Myanmar Coding School

# # # Class Registration is closed

Generative AI Engineer & Agentic AI Developer Bootcamp

AI နည်းပညာတွေ လျင်မြန်စွာတိုးတက်လာတဲ့ ယနေ့ခေတ်မှာ Software Development Skills တွေနဲ့ Generative AI Skills တွေကို ပေါင်းစပ်အသုံးချနိုင်သူတွေဟာ လုပ်ငန်းခွင်မှာ ပိုမိုတန်ဖိုးရှိလာပါတယ်။

AI Chatbot တစ်ခု တည်ဆောက်တာကနေ RAG Knowledge Assistant၊ AI Agent၊ Automation Workflow နဲ့ Production-ready AI Application တွေအထိ လက်တွေ့တည်ဆောက်နိုင်ဖို့ စိတ်ဝင်စားပါသလား?

Programming အတွေ့အကြုံမရှိသေးသူများပါ အခြေခံမှ စတင်လေ့လာနိုင်မယ့်—

🎓 Generative AI Engineer & Agentic AI Developer Bootcamp

ကို September 2026 မှာ စတင်ဖွင့်လှစ်သင်ကြားပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

---

ဒီသင်တန်းက ဘယ်သူတွေအတွက်လဲ?

🔹 IT နယ်ပယ်ကို အခုမှ စတင်ဝင်ရောက်ချင်သူများ
🔹 Programming ကို အခြေခံမှ စတင်လေ့လာလိုသူများ
🔹 Software Developer ကနေ AI Engineer အဖြစ် Career Transition လုပ်ချင်သူများ
🔹 Python Developer များ
🔹 Data Analyst နှင့် Data Professional များ
🔹 Generative AI Applications နှင့် AI Agents များ တည်ဆောက်လိုသူများ
🔹 GitHub နှင့် Portfolio အတွက် လက်တွေ့ AI Projects ရရှိလိုသူများ

Programming Experience မရှိသူများအတွက် Mathematics နှင့် Python အခြေခံမှ စတင်သင်ကြားပေးမှာဖြစ်တဲ့အတွက် Absolute Beginners များလည်း တက်ရောက်နိုင်ပါတယ်။

---

ဘာတွေ သင်ကြားရမလဲ?

1. Essential Mathematics for AI

📌 Algebra and Functions
📌 Vectors and Matrices
📌 Probability and Statistics
📌 Calculus Fundamentals for AI

2. Python Programming Fundamentals

📌 Variables and Data Types
📌 Conditions and Loops
📌 Functions and Modules
📌 Lists, Dictionaries and File Handling
📌 Object-Oriented Programming Fundamentals
📌 Error Handling and Debugging

3. Python for Data and Machine Learning

📌 NumPy
📌 Pandas
📌 Data Cleaning and Preparation
📌 Data Visualization
📌 Machine Learning Fundamentals
📌 Regression and Classification
📌 Model Training and Evaluation

4. Deep Learning and LLM Fundamentals

📌 Neural Network Fundamentals
📌 Deep Learning Concepts
📌 Natural Language Processing
📌 Tokenization and Embeddings
📌 Transformer Architecture
📌 Large Language Model Fundamentals

5. Generative AI Engineering

📌 Prompt Engineering
📌 Structured Outputs
📌 Function Calling and Tool Calling
📌 LLM API Integration
📌 Embeddings and Semantic Search
📌 Vector Databases
📌 Retrieval-Augmented Generation — RAG
📌 AI Chatbot Development
📌 Model Evaluation and Guardrails

6. Agentic AI Development

📌 AI Agent Fundamentals
📌 Agent Planning and Task Decomposition
📌 Agent Memory
📌 Tool-Using Agents
📌 Human-in-the-Loop Workflows
📌 Multi-Agent System Fundamentals
📌 LangChain and LangGraph Fundamentals
📌 AI Automation Workflows

7. Production AI Engineering

📌 FastAPI and AI Backend Development
📌 REST API Fundamentals
📌 Git and GitHub
📌 Docker Fundamentals
📌 Cloud Deployment
📌 Application Monitoring
📌 Cost Optimization
📌 AI Security and Prompt Injection Prevention
📌 Responsible AI and Governance Fundamentals

8. Final Capstone Project

သင်တန်းအဆုံးမှာ ကျောင်းသားတစ်ဦးချင်းစီက Real-World AI Application တစ်ခုကို Design၊ Develop၊ Test နဲ့ Deploy ပြုလုပ်ရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

---

လက်တွေ့တည်ဆောက်ရမယ့် Projects

Theory တစ်ခုတည်းသာ သင်ကြားမှာမဟုတ်ဘဲ Project-Based Learning ပုံစံနဲ့ လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

💻 Python Application
📊 Data Analysis Project
🤖 AI Chatbot
📄 PDF Question-Answering System
🔍 RAG Knowledge Assistant
🧠 Tool-Using AI Agent
⚙️ AI Automation Workflow
🚀 Final Capstone Project

---

သင်ကြားမည့်ပုံစံ

💻 Full Online Live Class via Zoom

သင်တန်းအားလုံးကို Zoom မှတစ်ဆင့် ဆရာနှင့် ကျောင်းသားများ တိုက်ရိုက်တွေ့ဆုံသင်ကြားပေးမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

✅ Live Teaching
✅ Live Coding Sessions
✅ Questions and Answers
✅ Weekly Assignments
✅ Hands-on Projects
✅ Code Review
✅ Project Feedback
✅ Instructor Support

Recorded Videos များကိုသာ ကြည့်ရတဲ့ Self-Paced Course မဟုတ်ဘဲ Live Class အဖြစ် တိုက်ရိုက်သင်ကြားပေးမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

---

# # သင်တန်းစတင်မည့်ရက်

🧑‍💻 Online Orientation — September 1, 2026

Orientation Session တွင်—

📌 Course Structure ရှင်းလင်းခြင်း
📌 Zoom Class Rules
📌 Python နှင့် VS Code Installation
📌 GitHub Account Setup
📌 Required Software Setup
📌 Student Introduction

တို့ကို ပြုလုပ်ပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

🚀 ပထမဆုံး Live Class — September 5, 2026

---

သင်တန်းကာလနှင့် အချိန်

🗓️ သင်တန်းကာလ — ၅ လ
⏱️ တစ်ပတ်လျှင် — ၈ နာရီ

Saturday & Sunday

🕙 မနက် 10:00 AM – 12:00 PM
🕐 နေ့လယ် 1:00 PM – 3:00 PM

---

သင်တန်းသား လူဦးရေ

👥 သင်တန်းသား ၁၀ ဦးသာ လက်ခံပါမည်။

သင်တန်းသားတစ်ဦးချင်းစီကို—

✅ Coding Exercises များ ပြန်လည်စစ်ဆေးပေးနိုင်ရန်
✅ Questions များကို အသေးစိတ်ဖြေကြားပေးနိုင်ရန်
✅ Project Feedback ပေးနိုင်ရန်
✅ Learning Progress ကို အနီးကပ်ကူညီပေးနိုင်ရန်

Small Batch Class အဖြစ် သင်ကြားပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

⚠️ သင်တန်းသား ၁၀ ဦးပြည့်ပါက Enrollment Deadline မတိုင်မီ အပ်နှံမှုကို ပိတ်သိမ်းသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

---

သင်တန်းကြေး

💵 စုစုပေါင်း သင်တန်းကြေး — ၆၀၀,၀၀၀ ကျပ်

အဆင်ပြေစေရန် ၂ ရစ်ခွဲ၍ ပေးသွင်းနိုင်ပါသည်။

ပထမရစ် — ၃၀၀,၀၀၀ ကျပ်
ဒုတိယရစ် — ၃၀၀,၀၀၀ ကျပ်

---

သင်တန်းအပ်နှံရန် နောက်ဆုံးရက်

⏳ August 30, 2026

လူဦးရေကန့်သတ်ထားတဲ့အတွက် သင်တန်းတက်ရောက်လိုသူများအနေဖြင့် သတ်မှတ်ရက်မတိုင်မီ ကြိုတင်အပ်နှံပေးရန် လိုအပ်ပါတယ်။

---

သင်ကြားပေးမည့် Lecturer

👨‍🏫 Min Thu Kyaw
💼 AI Product Manager & Solution Architect

Generative AI၊ Agentic AI၊ AI Product Strategy၊ AI Application Development နှင့် Software Solution Architecture နယ်ပယ်များတွင် လက်တွေ့ Project Experience ရှိသူဖြစ်ပါတယ်။

သင်တန်းတွင် Theory များကိုသာ သင်ကြားခြင်းမဟုတ်ဘဲ Real-World Use Cases၊ Live Coding၊ Practical Exercises နှင့် Portfolio Projects များမှတစ်ဆင့် လက်တွေ့အသုံးချနိုင်အောင် သင်ကြားပေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

🌐 Lecturer Profile & Portfolio
minthukyaw.com

---

သင်တန်းပြီးဆုံးချိန်တွင်—

✅ Python and Machine Learning Foundations
✅ Generative AI Fundamentals
✅ LLM Application Development
✅ RAG System Development
✅ AI Agent Development
✅ AI Application Deployment
✅ GitHub Portfolio Projects
✅ Final Capstone Project

တို့ကို ရရှိစေရန် ရည်ရွယ်ထားပါတယ်။

ဒီသင်တန်းဟာ Junior Generative AI Engineer၊ AI Application Developer၊ Junior LLM Engineer နဲ့ AI Automation Developer Roles များအတွက် လိုအပ်တဲ့ Foundational Knowledge၊ Practical Skills နဲ့ Portfolio Experience များ ရရှိစေရန် ရည်ရွယ်ထားတဲ့ Career-Focused Bootcamp ဖြစ်ပါတယ်။

---

📩 သင်တန်းအသေးစိတ်မေးမြန်းရန်နှင့် အပ်နှံရန်

Page Messenger မှာ “GEN AI” လို့ ပို့ပေးပါ။

🎓 September 2026 Intake
💻 Full Online Live Class via Zoom
👥 Only 10 Students
🗓️ 5-Month Program
⏱️ 8 Hours Per Week
💵 Course Fee — 600,000 MMK
⏳ Enrollment Deadline — August 30, 2026
👨‍🏫 Lecturer — Min Thu Kyaw
🌐 minthukyaw.com

🚀 AI Engineer အလုပ်အကိုင်သည် ယနေ့ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အလုပ်အကိုင်ဈေးကွက်တွင် အလိုအပ်ဆုံး Career များထဲမှ တစ်ခု ဖြစ်လာနေပါသည်

Artificial Intelligence (AI) သည် အနာဂတ်နည်းပညာတစ်ခုသာ မဟုတ်တော့ဘဲ ကျန်းမာရေး၊ ဘဏ္ဍာရေး၊ ပညာရေး၊ ထုတ်လုပ်ရေးနှင့် အခြားစက်မှုလုပ်ငန်းများစွာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်လာနေပြီ ဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် AI Engineer များအတွက် လိုအပ်ချက်သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် အလွန်မြင့်တက်လာပြီး ကုမ္ပဏီများက AI Solutions များ ဖန်တီးနိုင်သူ၊ Machine Learning Models များ တည်ဆောက်နိုင်သူနှင့် AI Products များ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သူများကို အပြိုင်အဆိုင် ရှာဖွေနေကြပါသည်။

💡 AI Engineer များ အဘယ်ကြောင့် အလိုအပ်ဆုံး ဖြစ်နေသနည်း?

✅ Generative AI နှင့် Large Language Models (LLMs) များ လျင်မြန်စွာ တိုးတက်လာခြင်း
✅ လုပ်ငန်းများတွင် Automation နှင့် Smart Decision Making လိုအပ်လာခြင်း
✅ AI အခြေပြု Products & Services များ ပိုမိုများပြားလာခြင်း
✅ လစာကောင်းမွန်ပြီး Global Career Opportunities များ ရရှိနိုင်ခြင်း
✅ Startups မှ Enterprise Organizations များအထိ AI Talent များကို အပြင်းအထန် ခေါ်ယူနေခြင်း

🎯 AI Engineer ဖြစ်လိုသူများအတွက် အရေးကြီးသော Skills များ

🔹 Python Programming
🔹 Machine Learning
🔹 Deep Learning
🔹 Natural Language Processing (NLP)
🔹 Data Engineering
🔹 Cloud Computing
🔹 MLOps
🔹 Generative AI & Prompt Engineering

ယနေ့ခေတ် AI Revolution သည် ကျွမ်းကျင်သူများအတွက် အခွင့်အလမ်းအသစ်များစွာကို ဖန်တီးပေးနေပါသည်။ ကျောင်းသားများ၊ Software Developers များ၊ Data Analysts များနှင့် Product Managers များအနေဖြင့် AI Skills များကို ယခုအချိန်မှ စတင်လေ့လာထားခြင်းသည် အနာဂတ် Career အတွက် အလွန်တန်ဖိုးရှိသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။

🌏 AI ကို နားလည်ပြီး အသုံးချနိုင်သူများသည် အနာဂတ် Digital Economy ၏ အဓိက မောင်းနှင်အားများ ဖြစ်လာမည် ဖြစ်ပါသည်။

ယနေ့ခေတ် Global Job Market မှာ အလုပ်ရှာနေတဲ့ မြန်မာလူငယ်များအတွက် English Proficiency (အင်္ဂလိပ်ဘာသာကျွမ်းကျင်မှု) က မရှိမဖြစ်လိုအပ်လာပါပြီ။

မြန်မာနိုင်ငံမှာ Talent ကောင်းတဲ့ လူတွေ များစွာရှိပေမယ့်
အင်္ဂလိပ်ဘာသာ ဆက်သွယ်ရေး မပြည့်စုံမှုကြောင့်
နိုင်ငံတကာအလုပ်အကိုင်အခွင့်အလမ်းတွေကို မရရှိနိုင်သေးတာတွေရှိနေပါတယ်။

English ကဘာလို့ အရေးကြီးလဲ?
✔ နိုင်ငံတကာအလုပ်အကိုင်များကို ရှာဖွေနိုင်စေတယ်
✔ International team တွေနဲ့ ဆက်သွယ်နိုင်စေတယ်
✔ Interview တွေမှာ ယုံကြည်မှုတိုးစေတယ်
✔ ကိုယ့်ရဲ့ Skill ကို အပြည့်အဝ ပြသနိုင်စေတယ်

ဒါဆို English Level ဘယ်လောက်လိုအပ်လဲ?

🔹 Basic Level (A2–B1)
👉 Factory Worker, Helper, အခြေခံလုပ်သားအလုပ်များ

- အခြေခံညွှန်ကြားချက်များ နားလည်နိုင်ရမယ်
- နေ့စဉ်အသုံးအနှုန်း ပြောဆိုနိုင်ရမယ်

🔹 Intermediate Level (B1–B2)
👉 Customer Service, Sales, Admin

- Client တွေနဲ့ စကားပြောနိုင်ရမယ်
- Email, Report ရေးနိုင်ရမယ်
- Meeting တွေမှာ ပါဝင်နိုင်ရမယ်

🔹 Upper-Intermediate to Advanced (B2–C1)
👉 IT, Engineer, Supervisor

- အကြောင်းအရာတွေကို ရှင်းလင်းပြောနိုင်ရမယ်
- International Team တွေနဲ့ အလုပ်လုပ်နိုင်ရမယ်
- Interview တွေကို ယုံကြည်မှုရှိစွာ တက်နိုင်ရမယ်

🔹 Advanced Level (C1–C2)
👉 Manager, Consultant, Global Role

- Presentation, Discussion ကို ဦးဆောင်နိုင်ရမယ်
- Negotiation လုပ်နိုင်ရမယ်
- Complex situation တွေမှာ Fluent ဖြစ်ရမယ်

မှတ်ထားရမယ့်အချက်က — Perfect ဖြစ်ဖို့မလိုပါဘူး။
ကိုယ့် Target Job အတွက် လိုအပ်တဲ့ Level ရောက်အောင် လေ့ကျင့်ဖို့ပဲလိုပါတယ်။

Talent ရှိပြီးသားပါ —
အခု English ကို မြှင့်ပြီး Global အလုပ်အကိုင်တွေကို ရယူလိုက်ကြစို့ 💪

🤖 ယနေ့ခေတ်မှာ အလွန်နာမည်ကြီးတဲ့ AI Models များ (အားသာချက် & အားနည်းချက်)

Artificial Intelligence (AI) က တနေ့ထက်တနေ့ ပိုပြီးတိုးတက်လာနေပါတယ်။ ဒါပေမယ့် Model တစ်ခုချင်းစီမှာ ကိုယ်ပိုင်အားသာချက်နဲ့ အားနည်းချက်တွေ ရှိပါတယ် 👇

🔹 GPT Model (ChatGPT တို့လို)
✅ အားသာချက်
• စကားပြောနဲ့ရေးသားမှုကောင်းမွန်
• Coding, Writing, Analysis အစုံလုပ်နိုင်
• Reasoning ကောင်းတယ်
❌ အားနည်းချက်
• တခါတရံ မှားနိုင်တယ် (hallucination)
• Cost မြင့်တယ်

🔹 Diffusion Models (AI Image Generator)
✅ အားသာချက်
• အရမ်းလှပတဲ့ပုံတွေ ဖန်တီးနိုင်
• Creative design အတွက်အထူးကောင်း
❌ အားနည်းချက်
• အချိန်ယူတတ်တယ်
• Ethical issues (deepfake စတဲ့ပြဿနာများ)

🔹 CNN (Image Processing)
✅ အားသာချက်
• Image recognition မှာအထူးကောင်း
• Stable & reliable
❌ အားနည်းချက်
• Vision အပြင်မှာအသုံးနည်း

🔹 RNN / LSTM
✅ အားသာချက်
• Time-series data အတွက်ကောင်း
❌ အားနည်းချက်
• Transformer တွေကြောင့် နည်းနည်းအသုံးနည်းလာပြီ

🔹 Multimodal Models (Text + Image + Audio)
✅ အားသာချက်
• Data အမျိုးမျိုးကို တပြိုင်နက်တည်းနားလည်နိုင်
• Human-like interaction ပိုကောင်းလာ
❌ အားနည်းချက်
• Resource များစွာလိုအပ်

💡 သတိပြုရန်
AI မှာ “အကောင်းဆုံး Model တစ်ခုတည်း” မရှိပါဘူး။
Problem တစ်ခုချင်းစီအတွက် သင့်တော်တဲ့ Model ကိုရွေးသုံးတာက အရေးကြီးဆုံးပါ။

👉 သင်အလုပ်မှာ ဘယ် AI Model ကို အများဆုံးအသုံးပြုနေပါသလဲ?

ကျွန်တော် ကျောင်းသားတွေကို အမြဲပြောနေတဲ့ အချက်တစ်ခုရှိပါတယ်—

Programming language အများကြီးကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း လေ့လာမယ့်အစား
👉 Language တစ်ခုကို နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း အရင်ကျွမ်းကျင်အောင် လေ့လာပါ။

Language တစ်ခုကို သေချာနားလည်လာတဲ့အခါ
syntax ကိုသာမက problem-solving နည်းလမ်းတွေ၊ thinking pattern တွေကိုပါ သင်ယူနိုင်ပါတယ်။
အဲဒီအခြေခံက နောက်ထပ် language တွေကို လေ့လာတဲ့အခါ အရမ်းလွယ်ကူစေပါတယ်။

ကျွန်တော့်အတွေ့အကြုံအရ—
ကျွန်တော် Java Developer အဖြစ် ၁၀ နှစ်ကျော် အလုပ်လုပ်ခဲ့ပါတယ်။
အဲဒီအခြေခံကြောင့် အခု AI engineer team ကို support လုပ်ဖို့ Python ကို လေ့လာခဲ့တဲ့အခါ
👉 ၁၆ နာရီအတွင်း fundamental ကနေ advanced level ထိ နားလည်နိုင်ခဲ့ပါတယ်။

အဓိက takeaway က—
Programming language တွေက tools များသာဖြစ်ပြီး
👉 Thinking skill ကပဲ အရေးကြီးဆုံးပါ။

Language တစ်ခုကို master လုပ်ပါ။
နောက်ထပ် language တွေကတော့ အလိုလို လွယ်ကူလာပါလိမ့်မယ်။

🚀 Spring Developer တစ်ယောက်လား? Web3 & DeFi Engineer ဖြစ်ချင်လား?

Spring Blockchain & DeFi Engineering Program
(Java + Spring → Blockchain Career)

ဒီသင်တန်းက
❌ Solidity သင်ရုံမဟုတ်ပါ
❌ Theory ပြောရုံမဟုတ်ပါ

👉 Binance, Bitget, OKX, Bybit လို Blockchain Company တွေအတွက် အလုပ်လုပ်နိုင်တဲ့ Level အထိ Training ပေးမယ့် Program ဖြစ်ပါတယ်။

---

👨‍💻 ဘယ်သူတွေတက်သင့်လဲ?

✅ Java / Spring Boot Developer
✅ Backend Developer
✅ FinTech → Blockchain ပြောင်းချင်သူ
✅ Exchange / DeFi Engineer ဖြစ်ချင်သူ

⚠️ Spring Framework နားလည်ထားပြီးသား ဖြစ်ရပါမယ်
(Beginner Course မဟုတ်ပါ)

---

📚 သင်ကြားမယ့်အကြောင်းအရာများ

🔗 Blockchain Engineering

Blockchain architecture & consensus

Ethereum / BNB Chain

Transaction, Gas, Node interaction

📜 Smart Contract Development

Solidity

ERC20, NFT

Security vulnerabilities & audit mindset

☕ Spring + Blockchain Integration

Spring Boot + Web3

Wallet creation & management

Blockchain event listener

Transaction tracking APIs

💰 DeFi Logic (Core Focus)

AMM (Uniswap-style swap)

Liquidity Pool

Staking & Yield Farming

Lending / Liquidation logic

Oracle pricing (Chainlink)

🏦 Exchange Backend Concepts

Deposit / Withdrawal flow

Confirmation system

Wallet security model

Binance-style backend architecture

---

🛠️ Real Project တွေ တည်ဆောက်မယ်

✔ Smart contracts deploy လုပ်မယ်
✔ Spring backend + blockchain ချိတ်မယ်
✔ Wallet service တည်ဆောက်မယ်
✔ Mini DeFi Platform (Swap + Staking)
✔ Exchange-style system simulation

📌 Final Capstone Project = Job Portfolio

---

🎯 သင်တန်းပြီးရင် ဘာလုပ်နိုင်မလဲ?

Blockchain Backend Engineer

DeFi Engineer

Web3 Java Developer

Exchange Backend Engineer

🎯 Target Companies Binance | Bitget | OKX | Bybit | Web3 Startups

---

⏳ Program Details

📅 Duration: 4–5 Months
📈 Level: Advanced / Job-Oriented
🎓 Outcome: Industry-ready Blockchain Engineer

---

🔥 Spring သိပြီးသားဆိုရင်
Blockchain & DeFi ကို Professional Level အထိ တက်ဖို့ အချိန်ရောက်ပါပြီ

📩 Interested? Comment “BLOCKCHAIN” or Inbox us for details.

---

Lecturer Profile

https://www.linkedin.com/in/min-thu-kyaw-57a093232?utm_source=share_via&utm_content=profile&utm_medium=member_android

အတန်း join ချင်ရင် ဒီ link ကနေ register လုပ်လို့ရပါတယ်
https://forms.gle/82nu7GF7bm5XpEGa6

true 🤣🤣🤣

Full Stack Java Developer Course (Batch 2)

ဒီ course မှာ အဓိက သင်ကြားရမယ့် အပိုင်း ၅ ပိုင်းပါပါတယ်

1. JavaSE for Web Developer

ဒီအပိုင်းမှာတော့ Java အခြေခံတေသင်ရမှာဖြစ်ပြီး အောက်ပါ topics တေပါပါတယ်

Java basics
OOP (Object Oriented Programming)
Exception Handling
Generics
Data Structures
IO/NIO API
Essential APIs
Java New Features
JDBC with MySQL

2. JavaEE

ဒီ အပိုင်း မှာတော့ JavaEE ရဲ့ core framework ၂ ခုဖြစ်တဲ့ JSP နဲ့ Servlet ကိုလေ့လာရမှာ ဖြစ်ပါတယ်
ဒီအပိုင်း ကို လေ့လာ ရတဲ့ အကြောင်းအရင်းကတော့ Japan Company အများစုရဲ့ Job Requirement ဖြစ်တဲ့ အတွက်ပါ

3. Git and Github

Programmer အဖြစ် အသက်မွေးဝမ်း ကြောင်းပြုတော့
မယ် ဆိုရင် Version Control Software တစ်မျိုးမျိုးကို သုံး ကို သုံးတတ်ရမှာပါ
VCS တေထဲက မှ လူ သုံးအများဆုံးဖြစ်တဲ့ Git ကို သင်ကြားရပါမယ်

4. Spring Framework 6

Java language ကိုသုံးပြီး Web App တေ Enterprise App တေရေးမယ်ဆို လက်ရှိ Market ထဲမှာ အသုံးအများဆုံးက Spring Framework ပါ ဒါကြောင့် Java Developer တေအတွက် Essential Skill တစ်ခုလို့ ပြောရပါမယ်
အောက်ပါ topics တေပါပါမယ်

Spring Configuration
- IOC Container
- Dependency Injection(DI)
- Solid Principal
- Bean lifecycle
- External Configuration

Spring MVC
Spring Rest APIs
Spring Data JPA
Spring Data JDBC
Spring testing
Spring Security
Spring AOP
Spring Webflux
Docker & Kubernate
Spring Cloud

5. React JS

Modern Web App တေမှာ Reactive Frontend Technology တေပဲ သုံးတော့တာပါ Frontend အတွက်ကို

Reactive Frontend library တေ Framework တေထဲကမှ React JS ကတော်တော်လေး flexible ဖြစ်တဲ့ library တစ်ခုပါ
အောက်ပါ topics တေပါဝင်ပါမယ်

React Components
Data Flow
ContextAPI
React Hooks
Redux
TypeScripts
All other Essential topics

အပိုင်း တစ်ခုပြီးတိုင်း final project တစ်ခု ရေးရမှာ ဖြစ်တဲ့အတွက် သင်တန်းပြီးတာနဲ့ porfolio ပြစရာ project 4 ခုရပါမယ်

ဒီ အတန်းက နောက်လ December 16 မှာ ဖွင့်မှာပါ
သင်တန်း ကာလ ၆ လ ကြာမြင့် မှာဖြစ်ပါတယ်
သင်တန်းကြေးကတော့ ၆ သိန်း ကျသင့် မှာဖြစ်ပြီးတော့
၂ ခါ ခွဲသွင်းလို့ ရပါတယ်

Monday to Friday (တစ်ပတ် ၅ ရက်)
6:30 pm to 8:30 pm (ရုံးချိန်လွတ်)

# သင်တန်းသားဦးရေ ၁၀ ဦးသာ လက်ခံမှာပါ

# online live class ဖြစ်ပါတယ်
# Google Meet ကတက်ကပါမယ်

ပြည်ပမှာ အလုပ်သွားလုပ်ချင်တဲ့ သူတေ အတွက် အထူး အခွင့်အရေး တစ်ခု လည်း ရှိပါတယ်

အတန်းမှာ စစ်တဲ့ test 2 ခုအောင်ပြီး သင်တန်းက ရေးခိုင်းတဲ့ final project 4 ခုလုံး တင်နိုင်ရင်
လက်ရှိ Lecturer Advisor လုပ်နေတဲ့ Japan Company တေမှာ Interview ထည့်ပေးပါမယ်

အတန်းတက်ဖို့လိုအပ်ချက်တေကတော့
Laptop or Computer
English စာ အထိုက်အလျောက် နားလည်ရမယ်
အခြေခံ Computer Science နားလည်ထားရင် ပိုကောင်းပါတယ်

အတန်းကို register လုပ်ချင်ရင်တော့
အောက်က google form မှာ register လုပ်လို့ရပါတယ်
Or
Page Messenger ကလည်း register လုပ်လို့ ရပါတယ်

https://docs.google.com/forms/d/1l5ws9hjPZRQjZ4PaJ7Mj_5WeMN14obi-PC7w5qtSppM/edit?usp=drivesdk


Lecturer Profile

https://www.linkedin.com/in/min-thu-kyaw-57a093232?utm_source=share&utm_campaign=share_via&utm_content=profile&utm_medium=android_app

Java Learning Path - Part2

JavaSE ကို part 1 တုန်းက topicsတေသေချာလေ့လာပြီးပြီဆို part 2 စလေ့လာလို့ရပါပြီ
Java Web Development အတွက် အဓိကသုံးတဲ့
Framework နှစ်ခု ရှိပါတယ်
JavaEE နဲ့ Spring ပါ တကယ်တော့ JavaSE လေ့လာပြီးရင် Spring တန်းသွားလို့ရပါတယ်
Spring က Industry ထဲ မှာ ပို အသုံးများပါတယ်
ဒါပေမယ့် Spring Framework က JavaEE framework ပေါ် အခြေခံပြီးတည်ဆောက်ထားတာပါ
အာ့ဒါကြောင့် Spring Framework ရဲ့ နောက်ကွယ်က အလုပ်လုပ်ပုံတေကို ပိုနားလည်ခြင်ရင်
JavaEE ရဲ့ အဓိက Framework နှစ်ခုကိုတော့သေချာလေ့လာသင့်ပါတယ် JSP နဲ့ Servlet ပါ
အဲ့တော့ JavaSE ပြီးပြီဆို JavaEE က JSP နဲ့ Servlet ကိုလေ့လာရင်ရပါပြီ
ပြီးရင် Spring စလုပ်လို့ရပါပြီ
Spring မှာ အောက်က topics တေသေချာလေ့လာပြီးရင် Junior Java Web Developer, Junior Software Engineer Position တေနဲ့ အလုပ်ကောင်းကောင်း ဝင်လို့ရပါပြီ

Spring Configuration

ဒီအပိုင်းမှာ IOC container အလုပ်လုပ်ပုံတေ
Spring Bean တေ ကို ဖန်တီးပုံတေ Spring Boot
အကြောင်းတေ Dependency Injection အကြောင်းတေ တစ်ခြား Spring App တေအတွက်လိုတဲ့ Configuration တေအကြောင်းလေ့လာရပါမယ်

Spring Data JPA

ဒီ အပိုင်း ကတော့ Spring App တေမှာ JPA technology ကို ဘယ်လိုသုံးရမလဲဆိုတာ လေ့လာရမှာပါ

Restful API

ဒီ အပိုင်းမှာ spring framework ကိုသုံးပြီး rest api တေ ဘယ်လို ဆောက်ရမလဲဆိုတာလေ့လာရပါမယ်
အဓိက လေ့လာရမယ့် framework 2 ခု ရှိပါတယ်
Spring MVC နဲ့ Spring Web flux ပါ နှစ်ခုလုံးကို rest api တေဆောက်ဖို့သုံးလို့ရပါတယ်
အဓိက ကွာခြားချက်ကတော့ Spring MVC က Servlet တေကို အခြေပြုပြီး အလုပ်လုပ်တဲ့ အတွက် blocking rest api တေပဲဆောက်လို့ရပါမယ် load အရမ်းမများတဲ့ web app အသေးစားတေပဲ ok ပါမယ် load များတဲ့ app တေဆောက်မယ်ဆိုရင်တော့ non blocking api ဆောက်လို့ရတဲ့ web flux က ပိုကောင်းပါတယ်

Spring Security

ဒီအပိုင်းက တော့ Spring Appတေကို ဘယ်လို လုံခြုံအောင် security တေချမလဲဆိုတာလေ့လာရပါမယ်
ဒီလေးပိုင်းကို သေချာရရင် အလုပ်ဝင်လို့ရပါပြီ
ကျန်တဲ့ topics တေကတော့ လုပ်ငန်းခွင်ထဲရောက်မှ တစ်ဖြည်းဖြည်း ဆက်လေ့လာသွားပါ

Spring Cloud တို့
Spring microservice တို့
Docker Kubernate လို developer ops tools တေ
linux basics တေ ဆက်လေ့လာသွားပါ

ဘယ် position နဲ့ပဲ လုပ်လုပ် Git ကတော့ မဖြစ်မနေသုံးတတ်ရပါမယ်

Java Learning Path - Part 1

ခုနောက်ပိုင်း မြန်မာ မှာ Java Programming က တော်တော်လေးခေတ်စားလာတယ်ပေါ့ အဓိက ကJapan နဲ့ပတ်သက်တဲ့ အလုပ်အကိုင် အခွင့်အလမ်းတေပေါ် လူငယ်တေက စိတ်ဝင်စားမှု များလာတော့ ဂျပန် မှာအသုံးများတဲ့ Java ကပါ စိတ်ဝင်စားမှု မြင့်တတ်လာတယ်ပေါ့

အဲ့မှာ တစ်ချို့ self study လုပ်ခြင်တဲ့ လူငယ်တေက ဘယ်က စပြီးလေ့လာရမှန်းမသိ ဖြစ်ကြတာကို တွေ့ရတယ်
အဲ့ဒါကြောင့် ခုပြောပြပေးမယ့် အကြောင်းအရာက Java ကို ဘယ် field အတွက် ဘယ်လိုလေ့လာရမလဲ ဆိုတဲ့
အချက်တစ်ချို့ ပါ

ပထမဆုံးကိုယ်က ဘယ်နယ်ပယ်ကို စိတ်ဝင်စားတာလည်း အရင် ဆန်းစစ်ပါ

ဥပမာ ကိုယ်က website/webapp တေဖန်တီးခြင်တယ်
ဆို Java Web Developer ဖြစ်ခြင်တယ် လို့ ယူဆလို့ရတယ်
ဟုတ်ပြီ Java Webdeveloper ဖြစ်ခြင်တယ် ဆို ဘယ်လိုလေ့လာ မလဲကြည့်ရအောင်

အရင်ဆုံး Java Programming Language ရဲ့ အခြေခံ တေ အရင်လေ့လာရမယ်
အလွယ်ပြောရရင် JavaSE ပေါ့ ဒါပေမယ် JavaSE မှာပါတဲ့ အကြောင်းအရာတေက အရမ်းများတယ် JavaSE တစ်ခုလုံးကိုလေ့လာမယ်ဆို ၂နှစ်နီးပါးလောက်ကြာနိုင်တယ်

ကိုယ်က web developer ပဲလုပ်မှာဆို အကုန်လေ့လာစရာလည်း မလိုပါဘူး

အာ့ဆို ဘယ်topics တေလေ့လာသင့်လည်း ကြည့်ရအောင်

1. Java Basics
ဒီ topic မှာဆို variable ဖန်တီးတာတေ data type တေ
operators(တစ်ချို့ တွက်ချက်တာတေ လုပ်တာတေပေါ့) တေ
conditional statement တေ if else တို့ switch တို့
for loop တို့ဘာတို့ပေါ့
ဒါတေပြီးရင် အခြေ ခံကျတဲ့ program လေးတေဖန်တီးနိုင်ပြီ

2. Java OOP
Java က OOP concepts တေပေါ် အခြေ ခံတဲ့ programming language ဆိုတာ တော် တော်များများသိပြီးသား ဖြစ်မှာပါ
အာ့ကြောင့် Java ရဲ့ အဓိက OOP concepts တေကို သေချာနားလည်ရမယ် အသုံးချနိုင်ရမယ်
Encapsulation တို့ Inheritance တို့ Polymorphism တို့ Abstraction တို့ တေပေါ့
OOP တေလေ့လာပြီးရင် ကိုယ်က ပိုပြီး ဖတ်ရလွယ် ပြင်ရလွယ် တဲ့ code တေရေးနိုင်ပြီ
OOP ရဲ့ အဓိက concepts တေ အပြင်မှ
ဒါတေလည်း ထပ်လေ့လာသင့်တယ်
Association, Object Composition, Inner Nested Class, Object class, Enumetation တေပေါ့
အပေါ်က ဟာတေပိုင်ရင် Java OOP ကို တော်တော်နားလည်သွား ပြီ ပြောလို့ရတယ်

3. Exception & Exception Handling
program(Software) တေက memory card ပေါ် မှာ run နေရင်းနဲ့ တစ်ခါတစ်လေ problem တစ်ခုခုဖြစ်ပြီး crash သွားတာ ထွက်သွားတာတေ အနည်း အများ တော့ကြုံဖူးလိမ့်မယ် အာ့တာကို programming မှာ exception ဖြစ်တယ်လို့ခေါ်တယ် အရပ်စကားနဲ့ဆို ကွိင်တတ်တယ်ပေါ့ 🤣
exception တေက ကိုယ် program ကိုရေးထားတဲ့ flow ကြောင့် ဖြစ်တာများတယ် အာ့ကြောင့် ကိုယ်က သေချာ exception တေကို စီမံနိုင်ရမယ်

4. Generics Concept
အဓိက Java မှာ type safety ဖြစ်ဖို့ သုံးတဲ့ အရေးကြီးတဲ့ concept သူ့ကိုလည်း သေချာ apply လုပ်တတ်ကမယ်

5.Data Structures
ကိုယ်က program တေရေးတဲ့ အခါ အဲ့ program ကသုံးဖို့လိုတဲ့ data တေကို memory ပေါ်မှာစီမံရတယ် အဲ့လို စီမံဖို့ဆို data structures တေသုံးရတယ် data တေသိမ်းပေးတဲ့ object တေပေါ့
ကိုယ် data တေကို စီမံ ချင်တဲ့ ပုံစံပေါ်မူတည်ပြီးသုံးရတဲ့ data structures တေလည်း ကွဲပြားသွားမယ်
Java မှာ built-in data structure တော်တော်များများရှိတယ်
ဒီ topic ကိုလည်း သေချာ ပိုင်ရမယ်
ဒါပိုင်ပြီ ဆို ကိုယ်က data တေ သေချာ စီမံနိုင်ပြီ

ဒီ topic 5 ခုပြီးပြီဆို
အခြေခံတေတော့တော်တော်ရပြီ
ဒါတေ ရပြီဆို essential api တေလုပ်တော့
java မှာ file တေ ဖန်တီးမယ် ပြင်မယ် ဖျက်မယ်တေ လုပ်မယ်ဆို
nio - new input output ဆိုတဲ့ api လေ့လာရမယ်
အဲ့ api က io ဆိုတဲ့ api ကိုအခြေခံထားတာ အဲ့တော nio ကို အခြေ ခံကျကျ နားလည်ဖို့ဆို io ကစလေ့လာ
ပြီးရင် multi threading လေ့လာ deep dive မလိုဘူး thread ဆိုတာဘာလဲ thread တေကို ဘယ်လို ဖန်တီးလဲ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ
thread safety ဆိုတာဘာလဲ ဒါလောက်သိရင်ရပြီ
web developing မှာကြ thread တေကို web serverတေ framework တေက စီမံပေးမှာ ကိုယ်လုပ်စရာမလိုဘူး
ပြီးရင် Java 8 new features တေလေ့လာ
ပြီးရင် jdbc api လေ့လာ database တေနဲ့ချိတ်သုံးဖို့
အဲ့လောက်ဆို ကောင်းကောင်းလုံလောက်ပြီ JavaSE က
ကိုယ်က web developing သွားမှာဆို
gui api တေဖြစ်တဲ့ javafx တို့ swing gui တို့ကမလိုဘူး သူက desktop app တေဆောက်ဖို့သုံးတာ

part2 ကြရင် လုပ်ငန်းခွင်မြန်မြန်ဝင်နိုင်အောင်
Java EE နဲ့ Spring မှာ ဘယ် လို topics တေအဓိက ဆက်လေ့လာရမလဲ ပြောပါမယ်....