ພາລະບົດບາດແລະພາລະກິດຂອງຜູ້ຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
THE Data Miner, ຫຼືຜູ້ຊອກຫາຂໍ້ມູນ, ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນໂລກຂອງຂໍ້ມູນແລະປັນຍາປະດິດ. ມັນເປັນນັກສະແດງເງົາທີ່ສໍາຄັນທີ່ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຕັດສິນໃຈແລະການຄຸ້ມຄອງຍຸດທະສາດພາຍໃນບໍລິສັດ. ພວກເຮົາຈະໃຫ້ລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບພາລະກິດຂອງຕົນ ແລະຄວາມສໍາຄັນຂອງບົດບາດຂອງມັນ.
ຜູ້ຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?
THE Data Miner ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ (Big Data). ປະກອບອາວຸດທີ່ມີທັກສະຂອງລາວໃນສະຖິຕິ, ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະການວິເຄາະທຸລະກິດ, ລາວສຸມໃສ່ການເປີດເຜີຍຮູບແບບ, ທ່າອ່ຽງແລະຄວາມສໍາພັນທີ່ສາມາດພິສູດໄດ້ວ່າມີຄຸນຄ່າສໍາລັບທຸລະກິດ. ຄວາມຮູ້ຂອງມັນເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບເປັນຂໍ້ມູນຍຸດທະສາດ.
ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການກະກຽມ
ພາລະກິດທໍາອິດຂອງ Data Miner ປະກອບດ້ວຍການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ. ນີ້ສາມາດປະກອບມີຖານຂໍ້ມູນພາຍໃນຂອງບໍລິສັດ, ຂໍ້ມູນພຶດຕິກໍາຢູ່ໃນເວັບ, ເຄືອຂ່າຍສັງຄົມ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງແຫຼ່ງພາຍນອກພິເສດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ລາວຕ້ອງເຮັດຄວາມສະອາດແລະກະກຽມຂໍ້ມູນນີ້, ຄືມາດຕະຖານມັນ, ໂຄງສ້າງຂອງມັນແລະອາດຈະປິດບັງຊື່, ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບການວິເຄາະຕໍ່ໄປ.
ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
ເມື່ອຂໍ້ມູນຖືກກະກຽມ, the Data Miner ໄດ້ ຮັບ ການ ຫົວ ໃຈ ຂອງ ເລື່ອງ ທີ່ ມີ ການ ຂຸດ ຄົ້ນ ບໍ່ ແຮ່ ຂໍ້ ມູນ ຫຼື ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ຂັ້ນຕອນນີ້ປະກອບດ້ວຍການນໍາໃຊ້ວິທີການສະຖິຕິ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ) ແລະການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນເພື່ອກວດພົບຮູບແບບຫຼື motifs ທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ການສືບສວນນີ້ນໍາໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດເປີດເຜີຍໂອກາດທາງກາລະຕະຫຼາດ, ຄວາມຜິດພາດໃນການແກ້ໄຂຫຼືພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າທີ່ຈະເຂົ້າໃຈ.
ການສ້າງແບບຈໍາລອງແລະການວິເຄາະການຄາດຄະເນ
THE Data Miner ຍັງໃຊ້ເຕັກນິກການສ້າງແບບຈໍາລອງເພື່ອຄາດຄະເນແນວໂນ້ມ ຫຼືພຶດຕິກໍາໃນອະນາຄົດ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງແບບຈໍາລອງສະຖິຕິຫຼືສູດການຄິດໄລ່ຂອງ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ເຊິ່ງ, ອີງຕາມຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະປະຈຸບັນ, ສາມາດເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືກ່ຽວກັບລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງທຸລະກິດ: ການຂາຍໃນອະນາຄົດ, ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສໍ້ໂກງ, ການກໍານົດສ່ວນຕະຫຼາດທີ່ໂດດເດັ່ນ, ແລະອື່ນໆ.
ການສື່ສານຜົນໄດ້ຮັບ
ນອກເຫນືອຈາກການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະ, the Data Miner ຍັງມີພາລະກິດເພື່ອສື່ສານການຄົ້ນພົບຂອງຕົນໃນລັກສະນະທີ່ຈະແຈ້ງແລະເຂົ້າໃຈໄດ້. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງບົດລາຍງານ, dashboards ແບບໂຕ້ຕອບ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງການນໍາສະເຫນີຜົນໄດ້ຮັບຕໍ່ຜູ້ຕັດສິນໃຈ. ຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນສໍາຄັນ: ມັນຕ້ອງແປຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນເຂົ້າໄປໃນການຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດແລະການດໍາເນີນງານທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍໂດຍຜູ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນຜູ້ຊ່ຽວຊານ.
ການຕິດຕາມທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແລະຈັນຍາບັນ
ມືອາຊີບ ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ ຕ້ອງສືບຕໍ່ທັນສະໄໝກັບການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຊີແລະວິທີການໃນຂະແຫນງການຂອງຕົນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ລາວຕ້ອງມີຄວາມລະມັດລະວັງກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂໍ້ມູນ, ເຄົາລົບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພແລະກົດລະບຽບເຊັ່ນ GDPR (ກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ) ເມື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ.
THE Data Miner ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີບົດບາດນໍາຫນ້າໃນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນພາຍໃນບໍລິສັດ. ຂໍຂອບໃຈກັບການຜະສົມຜະສານຂອງທັກສະດ້ານວິຊາການ, ການວິເຄາະທຸລະກິດແລະການສື່ສານ, ລາວປະກອບສ່ວນຢ່າງຈິງຈັງໃນການພັດທະນາຍຸດທະສາດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນ. ການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນຂ່າວສານໃຫ້ເປັນໂອກາດແມ່ນຈຸດໃຈກາງຂອງພາລະກິດຂອງຕົນ.
ທັກສະຫຼັກເພື່ອດີເລີດໃນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
THE ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ຫຼືການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ເປັນພາກສະຫນາມຫຼັກຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສະກັດເອົາຄວາມຮູ້ທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ດ້ວຍການເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂື້ນ, ທັກສະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນ.
ນີ້ແມ່ນທັກສະທີ່ ສຳ ຄັນທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ປາດຖະ ໜາ ຢາກເກັ່ງໃນຂະ ແໜງ ນີ້ຄວນເປັນນາຍ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຖານຂໍ້ມູນແລະການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ
ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ດີຂອງລະບົບການຄຸ້ມຄອງຖານຂໍ້ມູນ (DBMS) ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ. ນີ້ປະກອບມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບຖານຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຊັ່ນ MySQL ຫຼື PostgreSQL, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຖານຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງເຊັ່ນ MongoDB. ຄວາມຊໍານິຊໍານານຂອງພາສາ SQL ເພື່ອສອບຖາມແລະຈັດການຂໍ້ມູນກໍ່ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ.
ຄວາມຮູ້ດ້ານສະຖິຕິ ແລະ ຄະນິດສາດ
ສະຖິຕິ ແລະຄະນິດສາດແມ່ນຈຸດໃຈກາງຂອງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະມີຄວາມເຂົ້າໃຈດີກ່ຽວກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້, ສະຖິຕິ inferential, ການຄິດໄລ່ຄວາມແຕກຕ່າງແລະປະສົມປະສານ, ແລະ algebra ເສັ້ນ. ຄວາມຮູ້ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈແລະປະຕິບັດວິທີການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ຄວາມຊໍານິຊໍານານຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະແບບຈໍາລອງ
ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນອີງໃສ່ຫຼາຍ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ສໍາລັບການວິເຄາະຄາດຄະເນແລະການຈັດປະເພດ. ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນ: ການຕັດຕົ້ນໄມ້, ເຄືອຂ່າຍ neural, ສະຫນັບສະຫນູນເຄື່ອງຈັກ vector ແລະ clustering ແມ່ນສໍາຄັນ. ຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼັກການຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງຍັງເປັນຊັບສິນທີ່ສໍາຄັນ.
ທັກສະການຂຽນໂປຼແກຼມ
ພາສາການຂຽນໂປລແກລມເຊັ່ນ Python ແລະ ຣ ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນຂົງເຂດການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນ Python, ມີຄວາມງ່າຍດາຍແລະຫ້ອງສະຫມຸດຢ່າງກວ້າງຂວາງເຊັ່ນ Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, ແລະ Tensorflow, ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະ.
ຄວາມຊໍານານໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະການທໍາຄວາມສະອາດ
ຄຸນະພາບຂອງຂໍ້ມູນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ໃນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ທັກສະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນ: ການເຮັດຄວາມສະອາດ, ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ, ການເສີມສ້າງແລະການຫັນປ່ຽນ, ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ. ນີ້ປະກອບມີການຈັດການຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ການກວດສອບແລະແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, ແລະການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ທີ່ດີກວ່າໃນຮູບແບບການວິເຄາະ.
ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບເຄື່ອງມືການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ
ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນແມ່ນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການນໍາສະເຫນີຜົນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານຂອງເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: ການແຕ້ມຮູບ, PowerBI, ຫຼືຫ້ອງສະຫມຸດ Python ເຊັ່ນ Matplotlib ແລະ Seaborn, ແມ່ນທັກສະທີ່ຊອກຫາເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນຮູບແບບທີ່ກວດພົບໃນຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ການຝຶກອົບຮົມເພື່ອກາຍເປັນຜູ້ຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
ການຝຶກອົບຮົມວິທະຍາໄລ
ມະຫາວິທະຍາໄລມັກຈະມີຫຼັກສູດຊ່ຽວຊານສະເພາະສຳລັບຜູ້ທີ່ມຸ່ງຫວັງອາຊີບເປັນຜູ້ຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ. ນີ້ແມ່ນບາງຕົວຢ່າງຂອງການຝຶກອົບຮົມ:
- ປະລິນຍາໂທໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ (ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ)
- Master in Applied Mathematics, ສະຖິຕິ
- Master in Business Intelligence
ໃນຕອນທ້າຍຂອງປະລິນຍາໂທເຫຼົ່ານີ້, ນັກສຶກສາໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນມີຄວາມພ້ອມທີ່ດີທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນໃນພາກສະຫນາມຂອງການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ.
ໂຮງຮຽນວິສະວະກໍາ
ໂຮງຮຽນວິສະວະກໍາຍັງສະເຫນີຫຼັກສູດການປັບຕົວ, ມັກຈະຮ່ວມມືກັບບໍລິສັດ, ເພື່ອປະສົມປະສານທິດສະດີແລະການປະຕິບັດ. ຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມເຫຼົ່ານີ້ໂດຍທົ່ວໄປປະກອບມີການຝຶກງານແລະໂຄງການສີມັງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບປະສົບການມືອາຊີບທີ່ສໍາຄັນ. ພວກເຂົານໍາໄປສູ່ການໄດ້ຮັບປະລິນຍາວິສະວະກໍາທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼືຂໍ້ມູນໃຫຍ່.
ການຝຶກອົບຮົມວິຊາຊີບແລະການຢັ້ງຢືນ
ສໍາລັບຜູ້ທີ່ມີວຽກເຮັດງານທຳແລ້ວ ແລະຕ້ອງການຝຶກຝົນ ຫຼື ປັບປຸງທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າ, ມີຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມວິຊາຊີບໄລຍະສັ້ນທີ່ເນັ້ນໃສ່ Data Mining. ອົງການຈັດຕັ້ງຈໍານວນຫນຶ່ງສະເຫນີການຢັ້ງຢືນທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບ:
- ຜູ້ຊ່ຽວຊານການວິເຄາະທີ່ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນ (CAP)
- EMC Data Science Associate (EMCDSA)
- ການຢັ້ງຢືນ SAS ໃນການວິເຄາະ
ການຢັ້ງຢືນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເປັນການເສີມທີ່ດີຕໍ່ການຝຶກອົບຮົມທາງວິຊາການຫຼືວິທີການກວດສອບທັກສະສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ.
ຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ ແລະ MOOCs
ການຮຽນຮູ້ອອນໄລນ໌ເປັນທາງເລືອກທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້ສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ສາມາດມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະເຂົ້າຮຽນວິທະຍາໄລເຕັມຮູບແບບ. ເວທີເຊັ່ນ Coursera, edX ຫຼື Udacity ສະເຫນີໂອກາດທີ່ຈະເອົາຫຼັກສູດການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແລະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈາກມະຫາວິທະຍາໄລແລະບໍລິສັດທີ່ມີຊື່ສຽງ, ໂດຍມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະໄດ້ຮັບໃບຢັ້ງຢືນການສໍາເລັດ.
ຄວາມສໍາຄັນຂອງປະສົບການປະຕິບັດ
ນອກເຫນືອໄປຈາກການຝຶກອົບຮົມທິດສະດີ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບຜູ້ຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນໃນອະນາຄົດທີ່ຈະສະສົມປະສົບການປະຕິບັດ. ເຂົ້າຮ່ວມໃນໂຄງການທີ່ແທ້ຈິງ, ສໍາເລັດການຝຶກງານຫຼືເຮັດວຽກກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການແຂ່ງຂັນເຊັ່ນ: ກົກ ການແຂ່ງຂັນ, ສາມາດເປັນປະໂຫຍດເທົ່າກັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງເປັນທາງການ.
ເງິນເດືອນ ແລະຄວາມສົດໃສດ້ານອາຊີບໃນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
ໂອກາດອາຊີບໃນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
ອາຊີບໃນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ ແລະສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບອຸດສາຫະກໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ນີ້ແມ່ນບາງຕົວຢ່າງຂອງໂປຣໄຟລ໌ອາຊີບ:
- ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
- ວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ
- ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
- ນັກວິເຄາະທາງທຸລະກິດ
- ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນໃຫຍ່
ເງິນເດືອນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ
ເງິນເດືອນໃນຂົງເຂດການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແຕກຕ່າງກັນໂດຍອີງໃສ່ປັດໃຈຈໍານວນຫນຶ່ງ, ລວມທັງປະສົບການ, ສະຖານທີ່, ການສຶກສາແລະທັກສະພິເສດ. ອີງຕາມການສຶກສາຕະຫຼາດ, ນີ້ແມ່ນລະດັບເງິນເດືອນສະເລ່ຍປະຈໍາປີທີ່ສັງເກດເຫັນໃນພາກສະຫນາມ:
| ໂປຣໄຟລ໌ອາຊີບ | ເງິນເດືອນສະເລ່ຍປະຈໍາປີ |
| ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ | €45,000 – €65,000 |
| ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ | €55,000 – €80,000 |
| ວິສະວະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ | €50,000 – €75,000 |
| ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ | €50,000 – €70,000 |
| ນັກວິເຄາະທາງທຸລະກິດ | €45,000 – €68,000 |
| ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນໃຫຍ່ | €55,000 – €85,000 |
ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນເປັນອາຊີບທີ່ໂດດເດັ່ນດ້ວຍເງິນເດືອນທີ່ໜ້າສົນໃຈ ແລະ ຄວາມສົດໃສດ້ານການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນ. ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄຸນວຸດທິສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ, ເຮັດໃຫ້ສາຂານີ້ເປັນຫນຶ່ງໃນການເຄື່ອນໄຫວແລະໄດ້ປຽບທີ່ສຸດໃນໂອກາດດ້ານວິຊາຊີບ.
ບຸກຄົນທີ່ສົນໃຈໃນອາຊີບການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຄວນສຸມໃສ່ການພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນການວິເຄາະແລະທັກສະດ້ານວິຊາການຂອງພວກເຂົາເພື່ອໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກໂອກາດທີ່ສະເຫນີໂດຍວິວັດທະນາການດິຈິຕອນນີ້.
