Standard Deviation refers to variability in general. If you're learning this in a class, it probably is implicitly meant as the standard deviation of the sample in most cases.

Standard Error is the standard deviation of whatever measure you're trying to estimate. Since in statistics you're typically looking for the mean, Standard Error given no other context generally refers to the Standard Error of the sample mean. In other words, it's the standard deviation of the means of various samples (Technically, they have to be the same size samples, and indepentedly, randomly drawn from the population). 

For exmaple, say we care about the average height of people in New York. You hire 300 people to take independent random samples of 100 people throughout the city. This will give you 300 samples of size 100 each. 

You then take the mean of each of these 300 samples to come up with 300 sample means. The standard deviation of these 300 sample means should be roughly equal to the standard error estimate from any one sample. 

Hope this helps
සම්මත අපගමනය සාමාන්යයෙන් විචල්යතාවයට යොමු කරයි. ඔබ මෙය පන්තියක ඉගෙන ගන්නේ නම්, එය බොහෝ අවස්ථාවලදී නියැදියේ සම්මත අපගමනය ලෙස ව්‍යංගයෙන් අදහස් කෙරේ. සම්මත දෝෂය යනු ඔබ ඇස්තමේන්තු කිරීමට උත්සාහ කරන ඕනෑම මිනුමක සම්මත අපගමනයයි. සංඛ්‍යාලේඛනවල ඔබ සාමාන්‍යයෙන් මධ්‍යන්‍යය සොයන බැවින්, වෙනත් කිසිදු සන්දර්භයක් ලබා නොදුන් සම්මත දෝෂයක් සාමාන්‍යයෙන් නියැදි මධ්‍යන්‍යයේ සම්මත දෝෂයට යොමු වේ. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, එය විවිධ සාම්පලවල මාධ්‍යවල සම්මත අපගමනයයි (තාක්ෂණිකව, ඒවා එකම ප්‍රමාණයේ සාම්පල විය යුතු අතර, ස්වාධීනව, අහඹු ලෙස ජනගහනයෙන් ලබා ගත යුතුය). උදාහරණයක් ලෙස, අපි නිව් යෝර්ක්හි මිනිසුන්ගේ සාමාන්‍ය උස ගැන සැලකිලිමත් වන්නෙමු. නගරය පුරා පුද්ගලයින් 100 දෙනෙකුගේ ස්වාධීන අහඹු සාම්පල ලබා ගැනීමට ඔබ පුද්ගලයින් 300 දෙනෙකු කුලියට ගනී. මෙය ඔබට 100 ප්‍රමාණයේ සාම්පල 300 ක් ලබා දෙනු ඇත. නියැදි මාධ්‍ය 300ක් ඉදිරිපත් කිරීම සඳහා ඔබ මෙම සාම්පල 300 න් එක් එක් මධ්‍යන්‍යය ගන්න. මෙම නියැදි මාධ්‍ය 300 හි සම්මත අපගමනය ඕනෑම නියැදියක සම්මත දෝෂ ඇස්තමේන්තුවට දළ වශයෙන් සමාන විය යුතුය. මෙය උපකාරී වනු ඇතැයි බලාපොරොත්තු වේ