Myanmar Excel Expert Team

🟧 𝐀𝐈-𝐏𝐨𝐰𝐞𝐫𝐞𝐝 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 𝐏𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦 (𝐒𝐐𝐋, 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧, 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜𝐬) 🟧

◼️ AI ရဲ့ နေ့စဉ်တိုးတက်ပြောင်းလဲနေမှုနဲ့အတူ ကျနော်တို့ရဲ့ အလုပ်လုပ်ကိုင်တဲ့ ပုံစံ၊ လေ့လာသင်ယူရတဲ့ ပုံစံတွေကလည်း မဖြစ်မနေ လိုက်ပါပြောင်းလဲဖို့ လိုအပ်လာပါတယ်...

◼️ လွန်ခဲ့တဲ့ တစ်နှစ်က AI နဲ့ ယနေ့ အသုံးပြုနေတဲ့ AI Model တွေရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ဟာ အတော်ကွာခြားလာတာ သတိထားမိကြမယ်ထင်ပါတယ်... ၊ ယခင် AI Model များရဲ့ Code ရေးသားမှုများကို နမူနာပုံစံ Prototype အဖြစ်သာ အသုံးပြုရာကနေ ယခုအခါ တကယ့် Production Level အထိ အသုံးပြုလို့ ရနေပြီ ဖြစ်ပါတယ်..

Data Professional များအတွက်လည်း

🔸Code ကို manual-only ရေးနေရမယ့်အချိန်ကို လျှော့ချနိုင်လာခြင်း

debugging / tuning / validation ကို ပိုမြန်စေခြင်း

🔸 Reporting / monitoring / automation workflow များကို ပိုစနစ်တကျ တည်ဆောက်နိုင်လာခြင်း

🔸 Analysis speed တင်မကဘဲ decision quality ကိုပါ မြှင့်တင်နိုင်လာခြင်း စသဖြင့် နေရာများစွာမှာ AI ကို ထိရောက်စွာ အသုံးချလာနိုင်ပြီ ဖြစ်ပါတယ်...

◼️ Data Analyst တွေကို AI က အစားထိုးသွားမှာ မဟုတ်ပေမယ့် AI အသုံးပြုတဲ့ Data Analyst တွေက AI အသုံးမပြုတဲ့ Data Analyst တွေကို အစားထိုးသွားမှာ အသေချာ ဖြစ်ပါတယ်...၊ ဒါဟာ နယ်ပယ်တိုင်းအတွက် အတူတူပါပဲ..

🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰

🟧 Program ရဲ့ အဓိကရည်ရွယ်ချက်

ယခုဖွင့်လှစ်မယ့် ဒီ Program မှာ AI ကို “သုံးတတ်အောင်” ပဲ သင်ပေးတာမဟုတ်ဘဲ—

✅ AI tools ကို မှန်ကန်တဲ့နေရာမှာ ရွေးချယ်အသုံးချနိုင်အောင်

✅ AI generated output တွေကို စစ်ဆေး၊ ပြင်ဆင်၊ တိုးတက်ဖို့အတွက် ပြင်ဆင်နိုင်အောင်

✅ ရလာဒ်တွေကို business context နဲ့ ပေါင်းစပ်ပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်အောင် စသဖြင့

Data Analyst တစ်ယောက်အတွက် လိုအပ်တဲ့ Practical AI-Enabled Workflow + Analyst Mindset ကို တည်ဆောက်ပေးဖို့ ရည်ရွယ်ထားတဲ့ Program ဖြစ်ပါတယ်။

🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰

🟧 𝐎𝐮𝐫 𝐏𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦 𝐒𝐭𝐫𝐮𝐜𝐭𝐮𝐫𝐞

ဒီ Program ကို Phase (၂) ပိုင်း ခွဲပြီး သင်ကြားပါမယ်။

▶️ 𝐏𝐡𝐚𝐬𝐞 𝟏 — 𝐅𝐨𝐮𝐧𝐝𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐀𝐈 (𝐒𝐐𝐋, 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧, 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜𝐬)

Phase – 1 မှာ SQL, Python, Statistics အခြေခံများကို သင်ပေးရုံမဟုတ်ဘဲ
AI ကို Data Analyst တစ်ယောက်အနေနဲ့ ဘယ်လိုအသုံးချမလဲ ဆိုတာကိုပါ အောက်ပါအတိုင်း စနစ်တကျ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်...

🔸 𝐒𝐐𝐋 𝐐𝐮𝐞𝐫𝐲 𝐃𝐞𝐯𝐞𝐥𝐨𝐩𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐀𝐈

Data schema နဲ့ business question ပေါ်မူတည်ပြီး query များကို တည်ဆောက်ခြင်း၊ query logic ကို နားလည်အောင် breakdown ရှင်းပြခြင်း

🔸 𝐃𝐞𝐛𝐮𝐠𝐠𝐢𝐧𝐠 & 𝐐𝐮𝐞𝐫𝐲 𝐑𝐞𝐟𝐢𝐧𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭

SQL/Python errors များကို အမြန်ရှာဖွေပြင်ဆင်ခြင်း၊ query quality နှင့် performance ကို step-by-step တိုးတက်အောင်လုပ်ခြင်း

🔸 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐭𝐢𝐜𝐬 𝐂𝐨𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐒𝐮𝐩𝐩𝐨𝐫𝐭

Data cleaning, transformation, EDA, reporting scripts များကို draft → review → refactor လုပ်ပြီး analyst-friendly workflow တည်ဆောက်ခြင်း

🔸 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐜𝐬 𝐟𝐨𝐫 𝐁𝐮𝐬𝐢𝐧𝐞𝐬𝐬 𝐃𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧-𝐌𝐚𝐤𝐢𝐧𝐠

Statistical concepts များကို theory-heavy မဖြစ်ဘဲ business use case နဲ့ချိတ်ဆက်ပြီး နားလည်လွယ်အောင် လေ့လာခြင်း

🔸 𝐀𝐈-𝐀𝐬𝐬𝐢𝐬𝐭𝐞𝐝 𝐏𝐫𝐚𝐜𝐭𝐢𝐜𝐞 & 𝐑𝐞𝐯𝐢𝐞𝐰 𝐋𝐨𝐨𝐩

လေ့ကျင့်ခန်းများကို AI နဲ့အတူ ဖြေရှင်းပြီး solution quality, logic flow, common mistakes များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း

🔸 𝐏𝐫𝐨𝐦𝐩𝐭𝐢𝐧𝐠 𝐟𝐨𝐫 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐢𝐬 𝐖𝐨𝐫𝐤

Data cleaning, EDA, chart interpretation, summary writing စတဲ့ analyst tasks များအတွက် prompt design ကို လက်တွေ့အသုံးချနိုင်အောင် လေ့ကျင့်ခြင်း

🔶 Phase 1 အတွင်း အထူးအာရုံစိုက်သင်ကြားမည့် Analyst Mindset

ဒီ mindset ကို Phase – 1 ကနေစပြီး တည်ဆောက်သွားမှာဖြစ်လို့ Phase – 2 projects တွေမှာ ပိုပြီး ထိရောက်စွာ အသုံးချနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

🟠🟠🟠

▶️ 𝐏𝐡𝐚𝐬𝐞 𝟐 — 𝐑𝐞𝐚𝐥-𝐖𝐨𝐫𝐥𝐝 𝐁𝐮𝐬𝐢𝐧𝐞𝐬𝐬 𝐏𝐫𝐨𝐣𝐞𝐜𝐭𝐬 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐀𝐈

Phase – 2 မှာတော့ အောက်ပါ Real-World Business Analytics Projects များကို AI ကို tool အနေနဲ့ အသုံးချပြီး Project-based learning format နဲ့ လေ့လာဖြေရှင်းသွားပါမယ်။

✅ Revenue & KPI Intelligence (SQL → Power BI Integration)

✅ Customer Lifecycle Analytics (Cohort, Retention, LTV)

✅ Experimentation & A/B Testing (Statistical Decision Framework)

✅ Customer Segmentation (Behavioral + ML-Enhanced)

✅ Churn & Risk Prediction (Explainable Predictive Analytics)

✅ Forecasting & Planning Analytics (Business Forecasting & Decision Support)

✅ Voice of Customer Analytics (Structured + Unstructured Data Integration)

✅ Bonus: AI Automated Reporting Project (n8n / Power Automate Alerts)

AI က code ရေးပေးနိုင်ပါတယ်။ ရှုပ်ထွေးတဲ့ concept တွေကို ရိုးရှင်းအောင် ရှင်းပြပေးနိုင်ပါတယ်။ Analysis idea တွေ၊ alternative approaches တွေလည်း တင်ပြပေးနိုင်ပါတယ်။

ဒါပေမယ့် လက်တွေ့လုပ်ငန်းခွင်မှာ

◼️ ဘယ် AI tool ကို ဘယ်အလုပ်အတွက် သုံးရမလဲ ဆိုတာကို မှန်ကန်စွာ ရွေးချယ်နိုင်ခြင်း

◼️ AI output ကို blind-trust မလုပ်ဘဲ logic, accuracy, assumptions တွေကို စစ်ဆေးပြင်ဆင်နိုင်ခြင်း

◼️ ရလာဒ်ကို business context နဲ့ ပေါင်းစပ်ပြီး actionable decision အဖြစ် ပြောင်းနိုင်ခြင်း စတဲ့ အချက်တွေက ကျနော်တို့ အတွက် အဓိက ကျပါတယ်...

Phase 2 မှာတော့ ဒီအချက်တွေကို လက်တွေ့ Project များဖြင့် လေ့လာကြရမှာ ဖြစ်ပါတယ်...

🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰

🟧 𝐏𝐫𝐚𝐜𝐭𝐢𝐜𝐚𝐥 𝐀𝐈 𝐈𝐦𝐩𝐥𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 (လက်တွေ့အသုံးချမည့်အပိုင်း)

ဒီ Program ရဲ့ အဓိကအားသာချက်က AI ကို Theory အနေနဲ့ မဟုတ်ဘဲ လုပ်ငန်းခွင်မှာ အသုံးချနိုင်အောင် အောက်ပါအတိုင်း သင်ကြားပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်...

🔹 𝑨𝑰-𝒂𝒔𝒔𝒊𝒔𝒕𝒆𝒅 𝑨𝒏𝒂𝒍𝒚𝒕𝒊𝒄𝒔 𝑾𝒐𝒓𝒌𝒇𝒍𝒐𝒘

💡Business question ကို analysis tasks အဖြစ် breakdown လုပ်ခြင်း

💡SQL / Python code draft ထုတ်ခြင်း

💡Result QA (logic check, edge case, validation)

💡Insight summary ကို stakeholder-friendly format နဲ့ ပြန်ရေးခြင်း

🔹𝑨𝑰 𝒇𝒐𝒓 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑸𝒖𝒂𝒍𝒊𝒕𝒚 & 𝑽𝒂𝒍𝒊𝒅𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏

💡Missing values / duplicates / anomaly checks အတွက် scripts တည်ဆောက်ခြင်း

💡Query result sanity checks

💡KPI definition consistency & metric logic validation

🔹 𝑨𝑰 𝒇𝒐𝒓 𝑺𝒕𝒂𝒕𝒊𝒔𝒕𝒊𝒄𝒂𝒍 𝑫𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏-𝑴𝒂𝒌𝒊𝒏𝒈

💡A/B test setup, hypothesis framing

💡Result interpretation (p-value, CI, practical significance)

💡Statistical output ကို business recommendation အဖြစ် ပြောင်းလဲရေးသားခြင်း

🔹𝑨𝑰 𝒇𝒐𝒓 𝑪𝒖𝒔𝒕𝒐𝒎𝒆𝒓 & 𝑷𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒕 𝑨𝒏𝒂𝒍𝒚𝒕𝒊𝒄𝒔

💡Retention / churn / LTV analysis workflow design

💡Segmentation logic refinement

💡Customer feedback text data ကို LLM API အသုံးပြုပြီး theme / sentiment / issue clustering လုပ်ခြင်း

🔹 𝑨𝑰 𝒇𝒐𝒓 𝑨𝒖𝒕𝒐𝒎𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 & 𝑹𝒆𝒑𝒐𝒓𝒕𝒊𝒏𝒈

💡Automated KPI monitoring workflow

💡Scheduled reporting summaries

💡Threshold breach / anomaly alerts

💡n8n / Power Automate နဲ့ reporting process automation

🔹 𝑨𝑰 𝑶𝒖𝒕𝒑𝒖𝒕 𝑹𝒆𝒗𝒊𝒆𝒘 & 𝑷𝒓𝒐𝒎𝒑𝒕 𝑬𝒏𝒈𝒊𝒏𝒆𝒆𝒓𝒊𝒏𝒈 𝒇𝒐𝒓 𝑨𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒕𝒔

💡Better prompts for SQL / Python / reporting tasks

💡Context-rich prompting (business rules + schema + expected output)

💡AI output quality review & correction process

💡AI result ကို business context နဲ့ပေါင်းပြီး final decision support အဖြစ် အသုံးချနည်း

🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰

🟧 Program ပြီးဆုံးချိန်တွင် ရရှိမည့် Skill များ

Project Based Learning ဖြစ်တဲ့အတွက် သင်တန်းပြီးဆုံးတဲအခါ အောက်ပါ Skill များကို လက်တွေ့ အသုံးချ တည်ဆောက်သွားနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်..

✅ KPI pipelines နှင့် business reporting logic တည်ဆောက်နိုင်ခြင်း

✅ Retention, experimentation, customer behavior analysis လုပ်နိုင်ခြင်း

✅ Predictive / forecasting workflows များ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ခြင်း

✅ Structured + unstructured data (customer feedback) ကို ပေါင်းစပ်သုံးသပ်နိုင်ခြင်း

✅ LLM API အသုံးပြုပြီး automation / semantic analysis လုပ်နိုင်ခြင်း

✅ Automated KPI monitoring & alerts setup လုပ်နိုင်ခြင်း

✅ Evidence-based recommendations ကို professional စွာ တင်ပြနိုင်ခြင်း

အဓိကအားဖြင့် Program ပြီးဆုံးတဲ့အခါ Data Project မျိုးစုံကို AI ကို အသုံးချပြီး လျင်မြန်တိကျစွာ ဆောင်ရွက်နိုင်သလို,
AI က ထုတ်ပေးတဲ့ output တွေကိုလည်း မှန်ကန်စွာ စစ်ဆေးသုံးသပ်ပြီး business decision အတွက် အသုံးချနိုင်မယ့် analyst mindset ရရှိသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰

🟧 သင်တန်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များ

AI-Powered Data Analytics Program

🔸 သင်တန်းစတင်မည့်ရက် – ၂၀၂၆ ခုနှစ်၊ မတ်လ ၇ ရက်

🔸 သင်ကြားမည့်နေ့များ – အပတ်စဉ် စနေ၊ တနင်္ဂနွေ၊ ဗုဒ္ဓဟူး

🔸 သင်ကြားမည့်အချိန် – ည ၇ နာရီ မှ ၉ နာရီ အထိ

🔸 သင်တန်းကာလ – ၁၀ ပတ် (နာရီ ၆၀)

🔸 သင်ကြားမည့် Platform – Online Live Training (Microsoft Teams)

🔸 သင်တန်းကြေး – ၄၉၀,၀၀၀ ကျပ်

🔷 🔷 Discount 🔷 🔷

🔸 ကျနော်တို့ သင်တန်းကျောင်း၏ Data Analytics Bootcamp တစ်ခုလုံး တက်ရောက်ခဲ့သူများအတွက် 20% Discount စီစဉ်ထားပါတယ်။

🔸 ကျနော် တို့ သင်တန်းကျောင်းမှာ မည်သည့်ဘာသာရပ်မဆို တက်ရောက်ဘူးတဲ့ ကျောင်းသားဟောင်းများအတွက် 10% Discount စီစဉ်ထားပါတယ် ခင်ဗျာ...

🔷 🔷 သင်တန်းအပ်ရန် 🔷 🔷

သင်တန်းအပ်နှံရန်အတွက် အောက်ပါ Bank Account များကို ငွေလွှဲပြီးတော့ သင်တန်းအပ်နှံနိုင်ပါတယ်..၊
Account Name - Hnin Sandar
0623 01 999 2320 9101 (KBZ)
0072 6001 0000 7145 (CB)
200 1456 7761 ( AYA )
005 945 460 007 580 (Yoma)
09 5036 901 (KPay)
002 1010 2000 300 29 (A Bank)
ငွေလွှဲတဲ့အခါ Description နေရာမှာ တက်ရောက်မည့်သူ၏ အမည်ကို ရေးထည့်ပေးစေချင်ပါတယ် ခင်ဗျာ ။

ငွေလွှဲပြီးပါကလည်း အမည်၊ ဖုန်းနံပါတ်၊ Email၊ ငွေလွှဲ ပြေစာကို ဓါတ်ပုံ / Screenshot ရိုက်ပြီး FB Messenger မှ ပေးပို့ပေးဖို့ မေတ္တာရပ်ခံပါတယ် ခင်ဗျာ..

🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰🟰

ကျေးဇူးတင်ပါတယ် ခင်ဗျာ...

Myanmar Excel Expert Team
Data Analytics & Data Science Training School
www.myanmarpowerbi.com