Technortal

Technortal ရဲ့ ဧပြီလအတွက် အထူးလက်ဆောင် 🎁

နည်းပညာခေတ်မှာ အလိုအပ်ဆုံးဖြစ်တဲ့ In-demand Skills တွေကို လေ့လာရင်း အပိုလက်ဆောင်ပါ ရယူလိုက်ပါ။

Technortal မှ ဧပြီလအတွက် အထူးအစီအစဉ်အနေနဲ့...

📌 Machine Learning Best Practices ( Associated )
(သို့မဟုတ်)
📌 Professional Android Development with Kotlin

အဆိုပါ အတန်းများကို အပ်နှံသူတိုင်းအတွက် "Python Video Course" ကို လုံးဝ (အခမဲ့) Free Gift အနေနဲ့ လက်ဆောင်ပေးအပ်သွားမှာပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ ✨

Tech နယ်ပယ်ကို ဝင်ရောက်မယ့်သူတိုင်းအတွက် အခြေခံအကျဆုံး Python ကိုပါ တစ်ခါတည်း အခမဲ့ လေ့လာခွင့်ရမယ့် အခွင့်အရေးဖြစ်လို့ လက်လွတ်မခံဘဲ အခုပဲ စာရင်းပေးသွင်းလိုက်ပါ။

အသေးစိတ်ကိုတော့ Page Messenger သို့ message ပေးပို့ပြီး ဆက်သွယ်စုံစမ်း အပ်နှံနိုင်ပါပြီ။ 📩

Machine Learning Best Practices — Online Course Batch Start: April First Week

Machine Learning ကို စိတ်ဝင်စားတဲ့သူ ဘယ်လောက်ရှိလဲ။ ML model တစ်ခု train တတ်တဲ့သူ ဘယ်လောက်ရှိလဲ။
ဒါပေမယ့် — train ထားတဲ့ model ကို production environment မှာ deploy လုပ်တတ်တဲ့သူ ဘယ်နှစ်ယောက်ရှိလဲ။
ဒါက တစ်ကယ့် gap ဖြစ်တယ်။
Myanmar tech industry မှာ ML ကို "စိတ်ဝင်စားတယ်" ဆိုတဲ့ level နဲ့ "production မှာ တစ်ကယ် run နိုင်တယ်" ဆိုတဲ့ level ကြားမှာ ကွာဟချက်ကြီးကြီးတစ်ခု ရှိနေတယ်။
Tutorial ကြည့်ပြီး Jupyter Notebook ထဲမှာ model run တတ်ရုံနဲ့ မလုံလောက်ဘူး။ Real-world ML project တစ်ခုကို production-ready ဖြစ်အောင် ယူသွားဖို့ဆိုရင် —

✅ ML project ကို ဘယ်လို structure ချမလဲ
✅ Deep learning system ကို practical ဘယ်လို apply လုပ်မလဲ
✅ Model ကို containerize လုပ်ပြီး deploy ဘယ်လိုလုပ်မလဲ
✅ Data versioning နဲ့ data dictionary ကို ဘယ်လို manage လုပ်မလဲ ✅ Experiment tracking ကို ဘယ်လိုလုပ်မလဲ

ဒါတွေက "nice to know" မဟုတ်ဘူး။ Senior ML Engineer တစ်ယောက် daily basis နဲ့ တစ်ကယ်လုပ်နေတဲ့ skill set တွေ ဖြစ်တယ်။

🚀 ဒီ course ကို ဘယ်သူ သင်ပေးမှာလဲ?

Sir. Thar Htet San
— MLOps Engineer at Woven by Toyota (Japan)
— Senior AI Engineer at ONOW
— Research Development Team Lead at CloudSource Myanmar
— 3+ Years Teaching Experience

YouTube tutorial ကြည့်ပြီး ML သင်တာ မဟုတ်ဘူး။ Global-level company မှာ ML system တွေကို production မှာ တစ်ကယ် build, deploy, maintain လုပ်နေတဲ့ engineer ဆီကနေ best practices တွေကို direct ယူရမှာ ဖြစ်တယ်။
"ML တတ်တယ်" နဲ့ "ML ကို production-grade level နဲ့ တတ်တယ်" ကြားက gap ကို ဒီ course ကပဲ bridge လုပ်ပေးမှာ ဖြစ်တယ်။

Course Outline (3 Months):
1️⃣ Setting up Machine Learning Project
2️⃣ Basic Machine Learning Approach
3️⃣ Practical Deep Learning Systems
4️⃣ Containerization & Deployment for ML Projects
5️⃣ Data Versioning & Data Dictionary for ML Project
6️⃣ Experiment Tracking
7️⃣ Final ML Project

Theory ချည်းပဲ သင်ပြီး certificate ပေးတဲ့ course မဟုတ်ဘူး။ 3 months ပြီးတဲ့အခါ — deployable ML project တစ်ခု hand-on build ပြီးသား ဖြစ်နေမှာ ဖြစ်တယ်။

📅 Batch Start: April 4
🕡 Time: 6:30 PM – 8:00 PM
⏳ Duration: 3 Months
💰 Fee: 330,000 MMK
💻 Format: Online Class

Seat limited ဖြစ်ပါတယ်။ စာရင်းပေးသွင်းချင်ရင် inbox ကို message ပေးပြီး အပ်နှံနိုင်ပါပြီ။

🚀 Python Zero ကနေ Machine Learning Engineer အထိ — Technortal မှာ လမ်းကြောင်းရှင်းရှင်းနဲ့ တက်ရောက်နိုင်ပါပြီ။

"ML သင်ချင်တယ်... ဘာကစရမှာလဲ?"

ဒီမေးခွန်းကို အများဆုံးကြားရတယ်။ အဖြေက ရှင်းပါတယ်။
ဒီ pathway အဆင့်ဆင့်အတိုင်း လျှောက်ပါ 👇

🔹 Step 1 — Python Basic to Project

📌 Instructor: Ko Bo Bo Min
📌 Python foundation ကို real project နဲ့တွဲပြီးအခြေခံကျကျသင်ပေးတယ်
📌 ၂ လသင်တန်း

🔹 Step 2 — Advanced Python for Software Engineering
📌 Instructor: Ko Thar Htet San (Senior ML Engineer, Woven by Toyota)
📌 Production-level Python ရေးတတ်ဖို့ — code quality, architecture, engineering practices
📌 ၂ လသင်တန်း

🔹 Step 3 — Machine Learning Best Practices (Associate)

📌 Instructor: Ko Thar Htet San
📌 ML fundamentals ကို industry best practices နဲ့ ကျကျနနသင်ပေးမယ်
📌 ၂ လ သင်တန်း

🔹 Step 4 — Machine Learning Deep Dive (Advanced)
📌 Instructor: Ko Thar Htet San
📌 Advanced ML techniques — production-ready models တည်ဆောက်တတ်ဖို့
📌 ၂ လ သင်တန်း

ဘာလို့ ဒီ pathway က တစ်ခြား course တွေနဲ့ မတူလဲ?

✅ Random course တစ်ခုယူတာမျိုး မဟုတ်ဘူး — Zero to ML Engineer အထိ structured path ဖြစ်တယ်
✅ Instructor က YouTube tutorial ပြောပြတဲ့သူ မဟုတ်ဘူး — Toyota subsidiary မှာ ML ကို production level တကယ်လုပ်နေတဲ့သူ ဖြစ်တယ်
✅ တစ်ခုပြီးတစ်ခု ဆက်တက်လို့ရအောင် design လုပ်ထားတဲ့ curriculum ဖြစ်တယ်

AI ခေတ်မှာ Programming မတတ်ရင် ဘာဖြစ်မလဲ ဆိုတာ ရိုးရိုးသားသား ပြောချင်တယ်။

AI ကို "app တစ်ခု ဆောက်ပေး" လို့ ပြောလိုက်ရင် code ထွက်လာတယ်။ ဒါဆို programmer တွေ မလိုတော့ဘူးလား?

"Myanmar Marketမှာတော့ programmer တွေ ပိုလိုလာတယ်။"

ဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ — AI က code ရေးပေးတယ်, ဒါပေမယ့် ဘာ ရေးခိုင်းရမလဲ, ဘာ မှားနေလဲ, ဘယ်လို ချိတ်ရမလဲ, ဘယ်လို deploy ရမလဲ ဆိုတာ AI ကိုယ်တိုင် မဆုံးဖြတ်ပေးနိုင်ဘူး။ လူက နားလည်ရတယ်။

AI ခေတ်မှာ programming တတ်တဲ့သူက — AI ကို tool အဖြစ် သုံးပြီး 10 ဆ မြန်မြန် ဆောက်နိုင်တယ်။ Programming မတတ်တဲ့သူက — AI ထွက်ပေးတာ မှန်လား မှားလား ကိုတောင် စစ်မရဘူး။

ဒါကြောင့် programming အခြေခံက "သိရင် ကောင်းတယ်" မဟုတ်တော့ဘူး — "သိကို သိရမယ်" ဖြစ်သွားပြီ။

ဒါကြောင့် Technortal ကနေ Python အခြေခံ သင်ခန်းစာ 73 ပုဒ် ကို YouTube မှာ အခမဲ့ တင်ပေးထားပါတယ်။

ဘာတွေ ပါလဲ:
✦ Python Basics ကနေ စပြီးလေ့လာနိုင်မယ်။
✦ Real-world example တွေနဲ့ သင်ပေးထားတယ်။
✦ Myanmar ဘာသာနဲ့ နားလည်အောင် ရှင်းပြထားပါတယ်။
✦ 73 lessons — ပြီးအောင်ကြည့်ရင် Python အခြေခံ ခိုင်ခိုင်မာမာ ရမယ်
ငွေကြေး မကုန်ပါဘူး။ WiFi နဲ့ စိတ်ဓာတ်ပဲ ရှိရင် ရပါတယ်။

🔗 https://www.youtube.com/playlist?list=PL-ew_2kpx4xanABoHpggANt2mYoIakh2m

ပြီးရင် ဘာ ဆက်လုပ်မလဲ?
YouTube မှာ အခြေခံ ခိုင်သွားပြီဆိုရင် — ဒီ knowledge ကို တကယ့် project အဖြစ် ပြောင်းချင်မှာပဲ။
Technortal မှာ — 📹 Video Class တွေ — ကိုယ့် အချိန်နဲ့ ကိုယ် လေ့လာချင်တဲ့သူတွေအတွက် 🎓 Live Class တွေ — Instructor နဲ့ တိုက်ရိုက် real project build လုပ်ချင်တဲ့သူတွေအတွက်
အခြေခံ အခမဲ့ ပေးထားပြီ။ ဆက်သွားချင်ရင် Technortal မှာ ဆက်သွားလို့ ရပါတယ်။

Course တွေဝယ်ပြီး Certificate တောင်ရပြီ။ ဒါပေမယ့် Interview မှာ "Project ပြ" လို့ပြောတာနဲ့ ငုပ်သွားဖူးတယ်ဆိုရင် ဒီ post ဖတ်ပါ။

Myanmar မှာ စလေ့လာတဲ့ developer တော်တော်များများ ဒီ pattern ကို follow လုပ်တတ်ကြတယ်။​

YouTube tutorial ကြည့်တယ် → Todo App လုပ်တယ် → Certificate ရတယ် → Job လျှောက်တယ် → Reject ဖြစ်တယ် ။

ဘာကြောင့်လဲ?

Real company တွေက "ဘာတတ်လဲ" မေးတာမဟုတ်ဘူး။ "ဘာဆောက်ဖူးလဲ" မေးတာ။

Todo App က answer မဟုတ်ဘူး။ Live deploy ဖြစ်နေတဲ့ real product က ပဲ answer ဖြစ်လာတယ်။

ဒါကြောင့် ဒီ batch မှာ approach ကို လုံးဝပြောင်းထားလိုက်ပါပြီ။

Line by line code ရေးပြမှာ မဟုတ်ဘူး။ Tutorial style သင်မှာ မဟုတ်ဘူး။ Developer တစ်ယောက်လို ဆောင်ရွက်တတ်အောင် သင်ပေးမှာပါ။

Product တစ်ခု idea ကနေ စပြီး—
Architecture ဆွဲတယ်၊ Frontend ဆောက်တယ်၊ Backend ချိတ်တယ်၊ Security စစ်တယ်၊ Deploy လုပ်တယ်။ သင်တန်းဆင်းတဲ့နေ့မှာ Production မှာ Live ဖြစ်နေတဲ့ App သင့်မှာ ရှိနေမယ်။

🚀 ဒီ Batch မှာ ထုတ်မယ့် Product

🎮 Game App (Full functional, production-ready)
📊 Admin Management Dashboard

Web ရော Mobile ရော — Next.js + React Native နဲ့ ဆောက်မယ်။
Real-time features ပါမယ်။ Cloud deploy ပါမယ်။ CI/CD pipeline ပါမယ်။ Portfolio မှာ ထည့်ဖို့ အသင့်ဖြစ်နေမယ်။

ဘာတွေ သင်ယူမလဲ

✦ Business Thinking & Product Strategy — idea ကို viable product အဖြစ် ပြောင်းတတ်အောင်

✦ System Architecture — 100 user ကနေ 100,000 user အထိ scale ရမယ့် system ဘယ်လို design လုပ်မလဲ

✦ Frontend Engineering — Web (Next.js) + Mobile (React Native Expo) နှစ်ခုလုံး

✦ Backend & Real-Time Systems — Robust API, Real-time (Ably), Caching, Queue Jobs

✦ Security — Zero-Trust approach, Security Auditing

✦ DevOps & Deployment — CI/CD, Infrastructure as Code, Production Deployment

🧑‍🏫 Instructor: Sir. Phone Nyo
Former Project Manager @ NineComplex Co. Ltd.
Web & Mobile Developer @ MC Tech
4+ Years Teaching Experience

ဆရာ့ရဲ့ philosophy တစ်ခုပဲ— "Technology is changing fast. My goal is to make sure you are the one driving the change, not the one being left behind by it

⚠️ ဒီ Batch ရဲ့ Rules တွေကို ကြိုတင်ပြောထားချင်ပါတယ်။

ဒီသင်တန်းက လူတိုင်းအတွက် မဟုတ်ဘူး။ Serious ဖြစ်တဲ့သူ၊ တကယ်ပြောင်းချင်တဲ့သူ၊ ညွှန်ကြားတာ follow လုပ်မယ့်သူတွေအတွက်ပဲ ဖွင့်တာဖြစ်ပါတယ်။

✅ အတန်းချိန် တိတိကျကျ တက်ရမယ်
✅ Instructor ခိုင်းတဲ့ task တွေ လုပ်ရမယ်
✅ Commitment ရှိရမယ်

ဒါတွေ မလုပ်နိုင်ဘူးဆိုရင် — ဒီ batch သင့်အတွက် မဟုတ်ဘူး။ honest ပြောတာ။

📅 စတင်မည့်ရက် — March 7, 2026
⏱ သင်တန်းကာလ — 3 Months
🕗 အချိန် — 8:00 PM – 10:00 PM
💰 ကုန်ကျစရိတ် — 330,000 MMK
👥 လက်ခံဦးရေ — 10 ယောက်သာ

🛡 GUARANTEE:

သင်တန်းဆုံးအောင် တက်ပြီး Instructor ညွှန်ကြားသမျှ လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီးရင်—

Project မထွက်ခဲ့ရင် ပိုက်ဆံ အပြည့်အစုံ ပြန်အမ်းပေးပါမယ်။

ကောင်းရင် career ပြောင်းသွားမယ်။ မကောင်းရင် ပိုက်ဆံပြန်ရမယ်။