09/09/2026
Data Background မရှိတဲ့နေရာကနေ စခဲ့တဲ့ ကျွန်တော်က ဒီနေ့ Data Class တစ်ခုကို ဘယ်လိုပုံစံနဲ့ ပြန်သင်ပေးနေသလဲ?
ဒီအကြောင်းကို ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင် ပြောတာထက် တက်ဖူးတဲ့ Students တွေရဲ့ Feedback တွေနဲ့ပဲ မျှဝေချင်ပါတယ်။
တစ်ယောက်နဲ့တစ်ယောက် Background မတူကြပါဘူး။
တချို့က Data/Tech Background လုံးဝမရှိဘူး။
တချို့က Online Course တွေကနေ ကိုယ်တိုင်လေ့လာဖူးတယ်။
တချို့က Career Change လုပ်ချင်တယ်။
တချို့က Power BI / SQL သိပြီးသားပေမယ့် Real Project မှာ ဘယ်လိုအသုံးချရမလဲ သိချင်တယ်။
ဒါပေမယ့် Reviews တွေကို ပြန်ဖတ်ကြည့်တဲ့အခါ ထပ်ခါထပ်ခါ တွေ့ရတဲ့ စကားတွေရှိပါတယ်။
“Real-world experience”
“Hands-on projects”
“More practical than theory”
“Interactive teaching”
“Career guidance”
“Beginner friendly”
တကယ်တော့ ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင်လည်း Data Background ကနေ စခဲ့တဲ့သူမဟုတ်ပါဘူး။
အစကတည်းက SQL ရေးတတ်ခဲ့တာမဟုတ်ဘူး။
Power BI ကျွမ်းကျင်ပြီးသားလည်း မဟုတ်ဘူး။
Data Analyst ဖြစ်ဖို့ ဘာတွေလိုအပ်လဲ၊ ဘယ်ကစလေ့လာရမလဲ၊ သင်ထားတဲ့ Technical Skills တွေကို Real Job မှာ ဘယ်လိုအသုံးချရမလဲဆိုတာ ကိုယ်တိုင်လေ့လာရင်း၊ မှားရင်း၊ ပြင်ရင်းနဲ့ ဒီ Journey ကို ဖြတ်လာခဲ့တာပါ။
ဒီနေ့မှာတော့ UK ရဲ့ အကြီးဆုံး Retail Businesses တွေထဲက တစ်ခုမှာ BI Developer အဖြစ် အလုပ်လုပ်နေပါတယ်။
Enterprise Environment မှာတော့ Data Volume, Data Sources နဲ့ Business Requirements တွေက ပိုပြီး Complex ဖြစ်လာပါတယ်။
Millions of rows ရှိတဲ့ Data တွေ၊ မတူညီတဲ့ Data Sources တွေ၊ Complex Data Models တွေနဲ့ အလုပ်လုပ်ရပါတယ်။
Power BI တစ်ခုတည်းနဲ့လည်း မပြီးပါဘူး။
SQL, Power BI, DAX, Data Pipelines, Cloud Data Platforms နဲ့ Automation Tools စတဲ့ Tool မျိုးစုံကို လိုအပ်တဲ့နေရာမှာ ချိတ်ဆက်အသုံးပြုရပါတယ်။
Technical Solution မှန်ရုံနဲ့လည်း မပြီးသေးပါဘူး။
Business Requirement ကို နားလည်ရတယ်။
Data Quality ကို စစ်ရတယ်။
Performance ကို စဉ်းစားရတယ်။
Data Model ကို scalable ဖြစ်အောင် တည်ဆောက်ရတယ်။
Stakeholders အမျိုးမျိုးနဲ့ အလုပ်လုပ်ရတယ်။
ပြီးတော့ Data အများကြီးထဲက Business အတွက် တကယ်အသုံးဝင်တဲ့ Insight ကို ထုတ်ပေးနိုင်ရပါတယ်။
ဒီလို Scale နဲ့ Complexity ရှိတဲ့ Real Corporate Environment မှာ နေ့တိုင်းအလုပ်လုပ်နေရတဲ့ Experience ကို Class ထဲကို ပြန်ယူလာတာပါ။
ဒါကြောင့် ဒီ Class မှာ Share ပေးချင်တာက
“Power BI ဘယ်လိုသုံးမလဲ၊ SQL ဘယ်လိုရေးမလဲ” ဆိုတာတစ်ခုတည်း မဟုတ်ပါဘူး။
Data ရလာရင် ဘယ်ကစကြည့်မလဲ?
Requirement မရှင်းရင် ဘာမေးမလဲ?
Data မှားနေရင် ဘယ်လိုစဉ်းစားမလဲ?
Data Model ကို ဘာကြောင့် ဒီလိုတည်ဆောက်ရတာလဲ?
Dashboard တစ်ခုက ဘယ် Business Question ကို ဖြေပေးနေတာလဲ?
Error တက်လာရင် ဘယ်လို Troubleshoot လုပ်မလဲ?
ကိုယ်လုပ်ထားတဲ့ Analysis ကို Stakeholder တစ်ယောက် နားလည်အောင် ဘယ်လိုရှင်းပြမလဲ?
ဒီလို Thinking Process တွေကိုပါ လေ့လာစေချင်တာပါ။
Class ထဲမှာ Project လုပ်မယ်။
Error တက်မယ်။
ဘာကြောင့်တက်လဲ စဉ်းစားမယ်။
မေးခွန်းမေးမယ်။
ပြန်ပြင်မယ်။
ပြီးရင် ဘာကြောင့် ဒီ Solution ကိုရွေးခဲ့လဲဆိုတာ နားလည်အောင်လုပ်မယ်။
ဘာလို့လဲဆိုတော့ Real Working Environment မှာ အမြဲတမ်း Clean Data နဲ့ Perfect Requirement ရလာမှာ မဟုတ်လို့ပါ။
ကျွန်တော်လိုချင်တာက Course ပြီးသွားတဲ့အချိန်မှာ
“Power BI သုံးတတ်တယ်”
“SQL ရေးတတ်တယ်”
ဆိုတဲ့နေရာမှာပဲ ရပ်မနေဘဲ
“Data Analyst တစ်ယောက်လို Problem ကို စဉ်းစားပြီး Approach လုပ်တတ်လာတယ်”
ဆိုတဲ့အဆင့်ကို ရောက်သွားဖို့ပါ။
ပြီးတော့ Data Background မရှိလို့ မစရဲတာမျိုး မဖြစ်စေချင်ပါဘူး။
ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင်လည်း အဲဒီနေရာကနေ စခဲ့တာပါ။
Reviews တွေထဲမှာလည်း Tech/Data Background မရှိဘဲ စခဲ့တဲ့သူတွေ၊ ဘယ်ကစရမှန်းမသိခဲ့တဲ့သူတွေ ရှိပါတယ်။
ဒါကြောင့် Class မှာ မသိတာ မေးလို့ရပါတယ်။
နားမလည်ရင် ပြန်ရှင်းမယ်။
Discussion လုပ်မယ်။
Practice လုပ်မယ်။
Feedback ပေးမယ်။
Theory သင်ပြီး Course ပြီးသွားဖို့ထက် Real Working Environment ကို ဝင်နိုင်ဖို့ ပြင်ဆင်ပေးချင်တာပါ။
ဒီ Post မှာတော့ Class ကောင်းတယ်လို့ ကျွန်တော်ကိုယ်တိုင် အများကြီးမပြောချင်ပါဘူး။
တက်ခဲ့တဲ့ Students တွေ ဘာပြောထားလဲဆိုတာ ပုံတွေကို Swipe လုပ်ပြီး ဖတ်ကြည့်ပါ။
သူတို့ရဲ့ Feedback တွေက ကျွန်တော်ပြောတာထက် ပိုအဓိပ္ပာယ်ရှိပါတယ်။
Different backgrounds.
Different stories.
Same learning journey.
Hyper Care Class – Batch 6
Power BI + SQL
Beginner Friendly
Corporate-level Practical Skills
Every Sunday
Course Fee – £120 / 650,000 MMK
Data Background မရှိတာက စမရတဲ့အကြောင်းပြချက် မဟုတ်ပါဘူး။
တစ်နေရာကတော့ စရမှာပါ။
