ကိုယ်ရေးရာဇဝင် အကြိုကြည့်ရှုမှု

မိုးသီရိအောင်

အကြီးတန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

[email protected]+95 9 425 678 901ရန်ကုန်၊ မြန်မာ

အလုပ်အကိုင်အကျဉ်းချုပ်

မိုဘိုင်းဘဏ်လုပ်ငန်း၊ ဆက်သွယ်ရေးနှင့် e-commerce ကဏ္ဍများတွင် ၆ နှစ်ကျော် အတွေ့အကြုံရှိသော အကြီးတန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ။ ကြိုပင် dashboard များ တည်ဆောက်ခြင်းဖြင့် အပတ်စဉ် အစီရင်ခံစာ ပြုလုပ်ချိန်ကို ၇၀% လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပြီး မိုဘိုင်းငွေပေးချေမှု funnel ပေါ်တွင် A/B စမ်းသပ်မှု ပရိုဂရမ်များမှ conversion ကို ၂၂% မြှင့်တင်နိုင်ခဲ့သည်။ SQL, Tableau, Power BI, Python (pandas), dbt နှင့် Looker တွင် ကျွမ်းကျင်သည်။ cohort, funnel နှင့် attribution ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် marketing, product နှင့် ဘဏ္ဍာရေး အဖွဲ့များနှင့် တွဲဖက်လုပ်ဆောင်သော ယုံကြည်ရသည့် မိတ်ဖက်ဖြစ်သည်။

အလုပ်အတွေ့အကြုံ

အကြီးတန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

KBZ Bank (ကေဘီဇက်ဘဏ်)

မတ် ၂၀၂၂ - ယခုအချိန်

KBZPay မိုဘိုင်းပိုက်ဆံအိတ်အတွက် နှစ်စဉ် ငွေပေးချေမှု ပမာဏ ၁၂ ထရီလီယံကျော် ကျပ်ကို ခြေရာခံသည့် အမှုဆောင် KPI dashboard ကို တည်ဆောက်ခဲ့ပြီး လက်ဖြင့်လုပ်သော အစီရင်ခံစာ ၁၂ ခုကို အစားထိုးကာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ၃၀ နာရီ/အပတ် ချွေတာခဲ့သည်
checkout flow အတွက် A/B စမ်းသပ်မှု ပရိုဂရမ်ကို ဦးစီးခဲ့ပြီး စမ်းသပ်မှု ၄၀ ကျော် လုပ်ဆောင်ကာ checkout conversion rate ကို ၂၂% မြှင့်တင်ခဲ့ပြီး နှစ်စဉ်ငွေပေးချေမှု ပမာဏ ၄၅ ဘီလီယံ ကျပ်တိုးပွားစေခဲ့သည်
အဖွဲ့ ၅ ဖွဲ့တွင် dbt ဖြင့် အဓိက စီးပွားရေးမက်ထရစ်များကို စံပြုပေးခဲ့ပြီး အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုမှု အငြင်းပွားမှုများကို ၈၀% လျှော့ချကာ သုံးလတစ်ကြိမ် board အစီရင်ခံစာကို အရှိန်မြှင့်ပေးခဲ့သည်
SQL, ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ စမ်းသပ်မှုနှင့် stakeholder ဆက်ဆံရေးတွင် အောက်တန်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ၃ ဦးကို လမ်းညွှန်ပေးခဲ့သည်

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

Wave Money

ဇူလိုင် ၂၀၂၀ - ဖေဖော်ဝါရီ ၂၀၂၂

Python နှင့် Looker ဖြင့် အပတ်စဉ် marketing အစီရင်ခံစာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး လက်ဖြင့်လုပ်သော spreadsheet အလုပ် ၁၈ နာရီ/အပတ်ကို ဖယ်ရှားခဲ့သည်
စျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုကို အချက်အလက်ပေးခဲ့သော cohort retention ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး နှစ်စဉ် LTV ကို ၁၇% တိုးတက်စေခဲ့သည်
attribution မော်ဒယ်တွင် growth အဖွဲ့နှင့် တွဲဖက်လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး marketing သုံးငွေ ၃ ဘီလီယံ ကျပ်ကို ROI ပိုမြင့်သော channel များဆီ ပြန်လည်ခွဲဝေပေးခဲ့သည်
ထုတ်ကုန် onboarding ပေါ်တွင် A/B စမ်းသပ်မှု ၂၅ ခုကို ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့ပြီး အောင်မြင်သော ၉ ခုကို production သို့ ပို့လွှတ်ခဲ့သည်

အောက်တန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

Ooredoo Myanmar

ဩဂုတ် ၂၀၁၈ - ဇွန် ၂၀၂၀

စာရင်းသွင်းသူ ARPU နှင့် churn ကို စောင့်ကြည့်ရန် ဥက္ကဋ္ဌအဖွဲ့ အသုံးပြုသော နေ့စဉ် KPI အစီရင်ခံစာကို ပိုင်ဆိုင်ခဲ့သည်
လည်ပတ်မှုအတွက် ပထမဆုံး self-service Tableau dashboard များကို တည်ဆောက်ခဲ့ပြီး တိုင်း ၄ ခုတွင် အသုံးပြုသူ ၆၀+ ဦးက လက်ခံအသုံးပြုခဲ့သည်
ထုတ်ကုန်မန်နေဂျာများအတွက် ad-hoc ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပံ့ပိုးရန် ၂TB+ ဆဲလ်လူလာ အသုံးပြုမှု ဒေတာအပေါ်တွင် SQL queries များ ရေးခဲ့သည်
လအဆုံးပိတ်ချိန်တွင် ဝင်ငွေ ပြန်လည်ညှိနှိုင်းခြင်းနှင့် variance ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့ကို ပံ့ပိုးခဲ့သည်

ပညာရေး

စီးပွားရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မဟာဘွဲ့

ရန်ကုန်စီးပွားရေးတက္ကသိုလ်

၂၀၁၆ - ၂၀၁၈

ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သင်ယူမှုနှင့် စမ်းသပ်မှု ဒီဇိုင်းအထူးပြု။ KBZ Bank နှင့်တွဲဖက်၍ ဖောက်သည် churn မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်း capstone။

ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ဘွဲ့ကြို

ရန်ကုန်တက္ကသိုလ်

၂၀၁၂ - ၂၀၁၆

ဆက်စပ်သင်ခန်းစာများ: regression, ဖြစ်နိုင်ခြေသီအိုရီ, time series ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု, database systems, SQL။

သင်တန်းများနှင့် လက်မှတ်များ

Google Data Analytics Professional Certificate

Coursera / Google

၂၀၂၁

SQL, R, Tableau နှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လုပ်ငန်းစဉ်အပြည့်အစုံကို ခြုံငုံသော သင်တန်း ၈ ခု အထူးပြု။

Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300)

Microsoft

၂၀၂၃

လက်မှတ် ID: MS-PL300-2023-9182

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု Bootcamp

STEPIN Yangon

၂၀၂၀

SQL, Excel နှင့် Power BI ဖြင့် မြန်မာစီးပွားရေး ဒေတာအပေါ် လက်တွေ့သင်တန်း။

ဘာသာစကားများ

မြန်မာ

ပြောဆိုခြင်း: မိခင်ဘာသာနားထောင်ခြင်း: မိခင်ဘာသာရေးသားခြင်း: မိခင်ဘာသာ

အင်္ဂလိပ်

ပြောဆိုခြင်း: ကျွမ်းကျင်နားထောင်ခြင်း: ကျွမ်းကျင်ရေးသားခြင်း: အလယ်အလတ်

ကျွမ်းကျင်မှုများ

SQLExcel (Advanced)TableauPower BIPython (pandas)LookerdbtGoogle AnalyticsA/B TestingCohort AnalysisStatisticsData Visualization

ဤသည်မှာ နမူနာ ကိုယ်ရေးရာဇဝင် ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အခမဲ့ ကိုယ်ရေးရာဇဝင် တည်ဆောက်သူကို အသုံးပြု၍ သင့်အတွေ့အကြုံဖြင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပါ။

ကိုယ်ရေးရာဇဝင် အကြံပြုချက်များ

စီးပွားရေး သက်ရောက်မှုကို ပမာဏအဖြစ် ဖော်ပြပါ

'dashboard တည်ဆောက်ခဲ့သည်' ဟု သာမက 'အပတ်စဉ် ၃၀ နာရီ ချွေတာပေးပြီး စျေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုကို အချက်အလက်ပေးကာ နှစ်စဉ်ဝင်ငွေ ၁ ဘီလီယံ ကျပ် တိုးပွားစေသော အမှုဆောင် dashboard တည်ဆောက်ခဲ့သည်' ဟု ပြောပါ။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ၏ အလုပ်ကို ဝင်ငွေ၊ ကုန်ကျစရိတ် သို့မဟုတ် ချွေတာသော အချိန်အဖြစ် ဘာသာပြန်ပါ။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု pipeline အပြည့်ကို ပြသပါ

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် SQL သာမက ဒေတာရင်းမြစ်ရှာဖွေခြင်း၊ သန့်ရှင်းခြင်း၊ မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်း၊ မြင်ယောင်ခြင်းနှင့် stakeholder များ သင်၏ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မည်သို့ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်ကို ဖော်ပြပါ။

သင်၏ tool နှင့် stack ကို အမည်ဖော်ပါ

ATS scanner များနှင့် HR အရာရှိများသည် တိကျသော tool များကို ရှာဖွေသည်။ SQL dialect များ (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake)၊ BI tool များ (Tableau, Power BI, Looker) နှင့် Python library များ (pandas, NumPy) ကို တိတိကျကျ ဖော်ပြပါ။

စမ်းသပ်မှုနှင့် dashboard အောင်မြင်မှုများကို ထည့်သွင်းပါ

A/B စမ်းသပ်မှု လုပ်ဆောင်ခဲ့မှု၊ အသုံးပြုသူ N ဦးက လက်ခံအသုံးပြုသော dashboard များ၊ လက်ဖြင့်လုပ်သော အလုပ်ကို အစားထိုးသော အလိုအလျောက် အစီရင်ခံစာများ — ၎င်းတို့သည် HR အရာရှိများ နှစ်သက်သော တိကျသော သက်ရောက်မှု သက်သေများ ဖြစ်သည်။

အဓိက ကျွမ်းကျင်မှုများ

SQLExcel (Advanced)TableauPower BIPython (pandas)LookerGoogle AnalyticsA/B TestingCohort Analysisကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဒေတာမြင်ယောင်ခြင်းStakeholder ဆက်ဆံရေး

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင် (Resume) ကို အဆင့်ဆင့် ဘယ်လိုရေးရမလဲ

ခိုင်မာသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်တစ်ခုသည် SQL query ရေးတတ်ကြောင်းသာမက Tableau သို့မဟုတ် Power BI ဖြင့် dashboard တည်ဆောက်နိုင်ပြီး ရလဒ်များကို စီးပွားရေးဆုံးဖြတ်ချက်အဖြစ် ဘာသာပြန်ပေးနိုင်ကြောင်း သက်သေပြသင့်သည်။ အောက်ပါ အဆင့် ၅ ဆင့်ကို လိုက်နာပြီး HR အရာရှိများနှင့် ATS scanner နှစ်မျိုးစလုံးအတွက် အလုပ်ဖြစ်သော ကိုယ်ရေးရာဇဝင် တည်ဆောက်ပါ။

စီးပွားရေး သက်ရောက်မှုပါသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အကျဉ်းချုပ်ဖြင့် စတင်ပါ

လိုင်း ၃ လိုင်းအတွင်း အတွေ့အကြုံနှစ်အရေအတွက်၊ အလုပ်လုပ်ခဲ့သော လုပ်ငန်းနယ်ပယ် (ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ e-commerce၊ ဆက်သွယ်ရေး)၊ tool stack (SQL, Excel, Tableau/Power BI) နှင့် ပမာဏတိုင်းတာထားသော ရလဒ်တစ်ခုကို ထည့်သွင်းပါ။ ဥပမာ - '၄ နှစ်အတွေ့အကြုံရှိသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ။ SQL နှင့် Power BI ဖြင့် dashboard တည်ဆောက်ကာ လစဉ်အစီရင်ခံစာ ပြုလုပ်ချိန်ကို ၅၀% လျှော့ချခဲ့သည်' ကဲ့သို့။ ခေါင်းစဉ်နှင့် keyword များကို အလုပ်ကြော်ငြာနှင့် ကိုက်ညီအောင် ချိန်ညှိပါ။

အလုပ်အတွေ့အကြုံ bullet တိုင်းကို နံပါတ်ဖြင့် သက်သေပြပါ

'အစီရင်ခံစာ ပြုလုပ်ခဲ့သည်' ဟူသော ယေဘုယျ စကားရပ်ကို ရှောင်ပြီး dashboard အသုံးပြုသူအရေအတွက်၊ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ချွေတာလိုက်သော နာရီ၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှ တွေ့ရှိသော ဝင်ငွေ/ကုန်ကျစရိတ် သက်ရောက်မှု၊ handle လုပ်ခဲ့သော ဒေတာလိုင်းအရေအတွက်၊ query performance မြှင့်တင်နိုင်မှု သို့မဟုတ် အစီရင်ခံစာ error rate လျှော့ချမှုတို့ကို ထည့်သွင်းပါ။ ဥပမာ bullet - 'အလိုအလျောက် reporting pipeline ကို SQL နှင့် dbt ဖြင့် တည်ဆောက်ခဲ့ပြီး လစဉ် လက်ဖြင့်လုပ်ငန်း ၂၅ နာရီကို ဖယ်ရှားကာ error rate ကို ၁၅% မှ ၂% သို့ လျှော့ချခဲ့သည်'။

နည်းပညာ ကျွမ်းကျင်မှု အပိုင်းကို အုပ်စုဖွဲ့၍ ရှင်းလင်းစွာ ဖော်ပြပါ

Query ဘာသာစကားများ (SQL, Excel/Pivot Table), BI tool များ (Tableau, Power BI, Looker), programming language များ (Python/pandas, R), workflow/automation tool များ (dbt, Airflow, Google Sheets script) နှင့် စာရင်းအင်းအခြေခံများ (regression, hypothesis testing) ဟု အုပ်စု ၅ စု ခွဲပါ။ အလုပ်ကြော်ငြာတွင် ဖော်ပြထားသော tool အမည်များကို အတိအကျ ကူးယူသုံးပါ - ATS scanner များသည် 'analysis' ကဲ့သို့ ယေဘုယျ စကားလုံးထက် 'SQL', 'Power BI' ကဲ့သို့ တိကျသော term များကို ရှာဖွေသည်။

အတွေ့အကြုံ နည်းပါးလျှင် Dashboard Portfolio ပရောဂျက်များ ထည့်ပါ

အလုပ်အတွေ့အကြုံ ရှားပါးသော လတ်တလောဘွဲ့ရများနှင့် career changer များအတွက် ပရောဂျက် section သည် အရေးကြီးသည်။ Tableau Public သို့မဟုတ် Power BI တွင် တင်ထားသော public dashboard၊ GitHub ပေါ်ရှိ SQL case study၊ သို့မဟုတ် Kaggle notebook တစ်ခုကို ထည့်ပါ။ toy dataset ၁၀ ခုထက် စီးပွားရေး မေးခွန်းတစ်ခု (ဥပမာ - 'ဘယ် customer segment က churn ဖြစ်နိုင်ချေအများဆုံးလဲ') ကို ဖြေရှင်းပြသော dashboard တစ်ခုက ပိုအားကောင်းသည်။

ပညာရေး၊ လက်မှတ်များနှင့် ATS နောက်ဆုံး စစ်ဆေးချက်များ

ဘွဲ့ (စီးပွားရေး၊ ကိန်းဂဏန်း၊ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ) ကို ထည့်ပြီး Google Data Analytics Professional Certificate သို့မဟုတ် Microsoft PL-300 ကဲ့သို့ လက်မှတ်များကို ထည့်ပါ - ဘွဲ့မဟုတ်သော နောက်ခံမှ လာသူများအတွက် အထူးအရေးကြီးသည်။ နောက်ဆုံးအနေနှင့် column တစ်ခု layout သာ သုံးပါ၊ table/text box/graphic များ ရှောင်ပါ၊ PDF အဖြစ် သိမ်းပြီး font စံနှုန်းကို သုံးပါ - ATS software အများစုသည် ရှုပ်ထွေးသော layout ကို ဖတ်တတ်ခြင်း မရှိပါ။

ကူးယူ၍ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အကျဉ်းချုပ် နမူနာများ

အောက်ပါ နမူနာ ၃ ခုကို အနေအထားအလိုက် ရွေးချယ်ပြီး သင့်ကိုယ်ပိုင် နံပါတ်များ၊ tool များနှင့် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်ကို ထည့်သွင်း စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပါ။

လတ်တလော ဘွဲ့ရ / အောက်တန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ဘွဲ့ရ လတ်တလောဘွဲ့ရသူ၊ SQL, Excel Advanced နှင့် Power BI ကို ကျွမ်းကျင်စွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။ တက္ကသိုလ် capstone ပရောဂျက်တွင် ဆိုင်ရွှေးထားသော ဝန်ဆောင်မှု ၁ ခု၏ ဖောက်သည် churn ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး risk segment ၃ ခုကို ဖော်ထုတ်ကာ Power BI dashboard တင်ပြခဲ့သည်။ Google Data Analytics Professional Certificate ကို ပြီးမြောက်ထားပြီး၊ ကနဦး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု လုပ်ငန်း သို့မဟုတ် internship တွင် ကျွမ်းကျင်မှုများကို လက်တွေ့ အသုံးချရန် စိတ်အားထက်သန်စွာ ရှာဖွေနေသည်။

အကြီးတန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့် mobile fintech ကဏ္ဍတွင် ၆ နှစ်ကျော် အတွေ့အကြုံရှိသော အကြီးတန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ။ ကုမ္ပဏီတစ်ဝန်းလုံးသုံး KPI reporting suite ကို ဦးဆောင်တည်ဆောက်ကာ လစဉ် board အစီရင်ခံစာ ပြင်ဆင်ချိန်ကို ၆၀% လျှော့ချခဲ့ပြီး Python automation ဖြင့် အဖွဲ့တစ်ဝန်းလုံး လစဉ် ၄၀ နာရီ ချွေတာနိုင်ခဲ့သည်။ SQL, Power BI, dbt နှင့် Python (pandas) တွင် ကျွမ်းကျင်ပြီး၊ marketing၊ product နှင့် ဘဏ္ဍာရေး အဖွဲ့များကို ကိန်းဂဏန်းအခြေခံ ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်ရန် ပံ့ပိုးပေးသော stakeholder စီမံခန့်ခွဲမှု အားသာချက်ရှိသည်။

အခြားနယ်ပယ်မှ ကူးပြောင်းလာသူ (ဘဏ္ဍာရေး/လည်ပတ်မှု)

ဘဏ္ဍာရေး လုပ်ငန်းတွင် ၅ နှစ် အတွေ့အကြုံရှိပြီး Excel spreadsheet ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် လစဉ် ဘတ်ဂျက် reconciliation တွင် ကျွမ်းကျင်သည်။ Microsoft PL-300 လက်မှတ်ရရှိပြီးနောက် SQL နှင့် Power BI ကို ကိုယ်တိုင် သင်ယူကာ ဘဏ္ဍာရေး ဒေတာအတွက် self-service dashboard ကို ပရောဂျက်အနေဖြင့် တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ နက်နဲသော ဘဏ္ဍာရေး ဒေါမိန်း အသိပညာနှင့် အသစ်တည်ဆောက်ထားသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကျွမ်းကျင်မှုကို ပေါင်းစပ်ကာ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ရာထူးသို့ ကူးပြောင်းရန် ရှာဖွေနေသည်။

ATS ကို ဖြတ်ကျော်ရန် Keyword များနှင့် အသုံးချပုံ

အလုပ်ကြော်ငြာထဲက စကားလုံးအတိအကျကို ကိုယ်ရေးရာဇဝင်တွင် ထင်ရှားစွာ ထားသင့်သည် - ATS software နှင့် HR အရာရှိနှစ်ဦးစလုံးသည် ဤ keyword များကို ရှာဖွေကြသည်။

SQL

Skills section တွင် ဦးဆုံးထားပြီး dialect (PostgreSQL, MySQL, BigQuery) ကို ဖြစ်နိုင်လျှင် ဖော်ပြပါ။

Excel (Advanced / Pivot Tables)

VLOOKUP, pivot table, macro စသည့် တိကျသော feature အမည်ဖြင့် ဖော်ပြလျှင် ပိုယုံကြည်စရာဖြစ်သည်။

Tableau

dashboard တည်ဆောက်ဖူးသော အတွေ့အကြုံကို bullet တစ်ခုတွင် ထည့်ပါ - ATS scanner နှင့် recruiter နှစ်ခုစလုံး လှမ်းရှာသည်။

Power BI

မြန်မာနှင့် အရှေ့တောင်အာရှ market တွင် Excel-heavy company များအတွက် အလွန်လိုချင်သည့် skill ဖြစ်သည်။

Python (pandas)

ဒေတာသန့်ရှင်းခြင်းနှင့် automation script ရေးနိုင်ကြောင်း bullet တွင် ထည့်ပါ။

Data Visualization

အကျဉ်းချုပ် သို့မဟုတ် skills section တွင် dashboard/chart design ကျွမ်းကျင်မှုကို ဖော်ပြရန် သုံးပါ။

A/B Testing

စမ်းသပ်မှု ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ဖူးလျှင် (control/variant, sample size) bullet တွင် ရေးပါ။

Statistical Analysis

regression, hypothesis testing ကဲ့သို့ specific method များနှင့်တွဲ၍ ဖော်ပြပါ။

Data Cleaning

raw dataset ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အသင့်ဖြစ်အောင် ပြင်ဆင်ခဲ့ကြောင်း ဖော်ပြရန် bullet တစ်ခု ခွဲထားပါ။

Dashboard Development / Reporting Automation

လက်ဖြင့်လုပ်သော အစီရင်ခံစာကို အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် အစားထိုးခဲ့ကြောင်း ပမာဏဖြင့် ပြပါ။

ချို့ယွင်းသော bullet vs အားကောင်းသော bullet

အလုပ်တာဝန်ကို ဖော်ပြရုံသာမက ဘယ် tool သုံးခဲ့သလဲ၊ ဘယ်လောက် ပမာဏတိုင်းတာနိုင်သော စီးပွားရေး ရလဒ် ရခဲ့သလဲကို ထည့်သွင်းပါ။

အရောင်း dashboard အလုပ်

အရောင်းအဖွဲ့အတွက် dashboard တည်ဆောက်ခဲ့သည်

Power BI ဖြင့် နယ်ပယ် ၈ ခုအတွက် အချိန်နှင့်တပြေးညီ အရောင်း dashboard ကို တည်ဆောက်ခဲ့ပြီး sales manager ၅၀+ ဦးက အသုံးပြုကာ လစဉ်ရုံးအစည်းအဝေး ပြင်ဆင်ချိန်ကို ၈ နာရီမှ ၂ နာရီသို့ လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်

ဒေတာသန့်ရှင်းခြင်းနှင့် automation အလုပ်

spreadsheet ဒေတာကို သန့်ရှင်းပြီး အစီရင်ခံစာများ ပြင်ဆင်ခဲ့သည်

Python (pandas) ဖြင့် ဆက်စပ်ကွက်လပ် ၃၀% ရှိသော ဖောက်သည် ဒေတာ ၅၀,၀၀၀ ကို သန့်ရှင်းသည့် script ကို ရေးသားခဲ့ပြီး လစဉ်လက်ဖြင့်လုပ် အလုပ် ၁၅ နာရီကို ဖယ်ရှားကာ အစီရင်ခံစာ error rate ကို ၀% သို့ ရောက်ရှိစေခဲ့သည်

Ad-hoc ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စမ်းသပ်မှု အလုပ်

SQL ဖြင့် ad-hoc ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ ပြုလုပ်ခဲ့သည်

checkout flow အတွက် A/B စမ်းသပ်မှု ၆ ခုကို SQL ဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့ပြီး winning variant ကို product အဖွဲ့သို့ တင်ပြကာ conversion rate ကို ၉% မြှင့်တင်ရန် ဆုံးဖြတ်ချက် ချစေခဲ့သည်

မေးလေ့မေးထ ရှိသော မေးခွန်းများ

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်တွင် ဘာတွေ ပါဝင်သင့်သနည်း?

ခိုင်မာသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်တွင် ပမာဏတိုင်းတာထားသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အကျဉ်းချုပ်၊ နည်းပညာ ကျွမ်းကျင်မှု (SQL, Excel, Tableau သို့မဟုတ် Power BI ကဲ့သို့ BI tool၊ Python သို့မဟုတ် R)၊ တိကျသော စီးပွားရေး ရလဒ်များဖြင့် အလုပ်အတွေ့အကြုံ ၂-၄ ခု၊ ပညာရေး၊ Google Data Analytics သို့မဟုတ် Power BI PL-300 ကဲ့သို့ သက်ဆိုင်ရာ လက်မှတ်များ ပါဝင်သင့်သည်။ နည်းပညာ စကားရပ်များထက် စီးပွားရေး သက်ရောက်မှုကို အလေးပေးပါ။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်အတွက် ဘွဲ့လိုအပ်ပါသလား?

ကိန်းဂဏန်း၊ သင်္ချာ၊ စီးပွားရေး၊ စီးပွားရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ ဘွဲ့သည် အထောက်အကူဖြစ်သော်လည်း မလိုအပ်ပါ။ မြန်မာနိုင်ငံတွင် အောင်မြင်သော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ အများအပြားသည် နည်းပညာမဟုတ်သော နောက်ခံများမှ လာပြီး လက်မှတ်များ (Google Data Analytics, PL-300) နှင့် portfolio ပရောဂျက်များဖြင့် သင်ယူခဲ့ကြသည်။

ကျွန်ုပ်၏ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို ATS-အဆင်ပြေ ဖြစ်အောင် ဘယ်လို လုပ်မလဲ?

အလုပ်ဖော်ပြချက်မှ keyword များ (SQL, Tableau, Power BI, A/B testing, cohort analysis) ကို အသုံးပြုပါ၊ စံ section ခေါင်းစဉ်များ (Experience, Education, Skills) ကို အသုံးပြုပါ၊ column/table/text box များကို ရှောင်ပါ၊ PDF အဖြစ် သိမ်းပါ၊ tool အမည်များကို တိတိကျကျ ဖော်ပြပါ။ bullet တိုင်းကို ပမာဏတိုင်းတာထားသော နံပါတ်ဖြင့် ဖော်ပြပါ။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို အခမဲ့ ဖန်တီးနိုင်ပါသလား?

ဟုတ်ကဲ့။ NoBsResume သည် ဝှက်ထားသော ကုန်ကျစရိတ်မရှိဘဲ ၁၀၀% အခမဲ့ဖြစ်သည်။ ATS-အဆင်ပြေ ပုံစံ ၃ ခုထဲမှ ရွေးပါ၊ ဤနမူနာကို လှုံ့ဆော်မှုအဖြစ်ယူ၍ သင့်အတွေ့အကြုံကို ထည့်သွင်းပါ၊ မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ပရော်ဖက်ရှင်နယ် PDF တစ်ခု ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။ မြန်မာအလုပ်ဈေးကွက်တွင် JobNet.com.mm, Work.com.mm နှင့် LinkedIn တို့တွင် တင်ပြရန် သင့်တော်သည်။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင် ပုံစံ (Template) ကို အခမဲ့ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်ပါသလား?

ဟုတ်ကဲ့။ ဤစာမျက်နှာပေါ်ရှိ နမူနာ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို NoBsResume builder ထဲတွင် တိုက်ရိုက်ဖွင့်ပြီး layout ကို ထားရစ်ကာ သင့်ကိုယ်ပိုင် အချက်အလက်များ ရိုက်ထည့်ရုံဖြင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ATS-အဆင်ပြေ ပုံစံ ၃ ခု ရွေးချယ်နိုင်ပြီး sign up မလိုဘဲ PDF အဖြစ် ချက်ချင်းဒေါင်းလုဒ်လုပ်နိုင်သည်။

အတွေ့အကြုံမရှိသေးသော (fresher) ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူတစ်ဦးအနေဖြင့် ကိုယ်ရေးရာဇဝင် ဘယ်လိုရေးရမလဲ?

အလုပ်အတွေ့အကြုံ အစား ပညာရေးနှင့် ပရောဂျက်ကို ရှေ့တန်းတင်ပါ - Google Data Analytics Certificate, capstone ပရောဂျက်, Kaggle dataset ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု, သို့မဟုတ် Tableau Public dashboard။ SQL, Excel Advanced နှင့် Power BI ကို skills section တွင် ထင်ရှားစွာ ထားပါ။ internship သို့မဟုတ် volunteer ဒေတာအလုပ်ရှိလျှင်လည်း ထည့်ပါ။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို အင်္ဂလိပ်လို ရေးသင့်သလား သို့မဟုတ် မြန်မာလိုရေးသင့်သလား?

မြန်မာနိုင်ငံရှိ KBZ Bank, Wave Money, Ooredoo ကဲ့သို့ ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ fintech နှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကုမ္ပဏီအများစုသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ရာထူးများအတွက် အင်္ဂလိပ်လို ကိုယ်ရေးရာဇဝင် ကို နှစ်သက်ကြသည် - JobNet.com.mm ရှိ ကြော်ငြာများစွာသည် အင်္ဂလိပ်လိုပင် ရေးသားလေ့ရှိသည်။ ပြည်တွင်း SME များအတွက်မူ မြန်မာလို သို့မဟုတ် နှစ်ဘာသာ ပေါင်းစပ်ထားသော ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကလည်း လက်ခံနိုင်ပါသည်။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်သည် စာမျက်နှာ ဘယ်နှစ်မျက်နှာ ရှိသင့်သနည်း?

အတွေ့အကြုံ ၅ နှစ်အောက် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအတွက် စာမျက်နှာ ၁ မျက်နှာဖြင့် လုံလောက်သည်။ အကြီးတန်း သို့မဟုတ် ခေါင်းဆောင်နေရာများအတွက် အလုပ်အတွေ့အကြုံ ၂ ခု သို့မဟုတ် ၃ ခုရှိလျှင် စာမျက်နှာ ၂ မျက်နှာအထိ ကျယ်ဝန်းနိုင်သည်။ HR အရာရှိများသည် စာမျက်နှာ များစွာဖတ်ချိန်မရှိသောကြောင့် ပမာဏတိုင်းတာထားသော bullet အနည်းငယ်ကို ရွေးချယ်ရေးသားပါ။

Dashboard သို့မဟုတ် SQL ပရောဂျက်များကို ကိုယ်ရေးရာဇဝင်တွင် ထည့်သင့်ပါသလား?

ထည့်သင့်သည်၊ အထူးသဖြင့် အလုပ်အတွေ့အကြုံ နည်းပါးသေးလျှင် သို့မဟုတ် နယ်ပယ်ကူးပြောင်းနေလျှင်။ Portfolio section တစ်ခု ခွဲထားပြီး link (Tableau Public, GitHub) နှင့်အတူ ဖြေရှင်းခဲ့သော စီးပွားရေး မေးခွန်းတစ်ခုကို တစ်ကြောင်းတည်း ရှင်းပြပါ။ toy dataset အများအပြားထက် ရှင်းလင်းသော insight ပါသည့် dashboard တစ်ခုက ပိုအားကောင်းသည်။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် ကိုယ်ရေးရာဇဝင်၏ ကွာခြားချက်က ဘာလဲ?

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်သည် SQL, Excel, BI dashboard (Tableau/Power BI) နှင့် business reporting ကို ဗဟိုပြုသည်။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင် ကိုယ်ရေးရာဇဝင်မူ machine learning model, deep learning framework (TensorFlow, PyTorch) နှင့် algorithm design ကို ဗဟိုပြုသည်။ dashboard/reporting အလုပ်များသာ လုပ်ဖူးလျှင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ခေါင်းစဉ်ကို သုံးပါ။

သင့်ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို ယခု တည်ဆောက်ပါ

ဤနမူနာကို လှုံ့ဆော်မှုအဖြစ် အသုံးပြုပါ။ သင့်အတွေ့အကြုံဖြင့် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပြီး မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ပရော်ဖက်ရှင်နယ် PDF ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။ ၁၀၀% အခမဲ့။

တည်ဆောက်ခြင်း စတင်ပါ

ဤကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို အခြားဘာသာစကားများဖြင့် ကြည့်ပါ

ဤကိုယ်ရေးရာဇဝင် နမူနာသည် ဘာသာစကား ၆၃ ခုဖြင့် ရရှိနိုင်သည်:

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင် နမူနာ

ကိုယ်ရေးရာဇဝင် အကြိုကြည့်ရှုမှု

အလုပ်အကိုင်အကျဉ်းချုပ်

အလုပ်အတွေ့အကြုံ

အကြီးတန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

အောက်တန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

ပညာရေး

စီးပွားရေး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မဟာဘွဲ့

ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ဘွဲ့ကြို

သင်တန်းများနှင့် လက်မှတ်များ

Google Data Analytics Professional Certificate

Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate (PL-300)

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု Bootcamp

ဘာသာစကားများ

မြန်မာ

အင်္ဂလိပ်

ကျွမ်းကျင်မှုများ

ကိုယ်ရေးရာဇဝင် အကြံပြုချက်များ

စီးပွားရေး သက်ရောက်မှုကို ပမာဏအဖြစ် ဖော်ပြပါ

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု pipeline အပြည့်ကို ပြသပါ

သင်၏ tool နှင့် stack ကို အမည်ဖော်ပါ

စမ်းသပ်မှုနှင့် dashboard အောင်မြင်မှုများကို ထည့်သွင်းပါ

အဓိက ကျွမ်းကျင်မှုများ

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကိုယ်ရေးရာဇဝင် (Resume) ကို အဆင့်ဆင့် ဘယ်လိုရေးရမလဲ

စီးပွားရေး သက်ရောက်မှုပါသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အကျဉ်းချုပ်ဖြင့် စတင်ပါ

အလုပ်အတွေ့အကြုံ bullet တိုင်းကို နံပါတ်ဖြင့် သက်သေပြပါ

နည်းပညာ ကျွမ်းကျင်မှု အပိုင်းကို အုပ်စုဖွဲ့၍ ရှင်းလင်းစွာ ဖော်ပြပါ

အတွေ့အကြုံ နည်းပါးလျှင် Dashboard Portfolio ပရောဂျက်များ ထည့်ပါ

ပညာရေး၊ လက်မှတ်များနှင့် ATS နောက်ဆုံး စစ်ဆေးချက်များ

ကူးယူ၍ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်သော ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အကျဉ်းချုပ် နမူနာများ

လတ်တလော ဘွဲ့ရ / အောက်တန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

အကြီးတန်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ

အခြားနယ်ပယ်မှ ကူးပြောင်းလာသူ (ဘဏ္ဍာရေး/လည်ပတ်မှု)

ATS ကို ဖြတ်ကျော်ရန် Keyword များနှင့် အသုံးချပုံ

SQL

Excel (Advanced / Pivot Tables)

Tableau

Power BI

Python (pandas)

Data Visualization

A/B Testing

Statistical Analysis

Data Cleaning

Dashboard Development / Reporting Automation

ချို့ယွင်းသော bullet vs အားကောင်းသော bullet

အရောင်း dashboard အလုပ်

ဒေတာသန့်ရှင်းခြင်းနှင့် automation အလုပ်

Ad-hoc ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စမ်းသပ်မှု အလုပ်

မေးလေ့မေးထ ရှိသော မေးခွန်းများ

သင့်ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို ယခု တည်ဆောက်ပါ

ဤကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကို အခြားဘာသာစကားများဖြင့် ကြည့်ပါ