ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် သို့မဟုတ် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူကောင်းတစ်ဦးဖြစ်ရန် လိုအပ်သောစွမ်းရည်များအကြောင်း ဆောင်းပါးများစွာရှိသော်လည်း အောင်မြင်ရန် လိုအပ်သောစွမ်းရည်များအကြောင်း ဆောင်းပါးအနည်းငယ်တွင်- ထူးထူးခြားခြား စွမ်းဆောင်ရည်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲမှုမှချီးကျူးခြင်း၊ ရာထူးတိုးခြင်း သို့မဟုတ် အထက်ဖော်ပြပါအရာအားလုံးတို့ဖြစ်သည်။ ယနေ့တွင် စာရေးသူသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်နှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူအဖြစ် အောင်မြင်မှုရရှိရန် သင်ယူထားခဲ့သော သူ၏ ကိုယ်တွေ့အတွေ့အကြုံများကို မျှဝေလိုသည့် အကြောင်းအရာတစ်ခုကို ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့ထံ တင်ပြအပ်ပါသည်။
ကံကောင်းလိုက်တာ- Data Science မှာ အတွေ့အကြုံမရှိတဲ့အခါ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်ရာထူးကို ကမ်းလှမ်းခံရတယ်။ အလုပ်တာဝန်ကို ဘယ်လိုကိုင်တွယ်ပုံက ကွဲပြားတဲ့ ဇာတ်လမ်းဖြစ်ပြီး အလုပ်မ၀င်ခင် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ယောက် ဘာလုပ်မလဲဆိုတဲ့ မရေရာတဲ့ အတွေးမျိုးပဲ ရှိခဲ့တယ်လို့ ပြောချင်ပါတယ်။
ဒေတာပိုက်လိုင်းများတွင် အလုပ်လုပ်ရန် ယခင်အလုပ်က ဒေတာအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးဖြစ်သောကြောင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်အဖွဲ့သုံးသည့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ဒေတာမတ်ကို တီထွင်ခဲ့သည်။
ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်အဖြစ် ကျွန်ုပ်၏ပထမနှစ်တွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး ထုတ်လုပ်မှုတွင် ထည့်သွင်းရန်အတွက် ဒေတာပိုက်လိုင်းများ ဖန်တီးခြင်းတွင် ပါဝင်ခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်သည် နိမ့်ကျသော ပရိုဖိုင်ကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး မော်ဒယ်များ၏ နောက်ဆုံးအသုံးပြုသူများဖြစ်သည့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး သက်ဆိုင်သူများနှင့် အစည်းအဝေးများစွာတွင် မပါဝင်ပါ။
ကုမ္ပဏီမှာ ကျွန်တော်အလုပ်လုပ်တဲ့ ဒုတိယနှစ်မှာ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနဲ့ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ မန်နေဂျာက ထွက်ခွာသွားတယ်။ ထိုအချိန်မှစ၍ ကျွန်ုပ်သည် အဓိက ကစားသမားဖြစ်လာပြီး မော်ဒယ်များ တီထွင်ခြင်းနှင့် ပရောဂျက်သတ်မှတ်ရက်များကို ဆွေးနွေးခြင်းတွင် ပိုမိုတက်ကြွစွာ ပါဝင်ခဲ့သည်။
သက်ဆိုင်သူများနှင့် ဆက်ဆံရာတွင်၊ Data Science သည် လူအများကြားသိရသော်လည်း နားမလည်သော၊ အထူးသဖြင့် အကြီးတန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဆင့်များတွင် မရှင်းလင်းကြောင်း နားလည်သဘောပေါက်ပါသည်။
မော်ဒယ်ပေါင်း တစ်ရာကျော်ကို တည်ဆောက်ခဲ့ပေမယ့် မော်ဒယ်တွေကို စျေးကွက်ရှာဖွေရေးက အဓိက တောင်းဆိုထားပေမယ့် သူတို့ရဲ့တန်ဖိုးကို ဘယ်လိုပြရမှန်းမသိတဲ့အတွက် သုံးပုံတစ်ပုံသာ အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။
ကျွန်ုပ်၏အဖွဲ့၀င်တစ်ဦးသည် ဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့၏တန်ဖိုးကို အကြီးတန်းစီမံခန့်ခွဲသူဟု ခံစားမိသော မော်ဒယ်တစ်ခုကို လအတန်ကြာ တီထွင်ဖန်တီးခဲ့သည်။ အိုင်ဒီယာက မော်ဒယ်ကို တီထွင်ပြီးသည်နှင့် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးကို ဖြန့်ကြက်ရန်နှင့် ၎င်းကို အသုံးပြုရန် မားကတ်တင်းအဖွဲ့များကို တွန်းအားပေးရန်ဖြစ်သည်။
machine learning model က ဘာလဲဆိုတာ ဘယ်သူမှ နားမလည်နိုင်သလို အသုံးပြုခြင်းရဲ့တန်ဖိုးကို နားမလည်နိုင်တာကြောင့် ပြီးပြည့်စုံတဲ့ ပျက်ကွက်မှုဖြစ်လာပါတယ်။ ရလဒ်အနေနဲ့ကတော့ ဘယ်သူမှ မလိုချင်တဲ့အရာအတွက် လတွေ အလဟဿဖြစ်ခဲ့ရပါတယ်။
ဒီလိုအခြေအနေတွေကနေ သင်ခန်းစာအချို့ကို ကျွန်တော် သင်ယူခဲ့ပြီးပါပြီ၊ အောက်မှာ ကျွန်တော်ပေးပါ့မယ်။
အောင်မြင်သော Data ပညာရှင်တစ်ယောက်ဖြစ်လာရန် သင်ယူခဲ့သော သင်ခန်းစာများ
1. မှန်ကန်သော ကုမ္ပဏီကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် အောင်မြင်မှုအတွက် သင့်ကိုယ်သင် ထူထောင်ပါ။
ကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင် အင်တာဗျူးလုပ်သောအခါ၊ ဒေတာယဉ်ကျေးမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လက်ခံကျင့်သုံးပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အသုံးပြုသည့်အကြောင်း မေးမြန်းပါ။ ဥပမာများမေးပါ။ မော်ဒယ်စတင်ရန် သင့်ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံကို တည်ဆောက်ထားခြင်းရှိမရှိ ရှာဖွေပါ။ အကယ်၍ သင်သည် ဒေတာအကြမ်းကို ဆွဲထုတ်ပြီး သန့်ရှင်းရန် ကြိုးစားရန် အချိန်၏ 90% ကို ဖြုန်းပါက၊ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးအနေဖြင့် သင်၏တန်ဖိုးကို သက်သေပြရန် မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန် အချိန်အနည်းငယ်သာ ကျန်တော့မည်ဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်အဖြစ် ပထမဆုံးအကြိမ် ငှားရမ်းခံရပါက သတိထားပါ။ ဒေတာယဉ်ကျေးမှုပေါ် မူတည်၍ ၎င်းသည် ကောင်းခြင်း သို့မဟုတ် ဆိုးခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ကုမ္ပဏီက လူသိများလိုသောကြောင့် အကြီးတန်းစီမံခန့်ခွဲမှုမှ Data Scientist ကို ငှားရမ်းပါက မော်ဒယ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ပိုမိုခံနိုင်ရည်ရှိမည် ဖြစ်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် Data Science ကိုအသုံးပြုပါ။ဒါပေမယ့် တကယ်ဆို ဘာကိုဆိုလိုမှန်း မသိပါဘူး။ ထို့အပြင်၊ သင်သည် ဒေတာမောင်းနှင်သည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုကို တွေ့ရှိပါက ၎င်းနှင့်အတူ ကြီးပွားမည်ဖြစ်သည်။
2. ဒေတာနှင့် အဓိက စွမ်းဆောင်ရည် အညွှန်းများ (KPIs) ကို သိပါ။
အစပိုင်းမှာတော့ data engineer တစ်ယောက်အနေနဲ့ data scientists အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့အတွက် analytical data mart တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့တာလို့ ပြောခဲ့ပါတယ်။ ကျွန်ုပ်ကိုယ်တိုင် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ယောက်ဖြစ်လာသဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်သည် ယခင်အခန်းကဏ္ဍတွင် ဒေတာအကြမ်းဖြင့် အပြင်းအထန်လုပ်ဆောင်သောကြောင့် မော်ဒယ်များ၏ တိကျမှုကို တိုးစေမည့် အခွင့်အလမ်းသစ်များကို ရှာဖွေနိုင်ခဲ့ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ကမ်ပိန်းတစ်ခု၏ ရလဒ်များကို တင်ပြခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်သည် ပိုမိုမြင့်မားသော ပြောင်းလဲမှုနှုန်းများ (ရာခိုင်နှုန်းအဖြစ်) ထုတ်ပေးသည့် မော်ဒယ်များကို ပြသပြီးနောက် ကမ်ပိန်း KPI များထဲမှ တစ်ခုကို တိုင်းတာနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ၎င်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ချိတ်ဆက်နိုင်သည့် လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည်အတွက် မော်ဒယ်၏တန်ဖိုးကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။
3. သက်ဆိုင်သူများထံ ၎င်း၏တန်ဖိုးကို ပြသခြင်းဖြင့် စံနမူနာကို လက်ခံကျင့်သုံးရန် သေချာစေပါ။
သင့်သက်ဆိုင်သူများသည် သင့်လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် သင့်ပုံစံများကို ဘယ်သောအခါမှ အသုံးမပြုပါက ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးအနေဖြင့် သင်ဘယ်တော့မှ အောင်မြင်မည်မဟုတ်ပါ။ မော်ဒယ်မွေးစားခြင်းကို သေချာစေသည့် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ လုပ်ငန်းအတွက် နာကျင်မှုအချက်ကို ရှာဖွေပြီး မော်ဒယ်က မည်သို့ကူညီပေးနိုင်ကြောင်း ပြသရန်ဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ အရောင်းအဖွဲ့နှင့် စကားပြောပြီးနောက်၊ ကိုယ်စားလှယ်နှစ်ဦးသည် ကုမ္ပဏီ၏ဒေတာဘေ့စ်ရှိ သန်းပေါင်းများစွာသော သုံးစွဲသူများကို အချိန်ပြည့်လုပ်ဆောင်နေကြောင်း ကျွန်ုပ်သဘောပေါက်လိုက်ပါသည်။ ရွေးချယ်မှုတွင် စံသတ်မှတ်ချက်အစုံကို အသုံးပြုသော်လည်း ကိုယ်စားလှယ်များသည် သုံးစွဲသူတစ်ဦးကို တစ်ကြိမ်လျှင် ကြည့်ရှုသောကြောင့် ရွေးချယ်မှုမှာ အချိန်ကြာမြင့်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တီထွင်ထားသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ ကိုယ်စားလှယ်များသည် အဖွဲ့လိုင်စင်ကို ဝယ်ယူရန် ဖြစ်နိုင်ခြေအရှိဆုံး သုံးစွဲသူများကို ပစ်မှတ်ထားနိုင်ပြီး အချိန်အနည်းငယ်အတွင်း ပြောင်းလဲနိုင်ခြေကို တိုးမြှင့်နိုင်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် အရောင်းအဖွဲ့နှင့် ဆက်နွှယ်နိုင်သော အဓိက စွမ်းဆောင်ရည် အညွှန်းကိန်းများအတွက် ပြောင်းလဲနှုန်းများကို တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့် အချိန်ကို ပိုမိုထိရောက်စွာ အသုံးပြုခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
နှစ်အတော်ကြာကြာ တူညီတဲ့ မော်ဒယ်လ်တွေကို ထပ်ခါထပ်ခါ တီထွင်ခဲ့ပြီး အသစ်အဆန်းတွေ မလေ့လာတော့ဘူးလို့ ခံစားခဲ့ရတယ်။ အခြားရာထူးတစ်ခုကိုရှာရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့ပြီး ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူအဖြစ် ရာထူးတစ်ခုရခဲ့သည်။ မားကတ်တင်းကို ပံ့ပိုးကူညီနေသော်လည်း ကျွန်ုပ်သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် ဖြစ်စဥ်အချိန်နှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် တာဝန်ဝတ္တရားများ ကွာခြားချက်မှာ ပို၍ သိသာထင်ရှားလှသည်တော့ မဟုတ်ပေ။
ဒါက A/B စမ်းသပ်မှုတွေကို ပထမဆုံး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရှာတွေ့ခဲ့တာပါ။ အားလုံး စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် မှားယွင်းနိုင်သည့် နည်းလမ်းများ။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးအနေဖြင့်၊ ၎င်းအား စမ်းသပ်ရေးအဖွဲ့အတွက် သီးသန့်ထားသောကြောင့် A/B စမ်းသပ်ခြင်းတွင် လုံးဝအလုပ်မလုပ်ခဲ့ပါ။ ပရီမီယံပြောင်းလဲခြင်းနှုန်းထားများ တိုးမြှင့်ခြင်းမှ သုံးစွဲသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှင့် လှည့်စားခြင်းမှ ကာကွယ်ခြင်းအထိ ကျယ်ပြန့်သော စျေးကွက်ချဲ့ထွင်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ ကျယ်ပြန့်စွာ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ ဒေတာကြည့်ရှုရန် နည်းလမ်းများစွာကို သင်ယူခဲ့ပြီး ရလဒ်များကို စုစည်းကာ သက်ဆိုင်သူများနှင့် အကြီးတန်းစီမံခန့်ခွဲသူများထံ တင်ပြရန် အချိန်များစွာကုန်ဆုံးခဲ့သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်သည် အများအားဖြင့် မော်ဒယ်တစ်မျိုးကို လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ဟောပြောပွဲများ မကြာခဏ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ နှစ်အနည်းငယ်ကြာအောင် မြန်မြန်ဆန်ဆန် အောင်မြင်တဲ့ အကဲခတ်သူဖြစ်ဖို့ သင်ယူခဲ့တယ်။
အောင်မြင်သော Data Analyst တစ်ယောက်ဖြစ်လာရန် သင်ယူခဲ့သော ကျွမ်းကျင်မှုများ
1. အချက်အလက်ဖြင့် ပုံပြင်များကို ပြောပြရန် သင်ယူပါ။
အထီးကျန်မှုတွင် KPI များကို မကြည့်ပါနှင့်။ သူတို့ကိုချိတ်ဆက်ပါ၊ လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးကိုကြည့်ပါ။ ယင်းက သင့်အား အချင်းချင်း လွှမ်းမိုးနိုင်သော နယ်ပယ်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ အကြီးတန်း စီမံခန့်ခွဲသူသည် လုပ်ငန်းကို မှန်ဘီလူးဖြင့် ကြည့်ရှုပြီး ရာထူးတိုးရန် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချရမည့်အချိန်ရောက်သောအခါ ဤကျွမ်းကျင်မှုကို သရုပ်ပြသူအား သတိပြုမိပါသည်။
2. အရေးယူနိုင်သော အကြံဥာဏ်များပေးပါ။
လုပ်ငန်းကို ပံ့ပိုးပါ။ ထိရောက်သောစိတ်ကူး ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်။ အရင်းခံပြဿနာကို ကိုင်တွယ်နေတယ်လို့ မပြောရသေးတဲ့ အဖြေတစ်ခုကို သင် တက်ကြွစွာ ကမ်းလှမ်းရင် ပိုကောင်းပါတယ်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် မားကတ်တင်းကို ပြောပါက၊ "မကြာသေးမီက ဆိုက်လာရောက်သူဦးရေ လစဉ်လတိုင်း လျော့ကျလာသည်ကို ကျွန်ုပ်သတိပြုမိခဲ့သည်။". ဒါက ဒက်ရှ်ဘုတ်မှာ သူတို့ သတိပြုမိတဲ့ လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ သင်က လေ့လာချက်ကိုသာ ဖော်ပြထားတဲ့အတွက် လေ့လာသူအနေနဲ့ တန်ဖိုးရှိတဲ့ ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုမှ မကမ်းလှမ်းခဲ့ပါဘူး။
ယင်းအစား၊ အကြောင်းရင်းကိုရှာဖွေရန်နှင့် အဖြေတစ်ခုတင်ပြရန် အချက်အလက်ကို စစ်ဆေးပါ။ မားကတ်တင်းအတွက် ပိုကောင်းတဲ့ ဥပမာတစ်ခုက- "ကျွန်ုပ်တို့၏ဝဘ်ဆိုဒ်သို့လာရောက်လည်ပတ်သူအရေအတွက် မကြာသေးမီက ကျဆင်းလာသည်ကို ကျွန်ုပ်သတိပြုမိခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ Google ရှာဖွေမှုအဆင့်များကို ကျဆင်းသွားစေသည့် မကြာသေးမီက ပြောင်းလဲမှုများကြောင့် ပြဿနာ၏ရင်းမြစ်မှာ အော်ဂဲနစ်ရှာဖွေမှုဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တွေ့ရှိခဲ့သည်။". ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် သင်သည် ကုမ္ပဏီ၏ KPIs များကို ခြေရာခံပြီး အပြောင်းအလဲကို သတိပြုမိကြောင်း၊ အကြောင်းရင်းကို စုံစမ်းစစ်ဆေးပြီး ပြဿနာအတွက် အဖြေတစ်ခုကို အဆိုပြုကြောင်း ပြသသည်။
3. ယုံကြည်စိတ်ချရသော အကြံပေးတစ်ဦးဖြစ်ပါစေ။
သင်ပံ့ပိုးပေးသည့်လုပ်ငန်းနှင့်ပတ်သက်သော အကြံဉာဏ်များ သို့မဟုတ် မေးခွန်းများအတွက် သင့်သက်ဆိုင်သူများထံ ပထမဆုံးလာရောက်သူဖြစ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤအရည်အချင်းများကို ပြသရန် အချိန်ယူရသောကြောင့် ဖြတ်လမ်းမရှိပါ။ ၎င်းအတွက် အဓိကသော့ချက်မှာ အမှားအယွင်းအနည်းဆုံးဖြင့် အရည်အသွေးမြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို တသမတ်တည်း ပေးပို့ခြင်းဖြစ်သည်။ နောက်တစ်ကြိမ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်တစ်ခု ပေးသောအခါတွင် လူများက အံ့သြနိုင်သောကြောင့် မှားယွင်းသော တွက်ချက်မှုတိုင်းသည် သင့်အား ယုံကြည်စိတ်ချရသော အမှတ်များကို ကုန်ကျစေလိမ့်မည်- ပြီးခဲ့တဲ့ အကြိမ် မှားခဲ့ ရင် ဒီ တစ်ခေါက် လည်း မှား ပါ တယ် ။. သင့်အလုပ်ကို အမြဲတမ်း နှစ်ဆစစ်ဆေးပါ။ သင်၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့်ပတ်သက်၍ သံသယများရှိပါက ၎င်းတို့ကိုမတင်ပြမီ သင့်မန်နေဂျာ သို့မဟုတ် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များအား သင့်နံပါတ်များကို ကြည့်ရှုခိုင်းရန်လည်း မထိခိုက်စေပါ။
4. ရှုပ်ထွေးသောရလဒ်များကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ဆက်သွယ်ပြောဆိုရန် လေ့လာပါ။
တဖန်၊ ထိထိရောက်ရောက် ပြောဆိုဆက်ဆံပုံကို လေ့လာရန် ဖြတ်လမ်းမရှိပါ။ ဒါက အလေ့အကျင့်လိုပြီး အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ သင်ပိုကောင်းလာပါလိမ့်မယ်။ သော့ချက်မှာ သင်လုပ်လိုသည့်အရာ၏ အဓိကအချက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်နှင့် သင်၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်အရ သက်ဆိုင်သူများမှ လုပ်ငန်းတိုးတက်စေရန် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် မည်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်များကိုမဆို အကြံပြုရန်ဖြစ်သည်။ သင်ဟာ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုထဲမှာ မြင့်မားလေလေ၊ သင့်ရဲ့ ဆက်သွယ်ရေးစွမ်းရည်က ပိုအရေးကြီးလေပါပဲ။ ရှုပ်ထွေးသောရလဒ်များကို ဆက်သွယ်ပြောဆိုခြင်းသည် သက်သေပြရန် အရေးကြီးသောကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်နဲ့ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူအဖြစ် အောင်မြင်မှုရဲ့လျှို့ဝှက်ချက်တွေကို နှစ်ပေါင်းများစွာ လေ့လာခဲ့ရတယ်။ လူတွေဟာ အောင်မြင်မှုကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုပုံချင်း မတူကြပါဘူး။ "အံ့သြဖွယ်" နှင့် "ကြယ်စင်" အကဲခတ်သူအဖြစ် ဖော်ပြခံရခြင်းသည် ကျွန်ုပ်၏မျက်လုံးထဲတွင် အောင်မြင်မှုဖြစ်သည်။ အခု ဒီလျှို့ဝှက်ချက်တွေကို မင်းသိသွားတော့ မင်းလမ်းက မင်းကို အောင်မြင်မှုတွေဆီ မြန်မြန်ဆန်ဆန် ပို့ဆောင်ပေးလိမ့်မယ် လို့ ငါမျှော်လင့်တယ် ဒါပေမယ့် မင်းသတ်မှတ်ထားတာ။
သင်၏အောင်မြင်မှုလမ်းကြောင်းကို ပိုမြန်စေရန်အတွက် ပရိုမိုကုဒ်ကို သိမ်းဆည်းပါ။ HABRနဖူးစည်းတွင်ဖော်ပြထားသော လျှော့စျေးသို့ အပို 10% ရရှိနိုင်သည်။
နောက်ထပ်သင်တန်းများ
အထူးအသားပေး ဆောင်းပါးများ
source: www.habr.com