနည်း
17. အငယ်တန်းမှ Sberbank ၏အမှုဆောင်ဒါရိုက်တာအထိလမ်းကြောင်း။ Alexey Levanov နှင့်အင်တာဗျူး

source: www.habr.com