Python ເຮັດຫຍັງໄດ້ແດ່? 4 ວຽກຈິງທີ່ໃຊ້ໄດ້ຕັ້ງແຕ່ເດືອນທຳອິດ

ຄຳແນະນຳທີ່ວ່າ 'ມືໃໝ່ໃຫ້ເລີ່ມທີ່ Python' ຖືກເວົ້າເລື້ອຍຈົນເກືອບບໍ່ມີຄວາມໝາຍແລ້ວ ເພາະມັນບໍ່ໄດ້ບອກວ່າເຈົ້າຈະເອົາໄປເຮັດຫຍັງ ຄຳຖາມທີ່ມີປະໂຫຍດກວ່າແມ່ນ Python ເຮັດວຽກໃດໄດ້ດີຈົນຄຸ້ມກັບເວລາ 3 ເດືອນທີ່ຕ້ອງລົງແຮງ ແລະ ວຽກໃດທີ່ມັນຈະດູດເວລາເຈົ້າໄປລ້າ ໆ ບົດຄວາມນີ້ຕອບສອງຂໍ້ນັ້ນ ພ້ອມໂຄດທີ່ກັອບໄປແລ່ນໄດ້ຈິງ

Python ເກັ່ງຫຍັງແທ້ ແລະ ບໍ່ເກັ່ງຫຍັງ

ວິທີເບິ່ງ Python ທີ່ເຮັດໃຫ້ທຸກຢ່າງແຈ້ງຂຶ້ນແມ່ນ ມັນເປັນພາສາ 'ກາວ' — ເກັ່ງຫຼາຍໃນການຢິບຂອງຈາກບ່ອນໜຶ່ງ ປ່ຽນຮູບຮ່າງມັນ ແລ້ວວາງໄວ້ອີກບ່ອນໜຶ່ງ ບໍ່ວ່າຂອງນັ້ນຈະເປັນໄຟລ໌ໃນເຄື່ອງ, ແຖວໃນ Excel, ຂໍ້ມູນໃນຖານຂໍ້ມູນ ຫຼື ຂໍ້ຄວາມທີ່ຂໍມາຈາກເວັບອື່ນ ແຕ່ມັນບໍ່ເກັ່ງເລີຍກັບວຽກທີ່ຕ້ອງແຕ້ມໜ້າຈໍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຫັນ ຫຼື ຮີດຄວາມໄວລະດັບມິນລິວິນາທີອອກຈາກ CPU

ສັງເກດວ່າຊ່ອງ 'ເໝາະທີ່ສຸດ' ທຸກຊ່ອງມີຮູບຮ່າງຄືກັນໝົດ ຄື ຂໍ້ມູນເຂົ້າ ແປງ ຜົນອອກ ນັ້ນແຫຼະຄືທຳມະຊາດຂອງ Python ແລະ ຄື 4 ວຽກທີ່ເຮົາຈະລົງລາຍລະອຽດຕໍ່ໄປນີ້

ວຽກທີ 1 — ເຮັດວຽກຫ້ອງການຊ້ຳ ໆ ໃຫ້ຫາຍໄປເລີຍ

ນີ້ຄືຈຸດທີ່ Python ຄືນທຶນໄວທີ່ສຸດ ແລະ ເປັນເຫດຜົນທີ່ຫ້ອງຮຽນ Python ຂອງເຮົາມີພະນັກງານບັນຊີ, ຝ່າຍບຸກຄະລາກອນ ແລະ ຄົນເຮັດວຽກສາງສິນຄ້າ ຫຼາຍກວ່າໄວໜຸ່ມທີ່ຢາກເຮັດເກມອີກ ກົດງ່າຍ ໆ ຄື ຖ້າເຈົ້າເຮັດຫຍັງກັບໄຟລ໌ຊ້ຳທຸກອາທິດ ແລະ ມັນກິນເວລາເກີນ 15 ນາທີ ມີໂອກາດສູງຫຼາຍທີ່ສະຄຣິບ 30 ແຖວຈະເຮັດແທນໄດ້ໃນບໍ່ຮອດວິນາທີ

• ປ່ຽນຊື່ ແລະ ຈັດລຽງໃບບິນ ຫຼື ຮູບສະແກນຫຼາຍຮ້ອຍໄຟລ໌ຕາມວັນທີ
• ລວມໄຟລ໌ Excel ຂອງ 30 ສາຂາທີ່ມີຫົວຕາຕະລາງຄືກັນ ໃຫ້ເຫຼືອໄຟລ໌ດຽວ
• ແຍກໄຟລ໌ PDF ກ້ອນໃຫຍ່ອອກເປັນລາຍລູກຄ້າ ແລ້ວສົ່ງອີເມວໄປເທື່ອລະຄົນ
• ດຶງຕົວເລກຈາກໜ້າເວັບທຸກເຊົ້າມາໃສ່ຕາຕະລາງໃຫ້ອັດຕະໂນມັດ
• ປ່ຽນຊື່ຮູບສິນຄ້າໃຫ້ກົງລະຫັດ SKU ທີ່ແພລດຟອມຮ້ານຄ້າຕ້ອງການ

ຕົວຢ່າງລຸ່ມນີ້ໜ້າຕາໜ້າເບື່ອຫຼາຍ ແຕ່ມີປະໂຫຍດມະຫາສານ ມັນເອົາວັນທີຂອງໄຟລ໌ເອງມາຕໍ່ໄວ້ໜ້າຊື່ ເຮັດໃຫ້ໃບບິນໃນໂຟນເດີລຽງຕາມເວລາໄດ້ຕະຫຼອດໄປ

# add_date_prefix.py — ຕື່ມວັນທີຂອງໄຟລ໌ໄວ້ໜ້າຊື່ໄຟລ໌ PDF ທຸກໄຟລ໌ໃນໂຟນເດີ
from pathlib import Path
from datetime import datetime

folder = Path("C:/Users/Me/Documents/receipts")

for pdf in sorted(folder.glob("*.pdf")):
    stamp = datetime.fromtimestamp(pdf.stat().st_mtime).strftime("%Y-%m-%d")
    if pdf.name.startswith(stamp):
        continue  # ປ່ຽນຊື່ໄປແລ້ວ ຂ້າມໄຟລ໌ນີ້
    target = pdf.with_name(stamp + "_" + pdf.name)
    if target.exists():
        print("ຂ້າມ ເພາະມີຊື່ນີ້ຢູ່ແລ້ວ:", target.name)
        continue
    pdf.rename(target)
    print(pdf.name, "->", target.name)

ລອງໄລ່ອ່ານເທື່ອລະແຖວ Path ກັບ glob ເຮັດໜ້າທີ່ຫາໄຟລ໌ ສ່ວນ stat().st_mtime ຄືເວລາທີ່ລະບົບປະຕິບັດການເກັບໄວ້ໃຫ້ຢູ່ແລ້ວ ແລ້ວ strftime ກໍ່ແປງມັນເປັນ 2026-05-14 ຫົວໃຈແທ້ ໆ ຢູ່ທີ່ແຖວ continue ສອງແຖວ ເພາະມັນເຮັດໃຫ້ສະຄຣິບແລ່ນຊ້ຳຈັກຮອບກໍ່ປອດໄພ ຊຶ່ງເປັນເສັ້ນແບ່ງລະຫວ່າງເຄື່ອງມືທີ່ເຈົ້າກ້າໃຊ້ປະຈຳ ກັບສະຄຣິບທີ່ແລ່ນເທື່ອດຽວແລ້ວບໍ່ກ້າເປີດອີກ

ພໍເຮັດອັນທຳອິດໄດ້ ເຈົ້າຈະເລີ່ມເຫັນວຽກແບບນີ້ເຕັມໄປໝົດອ້ອມຕົວ ນັກຮຽນຂອງເຮົາສ່ວນຫຼາຍໃນເດືອນທຳອິດຈະຂຽນສະຄຣິບແກ້ວຽກປະຈຳຂອງຕົນເອງໄດ້ 2–3 ຊິ້ນ ຄິດເປັນເວລາທີ່ໄດ້ຄືນປະມານ 1–3 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ອາທິດ ແລະ ເປັນການໄດ້ຄືນແບບຖາວອນ ບໍ່ແມ່ນເທື່ອດຽວ

ວຽກທີ 2 — ອ່ານ Excel ແລ້ວສະຫຼຸບຂໍ້ມູນໄດ້ໃນບໍ່ຮອດນາທີ

ຂໍເວົ້າໃຫ້ແຈ້ງກ່ອນວ່າ Python ບໍ່ໄດ້ມາແທນ Excel ເພາະ Excel ເປັນຊອບແວທີ່ດີຫຼາຍ ສິ່ງທີ່ Python ມາແທນຄືສ່ວນທີ່ທໍລະມານຂອງ Excel ຕ່າງຫາກ ນັ້ນຄືການກົດຊຸດເກົ່າ 15 ເທື່ອ ກັບໄຟລ໌ຊຸດເກົ່າ 15 ໄຟລ໌ ໃນມື້ເຮັດວຽກທຳອິດຂອງທຸກເດືອນ

ໄລບຣາຣີທີ່ໃຊ້ຊື່ pandas ມັນໂຫຼດຊີດເຂົ້າມາເປັນຕາຕະລາງທີ່ເອີ້ນວ່າ DataFrame ແລ້ວໃຫ້ເຈົ້າຈັດກຸ່ມ, ກັ່ນຕອງ, ເຊື່ອມຕາຕະລາງ ແລະ ເຮັດ pivot ໄດ້ດ້ວຍຄຳສັ່ງແຖວດຽວ ຕິດຕັ້ງດ້ວຍ pip install pandas openpyxl ໂດຍ openpyxl ຄືໂຕທີ່ອ່ານໄຟລ໌ .xlsx ແທ້ ຖ້າລືມໂຕນີ້ຈະພົບ error ທັນທີຕອນເປີດໄຟລ໌

# branch_report.py — ຕ້ອງຕິດຕັ້ງກ່ອນ:  pip install pandas openpyxl
import pandas as pd

df = pd.read_excel("sales_2026.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# ໄຟລ໌ຈິງມັກເກັບຕົວເລກເປັນຂໍ້ຄວາມ ເຊັ່ນ "3,500" ຕ້ອງຕັດຈຸດເຄິ່ງອອກກ່ອນແປງ
df["amount"] = pd.to_numeric(
    df["amount"].astype(str).str.replace(",", "", regex=False),
    errors="coerce",
)
df = df.dropna(subset=["branch", "amount"])

summary = (
    df.groupby("branch", as_index=False)["amount"]
      .sum()
      .sort_values("amount", ascending=False)
)

print(summary.to_string(index=False))
print("ຍອດລວມທັງໝົດ:", format(summary["amount"].sum(), ",.0f"))

summary.to_excel("summary_by_branch.xlsx", index=False)

ສະຄຣິບນີ້ອ່ານໄຟລ໌ຍອດຂາຍ, ແປງຖັນຍອດໃຫ້ເປັນຕົວເລກ, ຕັດແຖວທີ່ບໍ່ມີຊື່ສາຂາ ຫຼື ຍອດໃຊ້ບໍ່ໄດ້ຖິ້ມ, ລວມຍອດຕາມສາຂາ, ລຽງຈາກຫຼາຍໄປໜ້ອຍ, ພິມອອກໜ້າຈໍ ແລ້ວບັນທຶກເປັນໄຟລ໌ສະຫຼຸບໃໝ່ ເດືອນໜ້າພຽງປ່ຽນຊື່ໄຟລ໌ກໍ່ຈົບ

• ໄຟລ໌ດຽວ ບໍ່ເກີນປະມານ 20,000 ແຖວ ແລະ ເຮັດເທື່ອດຽວຈົບ — ໃຊ້ Excel ຫຼື Power Query ໄວກວ່າ
• ລາຍງານໜ້າຕາເກົ່າທຸກອາທິດ ຫຼື ທຸກເດືອນ — ຂຽນສະຄຣິບເທື່ອດຽວ ຄຸ້ມແນ່ນອນ
• ຫຼາຍໄຟລ໌ທີ່ຫົວຕາຕະລາງຄືກັນ — pandas ຊະນະຂາດ ບໍ່ຕ້ອງທຽບ
• ຂໍ້ມູນເກີນຈຳນວນແຖວທີ່ Excel ຮັບໄຫວ ຫຼື ມາຈາກຖານຂໍ້ມູນ / API — ຕ້ອງ pandas

ອີກເລື່ອງທີ່ຄົນມອງຂ້າມຄື pandas ເປັນປະຕູໄປຕໍ່ ທັງການເຮັດກຣາຟດ້ວຍ matplotlib, ການເຮັດແດັຊບອດດ້ວຍ Streamlit ແລະ ການເຮັດ Machine Learning ເພາະເຄື່ອງມືເກືອບທັງໝົດໃນສາຍຂໍ້ມູນຮັບຂໍ້ມູນເຂົ້າເປັນ DataFrame ຄືກັນໝົດ ລົງແຮງກັບ pandas ເທື່ອດຽວຈຶ່ງໄດ້ຜົນຕໍ່ຍາວ

ວຽກທີ 3 — ຫຼັງບ້ານເວັບ ແລະ API

ສ່ວນຂອງເວັບທີ່ຜູ້ໃຊ້ເຫັນ ແລະ ກົດໄດ້ຄື HTML, CSS ແລະ JavaScript ຈຸດນັ້ນ Python ບໍ່ກ່ຽວເລີຍ ແຕ່ສິ່ງທີ່ຢູ່ທາງຫຼັງ ເຊັ່ນ ກວດລະຫັດຜ່ານ, ບັນທຶກອໍເດີ, ຄິດໄລ່ລາຄາ, ລົມກັບຖານຂໍ້ມູນ ແລະ ຕອບກັບແອັບມືຖືເວລາມັນຂໍຂໍ້ມູນ ທັງໝົດນັ້ນຄືຫຼັງບ້ານ ແລະ Python ເປັນທາງເລືອກລະດັບແຖວໜ້າ

ເຟຣມເວີກທີ່ຕ້ອງຮູ້ຈັກມີສອງໂຕ Django ເປັນໂຕໃຫຍ່ ມີລະບົບຈັດການສຳເລັດຮູບ, ລະບົບສະມາຊິກ ແລະ ເຄື່ອງມືຈັດການຖານຂໍ້ມູນມາໃຫ້ຄົບ ເໝາະກັບຜະລິດຕະພັນຈິງທີ່ເຮັດກັນເປັນທີມ ສ່ວນ FastAPI ເປັນໂຕນ້ອຍ ແລະ ໄວ ເໝາະກັບວຽກ API ແລະ ເໝາະກັບການຮຽນຫຼາຍ ເພາະເຫັນຜົນທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງພາຍໃນສິບກວ່າແຖວ

# app.py — ຕ້ອງຕິດຕັ້ງກ່ອນ:  pip install fastapi uvicorn
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

SEATS = {"python-ai": 6, "web": 6, "office": 8}

@app.get("/seats/{course}")
def seats_left(course: str):
    if course not in SEATS:
        return {"error": "ບໍ່ຮູ້ຈັກຫຼັກສູດນີ້", "known": list(SEATS)}
    return {"course": course, "seats": SEATS[course]}

# ສັ່ງແລ່ນ:  uvicorn app:app --reload
# ແລ້ວເປີດ:  http://127.0.0.1:8000/seats/python-ai

ສັ່ງ uvicorn app:app --reload ແລ້ວເປີດລິ້ງໃນບຣາວເຊີ ເຈົ້າກໍ່ມີ API ຈິງທີ່ຕອບຄຳຂໍຈິງແລ້ວ ແລະ ຖ້າເປີດ /docs ຕໍ່ FastAPI ຈະສ້າງໜ້າເອກະສານແບບກົດທົດລອງຍິງໄດ້ໃຫ້ອັດຕະໂນມັດ ຊຶ່ງເປັນເຫດຜົນຫຼັກທີ່ຄົນເລືອກໃຊ້ມັນ

ແຕ່ໄລຍະຫ່າງຈາກຂອງຫຼິ້ນຊິ້ນນີ້ ໄປຮອດລະບົບທີ່ກ້າເອົາຂຶ້ນອິນເຕີເນັດຈິງ ຄືສິ່ງເຫຼົ່ານີ້

• SQL ແລະ ຖານຂໍ້ມູນຢ່າງ PostgreSQL — ຝຶກຈິງຈັງສັກອາທິດໜຶ່ງກໍ່ໄປໄດ້ໄກແລ້ວ
• ORM ເຊັ່ນ SQLAlchemy ຫຼື ຂອງ Django ເພື່ອຂຽນ Python ແທນການຕໍ່ສະຕຣິງ SQL ເອງ
• ລະບົບເຂົ້າສູ່ລະບົບ, ການເຂົ້າລະຫັດລະຫັດຜ່ານ ແລະ ຫຼັກທີ່ວ່າຫ້າມເຊື່ອຂໍ້ມູນທີ່ສົ່ງມາຈາກບຣາວເຊີ
• Git ແລະ ການ deploy ຂຶ້ນໂຮສຢ່າງ Railway, Render ຫຼື VPS ນ້ອຍ ໆ
• Environment variable ເພື່ອບໍ່ໃຫ້ລະຫັດຖານຂໍ້ມູນໄປນອນຢູ່ໃນໂຄດທີ່ push ຂຶ້ນ GitHub

ຕາມຈິງແມ່ນປະມານ 3–6 ເດືອນຂອງການເຮັດຕໍ່ເນື່ອງຫຼັງຈົບພື້ນຖານ ບໍ່ແມ່ນເສົາອາທິດດຽວ ແຕ່ແລກກັບການທີ່ມັນເປັນເສັ້ນທາງທີ່ຕະຫຼາດແຮງງານແຈ້ງທີ່ສຸດໃນສີ່ຂໍ້ນີ້

ວຽກທີ 4 — AI ແລະ Machine Learning ຕາມຄວາມເປັນຈິງ

ສາຍນີ້ Python ຄອງຕະຫຼາດເບັດເສັດ ບໍ່ແມ່ນເພາະພາສາມັນວິເສດ ແຕ່ເພາະໄລບຣາຣີສຳຄັນທຸກໂຕ ທັງ pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, ເຄື່ອງມືຂອງ Hugging Face ແລະ SDK ທາງການຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂມເດລລາຍໃຫຍ່ ລ້ວນເຮັດມາໃຫ້ Python ກ່ອນພາສາອື່ນ ຖ້າຢາກເຮັດວຽກສາຍ AI ເຈົ້າຫຼີກ Python ບໍ່ໄດ້

ແຕ່ຕ້ອງເວົ້າໃຫ້ກົງວ່າລະດັບເລີ່ມຕົ້ນເຮັດຫຍັງໄດ້ຈິງແດ່ ເພາະການຕະຫຼາດອ້ອມ ໆ ຄຳວ່າ AI ສຽງດັງກວ່າຄວາມຈິງຢູ່ຫຼາຍ

• ເອີ້ນ API ຂອງໂມເດລທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເພື່ອສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ, ແປພາສາ ຫຼື ຈັດໝວດໝູ່ — ງ່າຍຈິງ ມືໃໝ່ເຮັດເຄື່ອງມືໃຊ້ໃນຫ້ອງການໄດ້ພາຍໃນທ້າຍອາທິດດຽວ ແລະ ຕອນນີ້ມູນຄ່າທາງທຸລະກິດສ່ວນຫຼາຍກໍ່ຢູ່ຈຸດນີ້
• ເທຣນໂມເດລນ້ອຍ ໆ ກັບຂໍ້ມູນຕາຕະລາງຂອງຕົນເອງດ້ວຍ scikit-learn ເຊັ່ນ ທາຍວ່າລູກຄ້າຄົນໃດຈະເຊົາໃຊ້ບໍລິການ ຫຼື ໃບແຈ້ງໜີ້ໃບໃດຈະຈ່າຍຊ້າ — ເປັນເປົ້າທີ່ໄປຮອດໄດ້ຈິງຫຼັງຮຽນ Python ສັກ 2–3 ເດືອນ ບວກສະຖິຕິພື້ນຖານ
• ເທຣນໂມເດລພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ຂຶ້ນມາເອງຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ — ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຈົ້າ ຫຼື ບໍລິສັດທົ່ວໄປເຮັດ ຕົ້ນທຶນລະດັບຫຼາຍລ້ານໂດລາ ບໍ່ຕ້ອງກັງວົນເລື່ອງນີ້

ຕ້ອງຮູ້ຫຍັງແດ່ຈຶ່ງຈະເລີ່ມໃຊ້ Python ເຮັດວຽກໄດ້

ຄົນສ່ວນຫຼາຍປະເມີນຂໍ້ນີ້ສູງເກີນຈິງຫຼາຍ ຊຸດຄວາມຮູ້ທີ່ຕ້ອງມີກ່ອນຈະຂຽນສະຄຣິບທີ່ໃຊ້ວຽກໄດ້ຈິງມີພຽງເທົ່ານີ້

1. 1ຕົວແປ ແລະ ຊະນິດຂໍ້ມູນພື້ນຖານ — ຂໍ້ຄວາມ, ຕົວເລກ ແລະ True/False
2. 2if / else ສຳລັບການຕັດສິນໃຈ
3. 3for ສຳລັບເຮັດສິ່ງດຽວກັນກັບທຸກຊິ້ນໃນກອງ
4. 4list ກັບ dict ສອງໂຕນີ້ໃຊ້ຄອບຄຸມວຽກປະມານ 90%
5. 5ຟັງຊັນ ເພື່ອຫໍ່ໂຄດບໍ່ຫຼາຍແຖວໄວ້ເອີ້ນຊ້ຳໄດ້
6. 6ອ່ານ error ໃຫ້ເປັນ — ແຖວລຸ່ມສຸດບອກວ່າພັງເພາະຫຍັງ ແຖວເໜືອຂຶ້ນໄປບອກວ່າພັງຈຸດໃດ

ທັງໝົດນີ້ຄືປະມານ 12–20 ຊົ່ວໂມງຂອງການນັ່ງເຮັດຈິງ ຂໍ້ 6 ຄືຂໍ້ທີ່ຄົນມັກຂ້າມ ແລະ ເປັນຂໍ້ທີ່ຕັດສິນວ່າເຈົ້າຈະໄປຕໍ່ ຫຼື ເຊົາກາງທາງ ຂໍ້ຄວາມ traceback ສີແດງຍາວ ໆ ບໍ່ໄດ້ມາດ່າເຈົ້າ ລອງອ່ານຈາກລຸ່ມຂຶ້ນເທິງ ມັນບອກເກືອບທຸກຢ່າງທີ່ເຈົ້າຢາກຮູ້

ຫຼັງຈາກນັ້ນໃຫ້ຮຽນໄລບຣາຣີຕອນທີ່ຕ້ອງໃຊ້ ບໍ່ແມ່ນຮຽນຕຸນໄວ້ກ່ອນ ບໍ່ມີໃຜທ່ອງ pandas ທັງເຫຼັ້ມ ທຸກຄົນຮຽນພຽງ 8 ຄຳສັ່ງທີ່ບັນຫາຢູ່ຕໍ່ໜ້າຕ້ອງໃຊ້ ແລ້ວຄ່ອຍເປີດຫາຄຳສັ່ງທີ 9 ຕອນພົບມັນຈິງ ໆ

ເສັ້ນທາງອາຊີບ ແລະ ຊ່ວງລາຍໄດ້ທີ່ພົບຈິງ

ຕົວເລກລຸ່ມນີ້ເປັນຊ່ວງກວ້າງ ໆ ຂອງຕຳແໜ່ງທີ່ໃຊ້ Python ເປັນຫຼັກ ໃນລາວຕ່າງກັນໄດ້ຫຼາຍຕາມບໍລິສັດ ແລະ ປະສົບການ ແລະ ບໍລິສັດຕ່າງປະເທດມັກຈ່າຍສູງກວ່າບໍລິສັດພາຍໃນຫຼາຍເທົ່າ ໃຫ້ໃຊ້ເບິ່ງທິດທາງ ບໍ່ແມ່ນໃຊ້ເປັນຄຳສັນຍາ

ຂໍ້ສັງເກດທີ່ສຳຄັນກວ່າຕົວເລກ ຄືຂັ້ນໄດຂັ້ນທຳອິດມັກບໍ່ແມ່ນການປ່ຽນວຽກ ແຕ່ຄືການໃຊ້ Python ໃນວຽກທີ່ເຈົ້າເຮັດຢູ່ຕອນນີ້ ຄົນທີ່ຫຼຸດວຽກປິດບັນຊີຈາກ 2 ມື້ເຫຼືອ 10 ນາທີ ມີເລື່ອງເລົ່າຕອນສຳພາດວຽກທີ່ໜັກແໜ້ນກວ່າຄົນທີ່ຮຽນຈົບຫຼັກສູດມາລ້າ ໆ ຫຼາຍ

ແຜນ 30 ມື້ທຳອິດ ທີ່ເຮັດຕາມໄດ້ຈິງ

1. 1ມື້ທີ 1–2 ຕິດຕັ້ງ Python ຈາກ python.org (ຢ່າລືມຕິກ Add to PATH) ແລະ VS Code ພ້ອມສ່ວນເສີມ Python — ຢ່າເສຍເວລາທັງອາທິດໄປກັບການເລືອກໂປຣແກຣມຂຽນໂຄດ
2. 2ມື້ທີ 3–10 ຮຽນ 6 ເລື່ອງພື້ນຖານຂ້າງເທິງ ມື້ລະ 1 ຊົ່ວໂມງ ແລະ ພິມຕາມທຸກຕົວຢ່າງດ້ວຍມື ຫ້າມກັອບວາງ
3. 3ມື້ທີ 11–15 ຂຽນສະຄຣິບປ່ຽນຊື່ໄຟລ໌ກັບໂຟນເດີຈິງຂອງເຈົ້າເອງ ເຮັດໃຫ້ມັນພັງ ແລ້ວແກ້ໃຫ້ໄດ້
4. 4ມື້ທີ 16–22 ຕິດຕັ້ງ pandas openpyxl ແລ້ວສະຫຼຸບໄຟລ໌ Excel ຈິງຈາກບ່ອນເຮັດວຽກ ຫຼື ບັນຊີລາຍຮັບລາຍຈ່າຍຢູ່ເຮືອນ
5. 5ມື້ທີ 23–30 ເລືອກທາງທີ່ເຈົ້າສົນໃຈທີ່ສຸດຈາກສີ່ຂໍ້ໃນບົດຄວາມນີ້ ແລ້ວເຮັດຂອງຊິ້ນນ້ອຍ ໆ ໃຫ້ຈົບຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນໃຊ້ໄດ້ຈິງ 1 ຊິ້ນ

ສັງເກດວ່າບໍ່ມີຂັ້ນຕອນ 'ເບິ່ງວິດີໂອ 40 ຊົ່ວໂມງໃຫ້ຈົບກ່ອນ' ຢູ່ໃນແຜນນີ້ເລີຍ ເພາະສິ່ງທີ່ທຳນາຍໄດ້ດີທີ່ສຸດວ່າໃຜຈະຍັງຂຽນ Python ຢູ່ໃນອີກ 6 ເດືອນ ບໍ່ແມ່ນຫຼັກສູດທີ່ລາວຮຽນ ແຕ່ຄືສະຄຣິບໂຕທຳອິດຂອງລາວແກ້ບັນຫາທີ່ຕົນເອງພົບຈິງ ຫຼື ບໍ່

ຖ້າເຈົ້າເຄີຍລອງດ້ວຍຕົນເອງແລ້ວສະດຸດກາງທາງ — ຊຶ່ງເປັນເລື່ອງທຳມະດາຫຼາຍ — ຫຼັກສູດ Python & AI ຂອງ ALL IN ONE STATION ກໍ່ຖືກອອກແບບມາແບບແຜນນີ້ພໍດີ 3 ເດືອນ 36 ຊົ່ວໂມງ ກຸ່ມນ້ອຍ 6 ຄົນຕໍ່ຄູ 1 ຄົນ ແລະ ທຸກຄາບຈົບດ້ວຍການທີ່ເຈົ້າໄດ້ຂອງກັບໄປ 1 ຊິ້ນ ແຕ່ຂໍຢ້ຳວ່າແຜນ 30 ມື້ຂ້າງເທິງໃຊ້ໄດ້ຟຣີ ແລະ ໃຊ້ໄດ້ຜົນບໍ່ວ່າເຈົ້າຈະຮຽນຫຼັກສູດໃດ ຫຼື ບໍ່ຮຽນເລີຍກໍ່ຕາມ