Data Lighthouse

Data Analyst အဖြစ် အလုပ်လျှောက်ဖို့ Portfolio လေး ဆောက်ချင်တယ်။ ဘယ်ကနေ စလုပ်ရမလဲ။

ဒီနေ့တော့ ကျွန်တော်က Data Analyst အဖြစ် အလုပ်ရှာနေတဲ့ သူတွေအတွက် Portfolio ဆောက်လို့ရမယ့် နည်းလမ်းလေး တခုကို မျှဝေ ပေးချင်ပါတယ်။

ကျွန်တော် အရင်တုန်းက ကိုယ့်ဘာသာ Dashboard လေးတွေ စမ်းလုပ်ကြည့်ရင်း Portfolio လေး ဆောက်ချင်ခဲ့ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် အဲဒီအချိန်တုန်းကတော့ Dataset တွေကို ဘယ်က ရှာရမှန်း မသိခဲ့သလို Portfolio ဆောက်ဖို့ ဘယ်လို စရမှန်းလည်း မသိခဲ့ပါဘူး။

2022 နှစ်လယ်လောက်ကျ LinkedIn မှာ Data Challenge တွေ ရှိတယ် ဆိုတာ သိခဲ့ရပါတယ်။

ကျွန်တော် သိသလောက် LinkedIn မှာ Data Challenge တွေကို လတိုင်း လုပ်ပေးနေတဲ့ Community 2 ခုရှိပါတယ်။

ပထမ တခုကတော့ ONYX Data ဖြစ်ပြီး နောက်တခုကတော့ FP20 Analytics ပါ။

ကျွန်တော်က ONYX Data က လုပ်တဲ့ Challenge တွေပဲ ဝင်ပြိုင်ဖူးတာမို့ FP20 Analytics ရဲ့ Challenge တွေကိုတော့ မသိပါဘူး။

ONYX Data မှာဆိုရင် အခုလက်ရှိ လုပ်နေတဲ့ Challenge ရဲ့ Dataset တင် မဟုတ်ဘဲ အရင်လတွေက လုပ်ခဲ့တဲ့ Challenge တွေရဲ့ Dataset တွေ ကိုလည်း သူတို့ရဲ့ Website မှာ ပေးထားသေးတာမို့ ကိုယ်စိတ်ဝင်စားတဲ့ Dataset ကိုပဲ သုံးပြီး Dashboard ဆောက်လို့ရပါတယ်။

နောက်ပြီး Data Visualization လုပ်တဲ့ Tool တွေကိုလည်း ကိုယ်ကျွမ်းကျင်တဲ့ Tool ကို သုံးလို့ရတာမို့ တကယ် အဆင်ပြေပါတယ်။

ဒါကြောင့်မို့ ကိုယ်က Data Challenge တွေကို ဝင်ပြိုင်ချင်တယ်ဆိုရင် ပြိုင်ပွဲဝင်တဲ့ သူတွေကို ကူညီပေးနေတဲ့ Community တွေ ရှိတာမို့ ကြိုးစား ကြည့်ကြဖို့ တိုက်တွန်းပါတယ်။

အားလုံးပဲ အစစအရာရာ အဆင်ပြေ ချောမွေ့ကြပါစေ။

ကျွန်တော် Page မှာ ရေးခဲ့သမျှ Content အားလုံးကို Post တခုတည်းမှာ စုပေးထားပါတယ်။ နောက်ထပ် Content တွေ ကိုလည်း ဒီ Post မှာ ထပ်ပေါင်းပေးသွားပါဦးမယ်။

Data Enthusiast တွေအတွက် တစုံတရာ အထောက်အကူ ဖြစ်ပါစေလို့ မျှော်လင့်ပါတယ်။

How to apply for financial aid in Coursera?
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=128458930033899&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

Microsoft PowerBI Self-Study
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=224908497055608&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

Data Science Self-Study (Part - 1)
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=227339876812470&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

Data Science Self-Study (Part - 2)
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=236311902581934&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

Data လောကထဲကို ဝင်ရောက်ဖို့ ဆိုရင်
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=259299226949868&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

Google လား IBM လား
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=261336040079520&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

Tools for Data Analyst
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=322285607317896&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

အောက်က Post ၃ခု ကတော့ စာအုပ် ၃ အုပ် အကြောင်း Sharing လုပ်ပေးထားတ​ဲ့ ဟာပါ။

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & Tensorflow
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=270813985798392&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

Practical Statistics for Data Science
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=226085106937947&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

Elementary Statistics
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=143582368521555&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz

Would like to appreciate Min Thway Khaing for great posters.

Data Analyst တယောက်ဖြစ်ချင်တယ်၊
ဘယ် Tools တွေကို သင်ထားရမလဲ။

ဒီနေ့တော့ ကျွန်တော်က Data Analyst တယောက္မှာ
ရှိသင့့်တဲ့၊ လိုအပ်တဲ့ Skills တွေကို ပြောသွားမှာ
မဟုတ်ဘဲ ဘယ် Tool တွေကို သင်ထား၊ တတ်ထားသင့့်သလဲ ဆိုတဲ့ အကြောင်းလေး​ကို sharing လုပ်ပေးချင်ပါတယ်။

🔹Excel
Data Analyst တယောက်အတွက် Excel ဆိုတာက
မရှိမဖြစ် တတ်ထားသင့်တဲ့ အခြေခံ အကျဆုံး Tool လို့ မြင်ပါတယ်။ တချို့ Company တွေမှာ ဆိုရင် Excel ကိုပဲ အဓိက Data Analysis Tool အဖြစ် သုံးကြပါတယ်။

နောက်ပြီး Excel ဆိုတာက ဒီ Data Analysis နယ်ပယ်မှာ တင်မဟုတ်ဘဲ နယ်ပယ်တိုင်းမှာ အသုံးဝင်တဲ့ Tool တခု ဖြစ်တာမို့ တတ်ထားရင်လည်း လုံးဝ အမှား မရှိပါဘူး။

ကျွန်တော် တွေ့ရသလောက်ဆိုရင် Company အကြီးကြီးတွေ မှာတောင် Excel ကို သုံးသင့့်တဲ့ နေရာမှာ သုံးနေကြတုန်းပါပဲ။

Excel မှာလည်း Power BI လိုမျိုး Power Pivot တွေနဲ့ Dashboard တွေကို သူ့အတိုင်းအတာနဲ့သူ ကောင်းကောင်း ဆောက်လို့ ရပါသေးတယ်။

🔹SQL
ဒုတိယအနေနဲ့ Power BI ကို မသင်ဘဲ SQL ကိုပဲ အရင်သင်ကြည့်ဖို့ အကြံပြုချင်ပါတယ်။ ဘာလို့ဆို Power BI သည် Excel ရရင် သင်ရတာ လွယ်တာကြောင့် သင်ယူရတဲ့ အချိန်က အရမ်းကြာမှာ မဟုတ်ပါဘူး။

ကိုယ် ကိုင်တွယ်ရတဲ့ Data တွေက များလာတာနဲ့ အမျှ Powerful ဖြစ်တဲ့ Tool တွေ ကိုလည်း သုံးဖို့ လိုအပ်လာပါပြီ။ Excel ဆိုတာကလည်း သူ့အတိုင်းအတာနဲ့ သူ Limitation ရှိတာမို့ Database တွေရဲ့ အခန်းကဏ္ဍက အရေးပါ လာပါတယ်။

အဲဒီတော့ Database တွေကို စကားပြောရမယ့် Langauge တခု လိုလာတယ်ဆိုပါတော့။ Database တွေနဲ့ ပတ်သက်ပြီး Data Engineer တွေ Database Administrator တွေ လောက် ထဲထဲ ဝင်ဝင် သိစရာမလိုဘဲ Data Analyst တယောက် သိသင့်တဲ့ အတိုင်းအတာ အထိပဲ SQL ကို သိထားရင် လုံလောက်တယ်လို့ ထင်မိပါတယ်။

ဒါ့အပြင် SQL နဲ့လည်း Data Analysis နဲ့ပတ်သက်တာတွေကို လွယ်လွယ်ကူကူနဲ့ လုပ်လို့ရပါသေးတယ်။

🔹Power BI
Power BI နဲ့ Tableau မှာ Power BI က Local Market မှာ Demand ပိုများပါတယ်။ အသုံးပြုရတဲ့ လွယ်ကူတဲ့ အပြင် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းနဲ့ Dashboard တွေ ဆောက်လို့ရတာကြောင့် သိပ် အခက်အခဲမရှိတာမို့ လူကြိုက္များကြပါတယ်။

Excel မှာ Dashboard ဆောက်ဖူးတဲ့ အတွေ့အကြုံရှိတယ် ဆိုရင်တော့ Power BI ကို သင်ရတာ ခက်ခဲမှာ မဟုတ်ဘဲ လွယ်လွယ်ကူကူနဲ့ သင်လို့ရနိုင်ပါတယ်။

ဒီ Post ရဲ့နောက်ဆုံးမှာလည်း Power BI ကို Self-study လုပ်လို့ရမယ့် နည်းလေးအကြောင်း Sharing လုပ်ပေးထားတဲ့ Post လေးကို ထည့်ပေးထားပါသေးတယ်။

🔹 Python
ကျွန်တော်အပါအဝင် Data လောကထဲ စဝင်ဖို့ကြိုးစားနေတဲ့သူ တော်တော်များများက Python ကိုပဲ စသင်ဖို့တွေးကြပါတယ်။

တကယ်တော့ Python သည် Corporate တွေ၊ Data row ပေါင်း သိန်းချီ သန်းချီတဲ့ ဟာတွေကို Handle ဖို့နဲ့ အချိန်ကုန်သက်သာအောင် သုံးကြတာ များပါတယ်။

ဒါကြောင့်မို့ Python က Data Analyst တယောက်အတွက် အရင်ဆုံးသင်ရမယ့် Tool မဟုတ်ဘဲ အချိန်အတိုင်းအတာ တခုရောက္မှသာ သင်ထားသင့်တဲ့ Tool လို့ မြင်ပါတယ်။

🔹Cloud
ဒါကတော့ လုံးဝ Optional ပါ။
ကိုယ်က အပေါ်က Tool တွေကို ကျွမ်းကျွမ်းကျင်ကျင် တတ်မြောက်ပြီလို့ ခံစားရရင်တော့ Cloud နဲ့ပတ်သက်တာတွေ ကိုလည်း သင်ယူထားလို့ ရပါသေးတယ်။

ကိုယ်က Company အကြီးကြီးတွေမှာပါ လုပ်ဖို့အထိ စိတ်ကူးရှိတယ်ဆိုရင် Azure ဖြစ်ဖြစ် AWS ဖြစ်ဖြစ် သင်ထားတာက မမှားပါဘူး။ Cloud ဆိုတိုင်းလည်း Cloud Infrastructure တွေကိုလေ့လာဖို့ပြောတာမဟုတ်ပါဘူး။

Data Warehouse ပိုင်းနဲ့ ပတ်သက်ပြီး Cloud Service တွေ ဖြစ်တဲ့ Amazon Redshift, SQL Warehouse & Big Query တို့ အကြောင်းကို နည်းနည်းပါးပါး သိထားရင်ဖြင့် ကိုယ့်အတွက် အလုပ်အကိုင် အခွင့်အလမ်း ပိုများလာမယ်လို့ ထင်ပါတယ်။

❗️ဒီ Tool တွေအားလုံးကို တတ်ဖို့လိုလား?

အခုမှ စလေ့လာမယ့်သူတွေအတွက် ဒီ Tool တွေအားလုံးကို အကုန်လုံး ကျွမ်းကျင်နေအောင် လိုက်လေ့လာစရာ မလိုဘူးလို့ ထင်ပါတယ်။

နောက်ပြီး လုပ်ငန်း တခုချင်းစီမှာ သုံးတဲ့ Tools တွေကလည်း တခုခုက မတူကြတာမို့ T-shaped skills ပုံစံမျိုးနဲ့ သင်ထားတာက ပိုကောင်းမယ်လို့ ထင်မိပါတယ်။

ဒါကတော့ အကယ်၍ ကျွန်တော်သာ အခုချိန် Data Analyst တယောက်ဖြစ်ဖို့ Tools တွေကို လေ့လာမယ်ဆိုရင် တွေးမိတဲ့ Roadmap လေးတခုကို Sharing လုပ်ပေးခြင်းပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

🔸Microsoft Power BI Self-study
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=224908497055608&id=100086093785015&mibextid=Nif5oz