ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ ဘာသာရပ် (ဂုဏ်ထူး) ဘွဲ့ (Top Up)
၁၂ လ အချိန်ပိုင်း
ဆော့ဖ်ဝဲလ် ဒီဇိုင်း
ဘွဲ့ရ
Roehampton တက္ကသိုလ်
သင်တန်း အကျဉ်းချုပ်
Computer Science (Top-Up) ဘာသာရပ်တွင် Bachelor of Science (Honours) ဘွဲ့ကို ရရှိသော ကျောင်းသားများသည် Software Engineering၊ Data Science နှင့် Cybersecurity တွင် အလုပ်လုပ်ကိုင်နိုင်ရန် အရေးပါသော သိပ္ပံဉာဏ်နှင့် အရည်အချင်းများကို ရရှိစေပါသည်။ ကျောင်းသူ/ကျောင်းသားများသည် အခင်းအကျင်းများပြောင်းလဲနေသော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းနယ်ပယ်များတွင် အသုံးချနိုင်သော အရေးပါသော အယူအဆဆိုင်ရာနှင့် လက်တွေ့ပိုင်းဆိုင်ရာ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ အရည်အချင်းများကို တည်ဆောက်နိုင်ပြီး၊ ယဉ်ကျေးမှုလွှဲပြောင်းနိုင်သော အဖွဲ့များတွင်လည်း စနစ်ကျသော စိတ်ဓာတ်နှင့် အကျင့်သိက္ခာရှိသော အရည်အချင်းများကို ဖော်ဆောင်နိုင်ပါသည်။.
ဤသင်တန်းသည် စနစ်ဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များ၊ ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း၊ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း၊ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဖြေရှင်းချက်များ ပေးအပ်ခြင်းတို့ကို အလွယ်တကူပေါင်းစပ်၍ သင်ယူလေ့လာခြင်းဖြင့် တွေ့ရှိနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည့် ပြန်လည်သုံးသပ်နိုင်သော ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေပါသည်။.
စနစ်ဆိုင်ရာ အဆောက်အအုံများအပေါ် အခြေခံကျသော နားလည်မှုကို ရယူပါ ၎င်းနှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ အခြေခံမူများ၏ ပေါင်းစည်းမှု။.
တွက်ချက်ရေးဆိုင်ရာ၊ သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ၊, နှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများအတွက် အရေးပါသော စဉ်ဆက်တွက်ချက်ပုံစံဖော်ခြင်း။.
သတင်းအချက်အလက်ပုံစံဖော်ခြင်း၊ စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုများ တိုးတက်လာစေရန်, နှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံအတွက် အရေးပါသော လုံခြုံရေးကိရိယာများ။.
စီးပွားရေးနှင့် ကုန်သွယ်မှုဆိုင်ရာ အမြင်များကို နားလည်ပါ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ထိခိုက်စေသည်။.
ထိရောက်သော စီမံခန့်ခွဲမှု နည်းဗျူဟာများကို သင်ယူပါ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံဆိုင်ရာ စီမံကိန်းများနှင့် အဖွဲ့များကို စီမံခန့်ခွဲရန် အရေးပါပါသည်။.
ဒီနည်းပညာဆိုင်ရာ အသုံးချပရိုဂရမ်များကို ကျွမ်းကျင်ပါ
စိတ်တိုင်းကျ၊ လုပ်ငန်းနှင့်ပေါင်းစပ်ထားပြီး ရလဒ်အခြေခံ သင်ယူနည်းလမ်း
စင်ကာပူ၏ အရည်အချင်းဆိုင်ရာ အခြေခံမူများနှင့် ကိုက်ညီသော အရည်အချင်းအခြေခံ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းဖြင့် သင်ယူပါ။ 70:20:10 သင်ယူမှုပုံစံဖြင့် သင်သည် လုပ်ငန်းသုံး အရည်အချင်းများအတွက် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များက ဦးဆောင်ကျင်းပပေးသော စီမံကိန်းများတွင် ပါဝင်ဆောင်ရွက်သွားမည်ဖြစ်သည်။.
အတွေ့အကြုံရယူသည့် သင်ယူမှု
၁၀၈ နာရီ
၁၀၈ နာရီ
စုပေါင်းသင်ယူခြင်း
၈ နာရီ
၈ နာရီ
ဖလစ်ကလပ်/မန်တန်ဘာဂျီ
၂၁၂ နာရီ
သင်ခန်းစာ
၉၆ နာရီ
၉၆ နာရီ
ကိုယ်ပိုင်အချိန်အတိုင်း သင်ယူခြင်း
၉၈၈ နာရီ
၉၈၈ နာရီ
လိုအပ်ချက်များ
အဓိက ဖောက်သည်များ
IT၊ Computer Science၊ Software Engineering သို့မဟုတ် ဆက်စပ်ရပ်များနှင့်ပတ်သက်သော ဘွဲ့လွန်ဒီပလိုမာ (Higher Diploma) သို့မဟုတ် Advanced Diploma ကို ရရှိထားသူများ၊ Pearson မှ Computer Science ဘွဲ့ရရှိထားသူများ သို့မဟုတ် သက်ဆိုင်ရာ Polytechnic Diploma ကို ရရှိထားသူများ။ IT နယ်ပယ်တွင် အလုပ်ခွင်သို့ ပြောင်းလဲဝင်ရောက်လိုသူများအတွက်လည်း အဆင်ပြေပြီး အလုပ်အတွေ့အကြုံ အနည်းဆုံး ၈ နှစ်ရှိပြီး အရည်အချင်းပြည့်ဝသူများအတွက်လည်း အဆင်ပြေပါသည်။.
ဝင်ခွင့်လိုအပ်ချက်
ပညာရေးဆိုင်ရာ အရည်အချင်း:
အင်္ဂလိပ်စာအသုံးချနိုင်မှု:
- ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် ဆက်စပ်သော ဘာသာရပ်များဆိုင်ရာ သိပ္ပံဘွဲ့ (တက္ကသိုလ်သင်တန်း၏ Level 4/Year 1 နှင့် Level 5/Year 2 အဆင့်များနှင့် ညီမျှသည်) ကို ပိုင်ဆိုင်ထားပြီး အသက် ၁၀ နှစ်အထိ တရားဝင် ပညာသင်ယူထားခြင်း သို့မဟုတ်
- ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် ဆက်စပ်သော ဘာသာရပ်များဆိုင်ရာ အထက်တန်းဒီပလိုမာ (Diploma and Advanced Diploma) ကို အနည်းဆုံး အမှတ်အပြည့်အဝ ရရှိထားသူ (University Course Level 4/Year 1 နှင့် Level 5/Year 2 ၏ အတန်းအဆင့်နှင့် ညီမျှသည်) ဖြစ်ပြီး၊ အသက် ၁၂ နှစ်အထိ တရားဝင် ပညာသင်ယူထားသူများအတွက် လျှောက်ထားနိုင်ပါသည်။
- သက်ဆိုင်ရာဘာသာရပ်တစ်ခုတွင် Overall Merit (60%) သို့မဟုတ် အထက်ရှိသော Higher National Diploma
- သက်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းအတွေ့အကြုံ ၈ နှစ်ရှိပြီး အသက် ၃၀ နှစ်နှင့်အထက် အရည်အချင်းပြည့်ဝသော လျှောက်ထားသူ
IELTS – 6.0 (5.5 အောက် အပိုင်းအခြားမပါ) သို့မဟုတ် GCE “O” Level တွင် C6 အဆင့် သို့မဟုတ် အမြင့်ဆုံးသင်ရိုးညွှန်းတမ်းတွင် အင်္ဂလိပ်ဘာသာကို သင်ကြားရန်နည်းလမ်းအဖြစ် အင်္ဂလိပ်ဘာသာကိုသာ သတ်မှတ်ထားကြောင်း အထက်တန်းကျောင်း/တက္ကသိုလ်မှ ထုတ်ပြန်ထားသော စာရွက်စာတမ်း သို့မဟုတ် ၎င်း၏ အတုအယောင်။.
ဘွဲ့ရရှိရန် လိုအပ်ချက်များ
တစ်ပုဒ်ချင်းစီ၏ အစည်းအဝေးများတွင် လူဦးရေ ၇၅% ဦး အနည်းဆုံး တက်ရောက်ရမည်။
တစ်ပုဒ်ချင်းစီ၏ အဆုံးအဖြတ်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်တွင် အနည်းဆုံးအောင်မှတ်
Module အကျဉ်းချုပ်
Module 1
Module 2
Module 3
Module 4
Module 5
Module 1
ဒေတာပုံဖော်ခြင်း
Session Plan Details
ရှုပ်ထွေးသော အချက်အလက်များကို ပျော်စရာကောင်းသော မျက်နှာပြင်ပုံစံဖြင့် ပြောင်းလဲဖော်ပြနိုင်သည့် အနုပညာကို ကျွမ်းကျင်လာပါ။ ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ အခြေခံမူများ၊ အမြင်ဆိုင်ရာ နည်းဗျူဟာများနှင့် အသုံးပြုသူများ၏ အသုံးပြုမှုစစ်တမ်းများမှတစ်ဆင့် အမြင်ပုံစံများကို အကဲဖြတ်နည်းများကို သင်ယူလေ့လာရမည်။ ထို့အပြင် အပြန်အလှန်ဆက်စပ်နေသော အမြင်ပုံစံများကို ပြသနိုင်ရန်အတွက် ဝဘ်ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ လက်တွေ့ကျင့်သုံးမှုများကို သင်ယူလေ့လာရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် အရေးပါသော အချက်အလက်များကို အစီရင်ခံတင်ပြနိုင်ရန်အတွက် သင်၏အခြေအနေကို ပြင်ဆင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
သင် သင်ယူရမည့်အရာများ
- ဒေတာပုံဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံမူများ။
- မြင်ကွင်းပုံဖော်ရေးဒီဇိုင်း။
- ပုံဖော်ခြင်း၏ ခံစားချက်ဆိုင်ရာနှင့် သိမှတ်ဆိုင်ရာ အခြေခံများ။
- ဒုတိယ/တတိယမျိုးဆက် စကေးဒါ (scalar data) များကို မျက်မြင်ပုံဖော်ခြင်း။
- ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း နည်းစနစ်များ။
- ပုံရိပ်အလုပ်လုပ်ခြင်းနှင့် အရောင်ပုံစံများ။
- ပင်/ဂရပ်ဒေတာများကို မျက်မြင်ပုံဖော်ခြင်း။
- ဂရပ်ဖစ်နှင့် မျက်နှာပြင်ပုံဖော်ခြင်း algorithm များ။
- မြင့်မားသော အရေအတွက်ရှိသော အချက်အလက်များကို မျက်မြင်ပုံဖော်ခြင်း။
- အသုံးပြုသူများ၏ လေ့လာသုံးသပ်ခြင်း – မြင်ကွင်းပြပုံနည်းလမ်းများ၏ အကဲဖြတ်ခြင်း။
- လူသားနှင့် ကွန်ပျူတာအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုအတွက် သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများ။
- သက်ဆိုင်ရာ အရည်အသွေးဆိုင်ရာနှင့် ပမာဏဆိုင်ရာ ရလဒ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။
Module 2
စက်မှုပညာလေ့လာမှု
Session Plan Details
စက်ပစ္စည်းများသည် အချက်အလက်များမှ သင်ယူကာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသိဉာဏ်ရှိစွာ လုပ်ဆောင်ပုံကို နားလည်ပါ။ ဆုံးဖြတ်ချက်စိုက်ပင်များ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် အချက်အလက်အပေါ် အပြုသဘောဆောင်မှုရှိခြင်းဆိုင်ရာ လူ့အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကို လေ့လာမည်။ အလုပ်ခွင်တွင် လက်တွေ့ကျကျ အသုံးပြုနိုင်သော အကန့်အသတ်မဲ့ ကိရိယာများ၊ algorithm များနှင့် library များဖြင့် သင်ယူလေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် အလုပ်ခွင်တွင် အသုံးပြုနိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို အပြည့်အဝ အသိအမှတ်ပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
သင် သင်ယူရမည့်အရာများ
- Machine learning ရဲ့ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်။
- အချက်ပြမှုဆိုင်ရာနှင့် သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ သင်ယူမှု။
- စနစ်တကျခွဲခြားနိုင်မှု။
- စီမံခန့်ခွဲမှုသင်ယူခြင်း။
- နီယွန်ကွန်ရက်များ လေ့လာခြင်း။
- မစောင့်ကြည့်လေ့လာသော သင်ယူမှု။
- Semi-supervised learning။
- စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်း။
- အားဖြည့်သင်ယူမှု။
- စက်မှုလေ့လာသင်ယူမှုနှင့် ဒေတာစူးစမ်းရှာဖွေမှု။
- စက်သင်ယူမှု၏ စည်းကမ်းမဲ့သော စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ။
- ဒေတာစုစည်းမှုများတွင် အလွဲအချော်များရှိခြင်း။
Module 3
ဒေတာဆိုင်ရာ နည်းပညာ
Session Plan Details
ဒေတာအခြေခံသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ရန် လှုံ့ဆော်ပေးသည့် ဒေတာရေပိုက်လိုင်းများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများကို သင်ယူလေ့လာပါ။ Parallelism၊ Distributed Data Platforms၊ Data Warehousing နှင့် Cloud Solutions ကဲ့သို့သော အယူအဆများကို သင်လေ့လာပါမည်။ Agile teams ဖြင့် အလုပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအားဖြင့် သင်သည် ခေတ်မီ၊ လျှောက်လှမ်းနိုင်သော ဒေတာဖြေရှင်းနည်းများကို ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် သင်တို့ကို လက်တွေ့ဒေတာအင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများအတွက် ပြင်ဆင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
သင် သင်ယူရမည့်အရာများ
- ဒေတာဆိုင်ရာ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခြေခံ။
- Parallelism အခြေခံမူများ။
- Parallel System Architecture။
- ဒေတာစနစ်ဆိုင်ရာ အဆောက်အအုံတည်ဆောက်ပုံ။
- ဒေတာဘေ့စ်များကို ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- ကြီးမားသော ဒေတာပမာဏများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း။
- ဒေတာရင်းမြစ်များ: ဓာတုဗေဒဆိုင်ရာ စနစ်များ၊ စုဆောင်းမှုဌာနများ နှင့် ရေကန်များ။
- Streaming Data။
- အကောက်ခွန် စီမံခန့်ခွဲမှု။
- ဒေတာများကို စုစည်းခြင်း။
- ကွန်ပျူတာကွန်ရက်တွင် Data Pipeline
- ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များထံ ဒေတာများကို ပေးအပ်ခြင်း
Module 4
ကွန်ပျူတာလုံခြုံရေး
Session Plan Details
ကွန်ပျူတာလုံခြုံရေးနှင့်ပတ်သက်သော အန္တရာယ်များနှင့် ကာကွယ်ရေးဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို လေ့လာပါ။ လူ့အခွင့်အရေးဆိုင်ရာနှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ အမြင်များမှတစ်ဆင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ လုံခြုံရေးကို လေ့လာမည်။ CIA ကဲ့သို့သော အခြေခံလုံခြုံရေးမူဘောင်များကိုလည်း သင်ယူလေ့လာမည်။ ထို့ပြင် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနည်းကျ လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ အယူအဆများကိုလည်း လေ့လာမည်။ အဆုံးတွင် သင်သည် အားနည်းချက်များကို စနစ်များအား စစ်ဆေးရန် ပြင်ဆင်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး လက်တွေ့အခြေအနေများတွင် လုံခြုံရေးလိုအပ်ချက်များကို နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
သင် သင်ယူရမည့်အရာများ
- ပုဂ္ဂလိကအသိဉာဏ်ဆိုင်ရာနှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ အခြေခံများ။
- ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်းဆိုင်ရာ စည်းကမ်းချက်များ
- ပုဂ္ဂိုလ်ရေးလုံခြုံရေးအတွက် နည်းပညာဆိုင်ရာဖြေရှင်းနည်းများ။
- လုံခြုံရေးမူဝါဒများ၊ ဥပဒေများနှင့် ကွန်ပျူတာရာဇဝတ်မှုများ
- လုံခြုံရေး၏ အခြေခံအယူအဆများ: CIA၊ Authentication နှင့် Trust.
- ခြိမ်းခြောက်မှုများနှင့် တိုက်ခိုက်မှုများ။
- လုံခြုံသော ဒီဇိုင်းမူဘောင်များ။
- Cryptography အခြေခံများ။
- Cipher types.
- လူသားဆိုင်ရာ အခြေအနေများနှင့် လုံခြုံရေး။
- အသုံးပြုနိုင်စွမ်းဆိုင်ရာ ဒီဇိုင်းနှင့် လုံခြုံရေး။
- လုံခြုံရေးနှင့် အုပ်ချုပ်ရေး။
Module 5
နောက်ဆုံးနှစ် စီမံကိန်း
Session Plan Details
သင်စိတ်ဝင်စားသော အကြောင်းအရာတစ်ခုကို ပညာရှင်အရာရှိတစ်ဦး၏ အကူအညီဖြင့် လေ့လာနိုင်မည်။ အဆိုပါအစီအစဉ်တွင် အောက်ပါ အစီအစဉ်အမျိုးအစား ၄ မျိုးမှ ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။ ကျောင်းသားများ၏ အမည်ဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဉ်၊ ပညာရှင်များ၏ အမည်ဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဉ် (သုတေသနအခြေခံ အစီအစဉ်များ)၊ လုပ်ငန်းအဖွဲ့များ၏ အမည်ဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဉ်၊ သို့မဟုတ် လူမှုစီးပွားလုပ်ငန်းများ၏ အမည်ဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဉ်တို့ ဖြစ်ပါသည်။ သင်သည် သုတေသနလုပ်ငန်းများ ပြုလုပ်မည်၊ ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို ဖန်တီးမည်၊ ထို့နောက် ၎င်းကို နိုင်ငံတကာ အဖွဲ့အစည်းများနှင့်အတူ နောက်ဆုံးအစီအစဉ်တစ်ခုတွင် ပြသမည်ဖြစ်သည်။
Module 1
Module 2
Module 3
Module 4
Module 5
Module 1
ဒေတာပုံဖော်ခြင်း
Session Plan Details
ရှုပ်ထွေးသော အချက်အလက်များကို ပျော်စရာကောင်းသော မျက်နှာပြင်ပုံစံဖြင့် ပြောင်းလဲဖော်ပြနိုင်သည့် အနုပညာကို ကျွမ်းကျင်လာပါ။ ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ အခြေခံမူများ၊ အမြင်ဆိုင်ရာ နည်းဗျူဟာများနှင့် အသုံးပြုသူများ၏ အသုံးပြုမှုစစ်တမ်းများမှတစ်ဆင့် အမြင်ပုံစံများကို အကဲဖြတ်နည်းများကို သင်ယူလေ့လာရမည်။ ထို့အပြင် အပြန်အလှန်ဆက်စပ်နေသော အမြင်ပုံစံများကို ပြသနိုင်ရန်အတွက် ဝဘ်ဒီဇိုင်းဆိုင်ရာ လက်တွေ့ကျင့်သုံးမှုများကို သင်ယူလေ့လာရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် အရေးပါသော အချက်အလက်များကို အစီရင်ခံတင်ပြနိုင်ရန်အတွက် သင်၏အခြေအနေကို ပြင်ဆင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
သင် သင်ယူရမည့်အရာများ
- ဒေတာပုံဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံမူများ။
- မြင်ကွင်းပုံဖော်ရေးဒီဇိုင်း။
- ပုံဖော်ခြင်း၏ ခံစားချက်ဆိုင်ရာနှင့် သိမှတ်ဆိုင်ရာ အခြေခံများ။
- ဒုတိယ/တတိယမျိုးဆက် စကေးဒါ (scalar data) များကို မျက်မြင်ပုံဖော်ခြင်း။
- ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း နည်းစနစ်များ။
- ပုံရိပ်အလုပ်လုပ်ခြင်းနှင့် အရောင်ပုံစံများ။
- ပင်/ဂရပ်ဒေတာများကို မျက်မြင်ပုံဖော်ခြင်း။
- ဂရပ်ဖစ်နှင့် မျက်နှာပြင်ပုံဖော်ခြင်း algorithm များ။
- မြင့်မားသော အရေအတွက်ရှိသော အချက်အလက်များကို မျက်မြင်ပုံဖော်ခြင်း။
- အသုံးပြုသူများ၏ လေ့လာသုံးသပ်ခြင်း – မြင်ကွင်းပြပုံနည်းလမ်းများ၏ အကဲဖြတ်ခြင်း။
- လူသားနှင့် ကွန်ပျူတာအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုအတွက် သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများ။
- သက်ဆိုင်ရာ အရည်အသွေးဆိုင်ရာနှင့် ပမာဏဆိုင်ရာ ရလဒ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။
Module 2
စက်မှုပညာလေ့လာမှု
Session Plan Details
စက်ပစ္စည်းများသည် အချက်အလက်များမှ သင်ယူကာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသိဉာဏ်ရှိစွာ လုပ်ဆောင်ပုံကို နားလည်ပါ။ ဆုံးဖြတ်ချက်စိုက်ပင်များ၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် အချက်အလက်အပေါ် အပြုသဘောဆောင်မှုရှိခြင်းဆိုင်ရာ လူ့အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကို လေ့လာမည်။ အလုပ်ခွင်တွင် လက်တွေ့ကျကျ အသုံးပြုနိုင်သော အကန့်အသတ်မဲ့ ကိရိယာများ၊ algorithm များနှင့် library များဖြင့် သင်ယူလေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် အလုပ်ခွင်တွင် အသုံးပြုနိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို အပြည့်အဝ အသိအမှတ်ပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
သင် သင်ယူရမည့်အရာများ
- Machine learning ရဲ့ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်။
- အချက်ပြမှုဆိုင်ရာနှင့် သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ သင်ယူမှု။
- စနစ်တကျခွဲခြားနိုင်မှု။
- စီမံခန့်ခွဲမှုသင်ယူခြင်း။
- နီယွန်ကွန်ရက်များ လေ့လာခြင်း။
- မစောင့်ကြည့်လေ့လာသော သင်ယူမှု။
- Semi-supervised learning။
- စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ စွမ်းဆောင်ရည် အကဲဖြတ်ခြင်း။
- အားဖြည့်သင်ယူမှု။
- စက်မှုလေ့လာသင်ယူမှုနှင့် ဒေတာစူးစမ်းရှာဖွေမှု။
- စက်သင်ယူမှု၏ စည်းကမ်းမဲ့သော စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ။
- ဒေတာစုစည်းမှုများတွင် အလွဲအချော်များရှိခြင်း။
Module 3
ဒေတာဆိုင်ရာ နည်းပညာ
Session Plan Details
ဒေတာအခြေခံသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ရန် လှုံ့ဆော်ပေးသည့် ဒေတာရေပိုက်လိုင်းများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများကို သင်ယူလေ့လာပါ။ Parallelism၊ Distributed Data Platforms၊ Data Warehousing နှင့် Cloud Solutions ကဲ့သို့သော အယူအဆများကို သင်လေ့လာပါမည်။ Agile teams ဖြင့် အလုပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအားဖြင့် သင်သည် ခေတ်မီ၊ လျှောက်လှမ်းနိုင်သော ဒေတာဖြေရှင်းနည်းများကို ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် သင်တို့ကို လက်တွေ့ဒေတာအင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများအတွက် ပြင်ဆင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
သင် သင်ယူရမည့်အရာများ
- ဒေတာဆိုင်ရာ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခြေခံ။
- Parallelism အခြေခံမူများ။
- Parallel System Architecture။
- ဒေတာစနစ်ဆိုင်ရာ အဆောက်အအုံတည်ဆောက်ပုံ။
- ဒေတာဘေ့စ်များကို ဖြန့်ဖြူးခြင်း။
- ကြီးမားသော ဒေတာပမာဏများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း။
- ဒေတာရင်းမြစ်များ: ဓာတုဗေဒဆိုင်ရာ စနစ်များ၊ စုဆောင်းမှုဌာနများ နှင့် ရေကန်များ။
- Streaming Data။
- အကောက်ခွန် စီမံခန့်ခွဲမှု။
- ဒေတာများကို စုစည်းခြင်း။
- ကွန်ပျူတာကွန်ရက်တွင် Data Pipeline
- ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များထံ ဒေတာများကို ပေးအပ်ခြင်း
Module 4
ကွန်ပျူတာလုံခြုံရေး
Session Plan Details
ကွန်ပျူတာလုံခြုံရေးနှင့်ပတ်သက်သော အန္တရာယ်များနှင့် ကာကွယ်ရေးဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို လေ့လာပါ။ လူ့အခွင့်အရေးဆိုင်ရာနှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ အမြင်များမှတစ်ဆင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ လုံခြုံရေးကို လေ့လာမည်။ CIA ကဲ့သို့သော အခြေခံလုံခြုံရေးမူဘောင်များကိုလည်း သင်ယူလေ့လာမည်။ ထို့ပြင် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနည်းကျ လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ အယူအဆများကိုလည်း လေ့လာမည်။ အဆုံးတွင် သင်သည် အားနည်းချက်များကို စနစ်များအား စစ်ဆေးရန် ပြင်ဆင်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး လက်တွေ့အခြေအနေများတွင် လုံခြုံရေးလိုအပ်ချက်များကို နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
သင် သင်ယူရမည့်အရာများ
- ပုဂ္ဂလိကအသိဉာဏ်ဆိုင်ရာနှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ အခြေခံများ။
- ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်းဆိုင်ရာ စည်းကမ်းချက်များ
- ပုဂ္ဂိုလ်ရေးလုံခြုံရေးအတွက် နည်းပညာဆိုင်ရာဖြေရှင်းနည်းများ။
- လုံခြုံရေးမူဝါဒများ၊ ဥပဒေများနှင့် ကွန်ပျူတာရာဇဝတ်မှုများ
- လုံခြုံရေး၏ အခြေခံအယူအဆများ: CIA၊ Authentication နှင့် Trust.
- ခြိမ်းခြောက်မှုများနှင့် တိုက်ခိုက်မှုများ။
- လုံခြုံသော ဒီဇိုင်းမူဘောင်များ။
- Cryptography အခြေခံများ။
- Cipher types.
- လူသားဆိုင်ရာ အခြေအနေများနှင့် လုံခြုံရေး။
- အသုံးပြုနိုင်စွမ်းဆိုင်ရာ ဒီဇိုင်းနှင့် လုံခြုံရေး။
- လုံခြုံရေးနှင့် အုပ်ချုပ်ရေး။
Module 5
နောက်ဆုံးနှစ် စီမံကိန်း
Session Plan Details
သင်စိတ်ဝင်စားသော အကြောင်းအရာတစ်ခုကို ပညာရှင်အရာရှိတစ်ဦး၏ အကူအညီဖြင့် လေ့လာနိုင်မည်။ အဆိုပါအစီအစဉ်တွင် အောက်ပါ အစီအစဉ်အမျိုးအစား ၄ မျိုးမှ ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။ ကျောင်းသားများ၏ အမည်ဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဉ်၊ ပညာရှင်များ၏ အမည်ဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဉ် (သုတေသနအခြေခံ အစီအစဉ်များ)၊ လုပ်ငန်းအဖွဲ့များ၏ အမည်ဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဉ်၊ သို့မဟုတ် လူမှုစီးပွားလုပ်ငန်းများ၏ အမည်ဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဉ်တို့ ဖြစ်ပါသည်။ သင်သည် သုတေသနလုပ်ငန်းများ ပြုလုပ်မည်၊ ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို ဖန်တီးမည်၊ ထို့နောက် ၎င်းကို နိုင်ငံတကာ အဖွဲ့အစည်းများနှင့်အတူ နောက်ဆုံးအစီအစဉ်တစ်ခုတွင် ပြသမည်ဖြစ်သည်။
ပညာရေးလမ်းကြောင်း
သင်တန်းပြီးမြောက်ရေးလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းပြီးနောက်၊ လိုအပ်သော ဘွဲ့တန်းကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။.
လျှောက်လွှာရေးဆွဲရေးဆိုင်ရာ ပရိုဂရမ်ဆိုင်ရာ သင်တန်း
Foundation Diploma
ဆော့ဖ်ဝဲလ် ဒီဇိုင်းပညာဆိုင်ရာ အဆင့်မြင့်ဒီပလိုမာ
ဒီပလိုမာ
ဆော့ဖ်ဝဲလ် ဒီဇိုင်းပညာဘွဲ့
ဘွဲ့ရ
သက်သေခံလက်မှတ်များ
ရရှိထားသော အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်များ
- ဘီစီ စက်မှုသိပ္ပံ (Top-Up) အင်္ဂလန်နိုင်ငံ Roehampton တက္ကသိုလ်မှ ချီးမြှင့်သည့်
ဈေးနှုန်းများ
သင်တန်းခွန်
ဒေါ်လာ ၃,၀၀၀
ငွေပေးချေမှု စနစ်
သင်တန်းစတင်မည့်နေ့မတိုင်မီ ငွေကြေးချေမှုအားလုံးကို ပေးဆောင်နိုင်ပြီး အပိုငွေချေမှုများကိုလည်း ရရှိနိုင်ပါသည်။ ပိုမိုသိရှိလိုပါက ဆက်သွယ်ရန်.
| စီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် မန်နေးဂျင်းဘာသာရပ် (Honours) ဘွဲ့ (Top-Up) | ချေးငွေအစီအစဉ် | ကျောင်းသုံးစာအုပ်များ |
|---|---|---|
| လ ၁ မှ ၁၇ ရက်အထိ | USD 300 /month | |
| စုစုပေါင်း | ၁၈ လပိုင်း | ဒေါ်လာ ၅,၄၀၀ |
Roehampton တက္ကသိုလ်အကြောင်း
လန်ဒန်ရှိ Roehampton တက္ကသိုလ်သည် ၁၈၀ နှစ်ကျော်ကြာမြင့်သော ပညာရေးနယ်ပယ်တွင် ဂုဏ်ယူဖွယ်ရာ အတွေ့အကြုံများစွာကို ပိုင်ဆိုင်ထားသည်။ ၁၉ ရာစုကတည်းက ပေါ်ပေါက်လာခဲ့သော တက္ကသိုလ်ပုံစံစနစ်၏ အခြေခံမူများနှင့် သင်ကြားရေးဆိုင်ရာ အမွေအနှစ်များကို အခြေခံထားသည့် Roehampton သည် ယနေ့အချိန်တွင် လန်ဒန်၏ ပူးပေါင်းဖွံ့ဖြိုးမှုရှိသော လူမျိုးပေါင်းစုံ စိတ်ဓာတ်ကို ကိုယ်စားပြုသည့် အမျိုးမျိုးသော သင်ရိုးညွှန်းတမ်းများကို ပို့ချပေးလျက်ရှိသည်။ ထို့အပြင် Roehampton သည် ၁၄၁ နိုင်ငံမှ ကျောင်းသားပေါင်း ၁၀,၀၀၀ ကျော်ကို အဆင့်မီ UK ပညာရေးအတွေ့အကြုံများကို ပေးအပ်လျက်ရှိသည်။.
စိတ်ကြိုက်သင်ယူမှုနှင့် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ထူးချွန်မှုတို့အတွက် ကတိပြုထားသည့် Roehampton သည် အမျိုးမျိုးသော သိပ္ပံဘာသာရပ်များတွင် ဘွဲ့လွန်သင်တန်းများ၊ သုတေသနလုပ်ငန်းများ၊ နှင့် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ သင်တန်းများစွာကို ပေးအပ်လျက်ရှိသည်။ ကျောင်းသားများကို အောင်မြင်သော အလုပ်ခွင်နှင့် ဖြည့်စွမ်းသော ဘဝများအတွက် ပြင်ဆင်ပေးခြင်းကို အဓိကထားသည့်အပြင်၊ နိုင်ငံတကာအဆင့်မီ သင်ကြားရေးနည်းလမ်းများ၊ သုတေသနအခြေခံသော သင်ယူမှုနှင့် ကျယ်ပြန့်သော လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတို့ကို အလေးပေးပါသည်။ Roehampton သည် အမျိုးသားရေးစိတ်ဓာတ်၊ ဖန်တီးနိုင်စွမ်းနှင့် အရေးပါသော အတွေးအခေါ်များကို အလေးပေးပြီး လူ့အဖွဲ့အစည်းအတွက် အပြုသဘောဆောင်သော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်သည့် ကမ္ဘာ့နိုင်ငံသားများ ဖြစ်လာစေရန် ကြိုးပမ်းလျက်ရှိသည်။.
ပိုမိုလေ့လာရန် roehampton.ac.uk
