Tun Lin Mg

Data Science လုပ်ငန်းများဆောင်ရွက်ရာမှာ Methodology က မလိုအပ်ဘူးလို့ အတော်များများထင်တက်ကြပေမယ့် တကယ့်ပညာရှင်များကတော့ data တွေကို စနစ်တကျ ကိုင်တွယ်နိုင်ဖို့ Methodology အမှန်တကယ်လိုအပ်တယ်လို့ ပြောပါတယ်။ Methodology မကောင်းရင် အောင်မြင်တာတောင် အောင်မြင်သင့်သလောက်မအောင်မြင် ဖြစ်တက်ပါတယ်။ Marketing, producing, software developing စတဲ့ အခြားနယ်ပယ် တွေမှာလည်း လုပ်ငန်းအောင်မြင်ဖို့ အသုံးပြုတဲ့ Methodology တွေရှိတက်ပါတယ်။ အလားတူ Data Science နယ်ပယ်မှာလည်း အသုံးပြုစရာ Methodology အများအပြားရှိပြီး အဲဒီထဲကမှ Foundational Methodology (foundational methodology for data science) ဟာ အသုံးများတဲ့ Methodology တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

Data Analyst လုပ်ငန်းစဉ်များဆောင်ရွက်ဖို့ Tools အမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုရပါတယ်။ ဒီTolls အားလုံးကို သုံးတက်ဖို့ မလိုနိုင်ပေမယ့် ဘယ်လို နေရာမှာ ဘယ် Tools ကို သုံးသင့်တယ်ဆိုတာနဲ့ Tool တစ်ခုချင်းစီရဲ့အားနည်းချက် အားသာချက်တွေကို သိထားသင့်ပါတယ်။ ကျွန်တော်တို့ Data Science လုပ်ဆောင်ရာမှာ သုံးတဲ့ Tool အတော်များများဟာ open source တွေဖြစ်ကြပြီး ငွေကြေး အကုန်အကျနည်းပါးစွာနဲ့ ရယူအသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။

What is Report? data analyst များသည် မိမိ တင်ပြလိုသည့်အချက် မိမိတွေ့ရှိချက်များကို အများသိရှိစေရန် Report များ ရေးသားတင်ပြကြရပါတယ်။ Who wrote the report? လုပ်ငန်းအဖွဲ့အစည်းများအနေနဲ့ကလည်း မိမိတို့လုပ်ငန်းအတွက် ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးနဲ့ Report များကို ရေးသားရန် data analyst၊ data science၊ business analyst တို့ကို တာဝန်ပေးတက် ကြပါသည်။

  Data science မလေ့လာမီ data science နယ်ပယ်တွင်အသုံးများနေတဲ့ ဝေါဟာရများကို အကြောင်း ပြောချင်ပါတယ်။ Data science အသုံးအနှုန်းလို့ ပြောပေမယ့် အချို့ အသုံးအနှုန်းတွေဟာ AI လိုနည်းပညာတွေမှာပါ သုံးနှုန်းနေတဲ့အသုံးအနှုန်းတွေဖြစ်ပြီး data scienceနဲ့ တိုက်ရိုက်မပတ်သက်သော်လည်း သိရှိထားဖို့လိုအပ်တာကြောင့် ထည့်သွင်း လိုက်ရပါတယ်။ နည်းပညာနယ်ပယ်မှ အချို့ဝေါဟာရများဟာ မိမိ မိခင်ဘာသာရပ်အတိုင်း နားလည်အောင် ပြန်ဆိုရန် အခက်အခဲရှိပြီး အဆိုပါ စကားလုံးများကို နားမလည်ပါက လေ့လာမှုပိုင်းတွင် ကြီးစွာ အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်ပါတယ်။ ဘာသာရပ်တစ်ခုကို လေ့လာတော့မှယ်ဆိုရင် အဆိုပါ ဘာသာရပ်နဲ့ ပတ်သက်တဲ့ စကားလုံးဝေါဟာရအချို့ကို ကြိုတင်လေ့လာထားရန်လိုအပ်ပါတယ်။

Data Science ဆိုတာဘာလဲ? ၂၀ ရာစုနှောင်း ၂၁ ရာစု ပိုင်းထဲမှာ Data Science အလုပ်ဟာ Sexy အကျဆုံး အသက်မွေးဝမ်း လို့ လူအတော်များများ ပြောကြပါတယ်။ data science ဟာ ဘာသာရပ်တစ်ခုတည်းမဟုတ်ဘဲ ဘာသာရပ်များစွာ စုစည်းထားတာဖြစ်ပြီး data= အချက်အလက် နဲ့ science=သိပ္ပံ ဆိုတဲ့ စကားရပ်နှစ်ခုကိုပေါင်းထားပါတယ်။ ဘာသာပြန် ရရင် data science = အချက်အလက်များကို လေ့လာသော သိပ္ပံပညာရပ် ဆိုပြီး ဖြစ်နေပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဗျာ data science ကို အဘိဓာတ်အတိုင်း မြန်မာမှုပြုခြင်းထက် data science လို့ပဲ ခေါ်တာ ပိုနားထောင်ကောင်းမယ်လို့ ထင်ပါတယ်။