با دوره‌های استخدامی یادبگیر و استخدام شو!

مشاهده
دیتا ساینس

علم داده (دیتا ساینس) چیست؟

در دنیای امروز، داده‌ها به یکی از با ارزش‌ترین منابع تبدیل شده‌اند. علم داده یا به عبارت دیگر “دیتا ساینس”، درک و تحلیل داده‌ها را با هدف استخراج اطلاعات و الگوهای مفهومی از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بهتر و بهینه‌تر انجام می‌دهد. در این بلاگ به بررسی این علم جذاب و رو به رشد می‌پردازیم، با ما همراه باشید.

علم داده امروزه با توجه به حجم انبوه داده‌ای که تولید می‌شود، بخش ضروری بسیاری از صنایع است و یکی از موضوعات مورد بحث در محافل فناوری اطلاعات است. محبوبیت آن در طول سال‌ها افزایش یافته است و شرکت‌ها شروع به پیاده سازی تکنیک‌های علم داده برای رشد کسب و کار خود و البته و افزایش رضایت مشتری کرده‌اند. 

علم داده (دیتا ساینس) چیست؟

علم داده یک حوزه بین‌رشته‌ای است که از روش‌ها، فرآیندها، الگوریتم‌ها و سیستم‌های علمی برای استخراج داده و اطلاعات از داده‌های ساختار یافته و ساختار نیافته استفاده می‌کند. این حوزه از تکنیک‌های مختلف از جمله آمار، علوم کامپیوتر و دانش مرتبط با حوزه‌های مختلف استفاده می‌کند تا داده‌ها را تحلیل، تفسیر و تجسم کند. هدف اصلی علم داده تبدیل داده‌ها به بینش‌های کاربردی است که می‌توانند در تصمیم‌گیری‌ها و استراتژی‌های کسب‌وکار موثر باشند. با استفاده از ابزارهایی مانند یادگیری ماشین، داده‌کاوی و تحلیل کلان‌داده‌ها، دانشمندان داده می‌توانند الگوها را شناسایی، روندها را پیش‌بینی و مسائل پیچیده را در انواع صنایع حل کنند.

مراحل علم داده (دیتا ساینس)

اکنون که می‌دانید علم داده چیست، اجازه دهید در مرحله بعدی بر چرخه حیات علم داده تمرکز کنیم. چرخه حیات علم داده شامل پنج مرحله مجزا است که هر کدام وظایف خاص خود را دارد:

ضبط

 اکتساب داده، ورود داده، دریافت سیگنال، استخراج داده. این مرحله شامل جمع آوری داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار است.

نگهداری

انبار داده، پاکسازی داده، مرحله بندی داده، پردازش داده، معماری داده. این مرحله شامل گرفتن داده‌های خام و قرار دادن آن‌ها به شکلی است که قابل استفاده باشد.

فرآیند

داده کاوی، خوشه بندی/طبقه بندی، مدل سازی داده‌ها، خلاصه سازی داده‌ها. دانشمندان داده داده‌های آماده شده را می‌گیرند و الگوها، دامنه‌ها و سوگیری‌های آن را بررسی می‌کنند تا تعیین کنند که چقدر در تحلیل پیش‌بینی مفید خواهد بود.

تجزیه و تحلیل

اکتشافی / تاییدی، تحلیل پیش بینی کننده، رگرسیون، متن کاوی، تحلیل کیفی. اینجا گوشت واقعی چرخه زندگی است. این مرحله شامل انجام تحلیل‌های مختلف بر روی داده‌ها است.

ارتباط

گزارش داده‌ها، تجسم داده‌ها، هوش تجاری، تصمیم گیری. در این مرحله نهایی، تحلیلگران تجزیه و تحلیل‌ها را به شکل‌های قابل خواندن مانند نمودارها و گزارش‌ها آماده می‌کنند.

پیش نیازهای علم داده

برای ورود به حوزه دیتا ساینس، افراد نیاز به تسلط بر مفاهیم مبنی بر آمار، برنامه‌نویسی، الگوریتم‌ها، و پایگاه‌های داده دارند. همچنین، آشنایی با ابزارها و فریم‌ورک‌های مرتبط با پردازش و تحلیل داده، مانند Python، R، SQL و TensorFlow اساسی است. علاوه بر این، فهم عمیق از روش‌های تحلیل داده، ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی، و توانایی ارتباط موثر برای تفسیر نتایج به عنوان پیش‌نیازهایی دیگر مطرح می‌شوند. این ترکیب مهارت‌ها افراد را قادر می‌سازد تا در زمینه‌های مختلفی از صنایع و علوم، از جمله بهداشت، بازاریابی، مالی، و مهندسی، به طور مؤثر و تخصصی عمل کنند.

 آمار به عنوان یک ابزار اساسی در علم داده مورد استفاده قرار می‌گیرد و به ما امکان می‌دهد تا داده‌ها را خلاصه کرده و تفسیر کنیم. مفاهیم کلیدی شامل نظریه احتمال، آزمون فرض، تحلیل رگرسیون و روش‌های مختلف برای مقابله با نامعینی در داده‌ها هستند.

 مسلط بودن به زبان‌های برنامه‌نویسی ضروری است برای انجام عملیات داده‌ای، تحلیل و مدل‌سازی. زبان‌هایی مانند پایتون، آر و در برخی موارد جاوا یا اسکالا در علم داده استفاده می‌شوند. مهارت‌های برنامه‌نویسی به علم‌دان‌های داده اجازه می‌دهد تا وظایف را به طور خودکار انجام دهند، داده‌ها را تمیز کنند و الگوریتم‌ها را پیاده‌سازی کنند.

 فهم الگوریتم‌ها برای علم‌دان‌های داده بسیار مهم است تا به راحتی مسائل پیچیده را حل کرده و داده‌های بزرگ را پردازش کنند. آشنایی با الگوریتم‌ها شامل دانش از ساختارهای داده، تکنیک‌های مرتب‌سازی، الگوریتم‌های جستجو و روش‌های بهینه‌سازی است.

 داده‌ها معمولاً در پایگاه‌داده‌ها ذخیره می‌شوند، بنابراین آشنایی با سیستم‌های پایگاه‌داده و زبان‌های پرس‌وجوی مانند SQL (Structured Query Language) ضروری است. علم‌دان‌های داده از پایگاه‌داده‌ها برای استخراج، تبدیل و بارگیری داده برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند.

 داده‌های خام معمولاً آشفته هستند و نیاز به تمیزکاری و پیش‌پردازش قبل از تجزیه و تحلیل دارند. مهارت‌های تمیزکاری داده شامل مدیریت مقادیر گمشده، داده‌های ناهنجار و مسائل فرمت‌بندی است تا کیفیت داده‌ها را تضمین کنند.

 یادگیری ماشین به عنوان بخش اصلی علم داده، الگوریتم‌ها را بر داده‌ها آموزش داده و پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌هایی انجام می‌دهد. فهم یادگیری ماشین شامل دانش از تکنیک‌های یادگیری نظارت‌شده و بی‌نظارت، ارزیابی مدل و انتخاب ویژگی است.

 ارتباط بهتر با داده‌ها بسیار مهم است. مهارت‌های تصویرسازی داده شامل استفاده از ابزارهایی مانند Matplotlib، Seaborn (در پایتون) یا ggplot2 (در آر) برای ایجاد نمودارها و داشبوردهایی هستند که نتایج و اطلاعات مفید از داده‌ها را منتقل می‌کنند.

علم داده (دیتا ساینس) برای چه کسانی مناسب است

1. مدیران کسب و کار

مدیران کسب و کار افرادی هستند که وظیفه نظارت بر روش آموزش علوم داده را بر عهده دارند. مسئولیت اصلی آن‌ها همکاری با تیم علم داده برای مشخص کردن مشکل و ایجاد یک روش تحلیلی است. یک دانشمند داده ممکن است بر بخش بازاریابی، مالی یا فروش نظارت داشته باشد و به مدیر اجرایی مسئول بخش گزارش دهد. هدف آن‌ها اطمینان از تکمیل به موقع پروژه‌ها با همکاری نزدیک با دانشمندان داده و مدیران فناوری اطلاعات است.

2. مدیران فناوری اطلاعات

به دنبال آن‌ها مدیران فناوری اطلاعات هستند. اگر برای مدت طولانی در سازمان عضو بوده باشد، بدون شک مسئولیت‌ها بیش از سایرین مهم خواهد بود. آن‌ها در درجه اول مسئول توسعه زیرساخت‌ها و معماری برای فعال کردن فعالیت‌های علم داده هستند. تیم‌های علم داده به طور مداوم نظارت می‌شوند و منابع متناسب با آن تامین می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که کارآمد و ایمن عمل می‌کنند. آن‌ها همچنین ممکن است مسئول ایجاد و نگهداری محیط‌های IT برای تیم های علم داده باشند.

3. مدیران علوم داده

مدیران علوم داده بخش نهایی را تشکیل می‌دهند. آن‌ها در درجه اول رویه‌های کاری همه اعضای تیم علم داده را ردیابی و نظارت می‌کنند. آن‌ها همچنین فعالیت‌های روزانه سه تیم علم داده را مدیریت و پیگیری می‌کنند. آن‌ها تیم سازانی هستند که می‌توانند برنامه ریزی و نظارت پروژه را با رشد تیم ترکیب کنند.

یادگیری علم داده به معنای کسب دانش و مهارت‌های لازم برای استخراج برداشت‌ها از داده‌ها است. این فرآیند شامل رشته‌هایی مانند آمار، یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی و دانش تخصصی می‌شود. دانشمندان داده از این مهارت‌ها برای تجزیه و تحلیل مجموعه‌داده‌های پیچیده، شناسایی الگوها و روندها و انجام تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده استفاده می‌کنند. فرآیند یادگیری شامل مطالعه مفاهیم پایه در ریاضیات و آمار، تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون یا R، درک پایگاه‌های داده و تکنیک‌های تیزرسانی داده، و اعمال الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای مدل‌سازی پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل می‌شود. یادگیری پیوسته و بروزرسانی با ابزارها و تکنیک‌های جدید در این زمینه بسیار حیاتی است که به دلیل تحولات سریع در این حوزه اهمیت بیشتری پیدا کرده است.

کاربردهای دیتا ساینس

علم داده ممکن است الگوهایی را در داده‌های ظاهراً ساختار نیافته یا غیرمرتبط شناسایی کند و امکان نتیجه‌گیری و پیش‌بینی را فراهم کند. کسب‌وکارهای فناوری که داده‌های کاربر را به دست می‌آورند می‌توانند از استراتژی‌هایی برای تبدیل آن داده‌ها به اطلاعات ارزشمند یا سودآور استفاده کنند.

علم داده همچنین به صنعت حمل و نقل نفوذ کرده است، مانند خودروهای بدون راننده. کاهش تعداد تصادفات با استفاده از خودروهای بدون راننده ساده است. به عنوان مثال، با خودروهای بدون راننده، داده‌های آموزشی به الگوریتم ارائه می‌شود و داده‌ها با استفاده از رویکردهای علم داده، مانند محدودیت سرعت در بزرگراه، خیابان‌های شلوغ و غیره مورد بررسی قرار می‌گیرند.

1. مراقبت‌های بهداشتی

شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی از علم داده برای ساخت ابزارهای پزشکی پیشرفته برای تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده می‌کنند.

2. بازی

بازی‌های ویدیویی و رایانه‌ای در حال حاضر با کمک علم داده ساخته می‌شوند و این تجربه بازی را به سطح بالاتری رسانده است.

3. تشخیص تصویر

شناسایی الگوها یکی از شناخته شده‌ترین کاربردهای علم داده است. در تصاویر و تشخیص اشیاء در یک تصویر یکی از محبوب‌‌ترین برنامه‌های علم داده است.

4. سیستم‌های پیشنهادی

رتبه بعدی در علم داده و لیست برنامه‌های کاربردی آن، سیستم‌های پیشنهادی می‌شود.برای مثال نتفلیکس و آمازون را بر اساس آنچه دوست دارید در پلتفرم‌هایشان تماشا، خرید یا مرور می‌کنید، فیلم و محصول را توصیه می‌کنند.

5. لجستیک

علم داده توسط شرکت‌های لجستیک برای بهینه سازی مسیرها برای اطمینان از تحویل سریع‌تر محصولات و افزایش کارایی عملیاتی استفاده می‌شود.

6. کشف تقلب

تشخیص تقلب در لیست کاربردهای علم داده در رتبه بعدی قرار دارد. بانکداری و موسسات مالی از علم داده و الگوریتم‌های مرتبط برای شناسایی تراکنش‌های تقلبی استفاده می‌کنند.

7. جستجو در اینترنت

اینترنت در لیست کاربردهای علم داده در رتبه بعدی قرار دارد. وقتی به جستجو فکر می‌کنیم، بلافاصله به گوگل فکر می‌کنیم. درسته؟ با این حال، موتورهای جستجوی دیگری مانند Yahoo، Duckduckgo، Bing، AOL، Ask و غیره وجود دارند که از الگوریتم‌های علم داده استفاده می‌کنند تا بهترین نتایج را برای جستجوی ما در عرض چند ثانیه ارائه دهند. با توجه به اینکه گوگل روزانه بیش از 20 پتابایت داده را مدیریت می‌کند. اگر علم داده وجود نداشت، گوگل «گوگلی» نبود که امروز می‌شناختیم.

8. تشخیص گفتار

تشخیص گفتار یکی از شناخته شده‌ترین کاربردهای علم داده است. این یک فناوری است که کامپیوتر را قادر می‌سازد تا زبان گفتاری را به متن بشناسد و آن را تبدیل کند. این برنامه دارای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از دستیارهای مجازی و دستگاه‌های کنترل صدا گرفته تا سیستم‌های خودکار خدمات مشتری و خدمات رونویسی است.

9. تبلیغات هدفمند

اگر فکر می‌کردید جستجو ضروری‌ترین کاربرد علم داده است، این را در نظر بگیرید: کل طیف بازاریابی دیجیتال. از بنرهای نمایشی در وب‌سایت‌های مختلف گرفته تا بیلبوردهای دیجیتالی در فرودگاه‌ها، الگوریتم‌های علم داده برای شناسایی تقریباً هر چیزی استفاده می‌شوند. به همین دلیل است که تبلیغات دیجیتال (CTR نرخ تماس) بسیار بالاتری نسبت به بازاریابی سنتی دارند. آن‌ها را می‌توان بر اساس رفتار قبلی کاربر سفارشی کرد. به همین دلیل است که ممکن است شما تبلیغاتی برای برنامه‌های آموزشی علوم داده ببینید در حالی که فرد دیگری در همان زمان تبلیغات لباس را در همان منطقه ببیند.

10. برنامه ریزی مسیر خطوط هوایی

بعدی در علم داده و لیست برنامه‌های کاربردی آن، برنامه ریزی مسیر است. در نتیجه علم داده، پیش‌بینی تاخیر پرواز برای صنعت هواپیمایی را آسان‌تر کرده است که به رشد آن کمک می‌کند. همچنین به تعیین اینکه آیا فوراً در مقصد فرود بیایید یا در بین آن توقف کنید کمک می‌کند.

11. واقعیت افزوده

آخرین اما نه کم اهمیت‌ترین، برنامه‌های کاربردی علوم داده نهایی به نظر می‌رسد که در آینده جذاب‌ترین باشند. بله، ما در مورد چیزی غیر از واقعیت افزوده بحث می‌کنیم. آیا متوجه هستید که رابطه جالبی بین علم داده و واقعیت مجازی وجود دارد؟ یک هدست واقعیت مجازی از تخصص کامپیوتر، الگوریتم‌ها و داده‌ها برای ایجاد بهترین تجربه ممکن استفاده می‌کند. بازی محبوب Pokemon GO یک گام کوچک در این مسیر است. توانایی پرسه زدن و نگاه کردن به پوکمون‌ها بر روی دیوارها، خیابان‌ها و سایر سطوح ناموجود. سازندگان این بازی با استفاده از داده‌های Ingress، اپلیکیشن قبلی همان کسب و کار، مکان‌های پوکمون و باشگاه‌های ورزشی را انتخاب کردند.

علم داده با استفاده از پایتون یک حوزه به‌روز و رو به رشد است که برنامه‌نویسی در زبان پایتون را برای تجزیه و تحلیل مجموعه‌داده‌های پیچیده به کار می‌گیرد. انعطاف‌پذیری و کتابخانه‌های گسترده آن، فرآیند را برای وظایفی مانند پاک‌سازی داده‌ها، تصویرسازی و یادگیری ماشین بسیار مناسب می‌سازد. در علم داده، پایتون برای انجام تجزیه و تحلیل آماری، ساخت مدل‌های پیش‌بینی و کشف برداشت‌های معنادار از داده‌ها استفاده می‌شود. کتابخانه‌های محبوبی مانند NumPy و Pandas برای تیمار داده‌های عددی ضروری هستند، در حالی که Matplotlib و Seaborn برای ایجاد تصاویر ویژوالیزیشن مورد استفاده قرار می‌گیرند. علاوه بر این، چارچوب‌های پایتون مانند TensorFlow و PyTorch امکاناتی را برای برنامه‌های یادگیری عمیق فراهم می‌سازند، که نقش پایتون را در تجزیه و تحلیل پیچیدگی‌های پیشرفته تقویت می‌کند. با دارا بودن سینتکس شفاف و حمایت قوی از جامعه کاربران، پایتون همچنان انتخاب اصلی داده‌مندانی است که به دنبال حل مسائل واقعی از طریق رویکردهای مبتنی بر داده هستند.

علم داده با استفاده از پایتون یک حوزه به‌روز و رو به رشد است که برنامه‌نویسی در زبان پایتون را برای تجزیه و تحلیل مجموعه‌داده‌های پیچیده به کار می‌گیرد. انعطاف‌پذیری و کتابخانه‌های گسترده آن، فرآیند را برای وظایفی مانند پاک‌سازی داده‌ها، تصویرسازی و یادگیری ماشین بسیار مناسب می‌سازد. در علم داده، پایتون برای انجام تجزیه و تحلیل آماری، ساخت مدل‌های پیش‌بینی و کشف برداشت‌های معنادار از داده‌ها استفاده می‌شود. کتابخانه‌های محبوبی مانند NumPy و Pandas برای تیمار داده‌های عددی ضروری هستند، در حالی که Matplotlib و Seaborn برای ایجاد تصاویر ویژوالیزیشن مورد استفاده قرار می‌گیرند. علاوه بر این، چارچوب‌های پایتون مانند TensorFlow و PyTorch امکاناتی را برای برنامه‌های یادگیری عمیق فراهم می‌سازند، که نقش پایتون را در تجزیه و تحلیل پیچیدگی‌های پیشرفته تقویت می‌کند. با دارا بودن سینتکس شفاف و حمایت قوی از جامعه کاربران، پایتون همچنان انتخاب اصلی داده‌مندانی است که به دنبال حل مسائل واقعی از طریق رویکردهای مبتنی بر داده هستند.

دانشمند داده (دیتا ساینسیست) چیست؟

اگر یادگیری علم داده‌ها جالب به نظر می‌رسید، درک اینکه این نقش‌های شغلی به چه معناست، برای شما جالب‌تر خواهد بود. دانشمندان داده یکی از جدیدترین متخصصان داده‌های تحلیلی هستند که توانایی فنی برای رسیدگی به مسائل پیچیده و همچنین تمایل به بررسی سؤالاتی را دارند که باید به آن‌ها پاسخ داده شود. آن‌ها ترکیبی از ریاضیدانان، دانشمندان کامپیوتر و پیش بینی کنندگان روند هستند. آن‌ها همچنین تقاضای زیادی دارند و دستمزد خوبی هم دارند زیرا هم در بخش تجارت و هم در بخش فناوری اطلاعات کار می‌کنند. به صورت روزانه، یک دانشمند داده ممکن است وظایف زیر را انجام دهد:

  • الگوها و گرایش‌ها را در مجموعه داده‌ها کشف کند تا بینش‌هایی به دست آورد
  • ایجاد الگوریتم‌های پیش بینی و مدل‌های داده
  • با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، کیفیت داده‌ها یا محصولات را بهبود بخشد
  • پیشنهادات را به سایر تیم‌ها و مدیریت ارشد توزیع کند
  • در تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابزارهای داده مانند R، SAS، Python یا SQL استفاده کند
  • برترین حوزه نوآوری‌های علم داده

یک دانشمند داده چه می‌کند؟

شما می‌دانید علم داده چیست و حتماً از خود می‌پرسید که این نقش شغلی دقیقاً چگونه است؟ پاسخ اینجاست. یک دانشمند داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کند تا بینش‌های معناداری را استخراج کند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می‌کند، از جمله:

  • قبل از پرداختن به جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمند داده با طرح سؤالات درست و به دست آوردن درک، مشکل را تعیین می‌کند.
  • سپس دانشمند داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده‌ها را تعیین می‌کند.
  • دانشمند داده، داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار را از منابع متفاوت جمع آوری می‌کند، برای مثال داده‌های سازمانی، داده‌های عمومی و غیره.
  • پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمند داده، داده‌های خام را پردازش کرده و آن‌ها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. این شامل تمیز کردن و اعتبارسنجی داده‌ها برای تضمین یکنواختی، کامل بودن و دقت است.
  • پس از اینکه داده‌ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، به سیستم تحلیلی،  الگوریتم ML یا یک مدل آماری وارد می‌شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می‌کنند.
  • هنگامی که داده‌ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمند داده‌ها را برای یافتن فرصت‌ها و راه حل‌ها تفسیر می‌کند.
  • دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان مناسب و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.

چرا باید دانشمند داده شویم؟

شما آموختید که علم داده چیست. هیجان انگیز به نظر می‌رسید؟ در اینجا دلیل محکم دیگری وجود دارد که چرا باید علم داده را به عنوان زمینه کاری خود دنبال کنید. طبق گفته‌های Glassdoor و Forbes، تقاضا برای دانشمندان داده تا سال 2026 تا 28 درصد افزایش می‌یابد که از دوام و طول عمر این حرفه صحبت می‌کند، بنابراین اگر می‌خواهید شغلی امن داشته باشید، علم داده این شانس را به شما ارائه می‌دهد. یادگیری علم داده نیازمند دوره آموزش دیتا ساینس آکادمیک و مناسبی است که تمام سرفصل های این علم را پوشش دهد و دید وسیعی از دیتا ساینس به شما ارائه دهد.

در آخر

داده‌ها رگ حیات دنیای تجارت در آینده قابل پیش بینی خواهند بود. دانش قدرت است و دیتا ساینس علمی است که می‌تواند به معنای تفاوت بین موفقیت و شکست شرکت باشد. با گنجاندن تکنیک‌های علم داده در تجارت خود، شرکت‌ها اکنون می‌توانند رشد آینده را پیش بینی کنند، مشکلات بالقوه را پیش بینی کنند و استراتژی‌های آگاهانه‌ای برای موفقیت ابداع کنند. یادگیری دیتا ساینس می‌تواند یک تصمیم پول ساز برای شما باشد و مسیر شغلی مورد انتظارتان را به شکل قابل توجهی تغییر دهد.

آیا در مورد این بلاگ سوالی دارید؟ اگر چنین است، لطفاً آن را در بخش نظرات بنویسید. تیم ما به شما کمک می‌کند تا سوالات خود را در اولین فرصت حل کنید.

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا

به خبرنامه دانشکار بپیوند!

اگر می‌خوای از جدیدترین مطالب حوزه‌های مختلف کاری، دوره‌های جدید، وبینارهای رایگان و ... زودتر از همه باخبر بشی، اطلاعات خودت رو ثبت کن تا عضو خبرنامه دانشکار بشی.