, ,

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی به همراه ویدیوهای فارسی + پادکست های صوتی فارسی + کتاب های جامع PDF فارسی + کتاب های PDF فارسی ۲۰۰۰ نکته + کتاب های PDF فارسی ۴۰۰۰ کوییز + ۶۰۰۰ فلش کارت (به صورت اپلیکیشن جعبه حافظه)

299,999 تومان – 399,000 تومان

دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی رازهای پنهان شبکه‌های اجتماعی را با قدرت محاسبات سطح بالا (HPC) کشف کنید! دوره‌ای جامع برای تبدیل داده‌های عظیم اجتماعی به بینش‌های استراتژیک…

شناسه محصول: SuperCourse-0000000368 دسته: , ,

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: مقدمه‌ای بر محاسبات در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: محاسبات سطح بالا در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 2. مفاهیم بنیادی شبکه‌های اجتماعی: گره‌ها و یال‌ها
  • 3. انواع شبکه‌های اجتماعی: ایستا و پویا
  • 4. نمایش گرافیکی شبکه‌ها و معناشناسی آن‌ها
  • 5. مقدمه‌ای بر نظریه گراف برای تحلیل شبکه‌ها
  • 6. منابع داده شبکه‌های اجتماعی: توییتر، فیس‌بوک، ردیت و غیره
  • 7. چالش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های شبکه
  • 8. معیارهای مرکزی (۱): درجه (Degree Centrality)
  • 9. معیارهای مرکزی (۲): نزدیکی (Closeness Centrality)
  • 10. معیارهای مرکزی (۳): بینابینی (Betweenness Centrality)
  • 11. معیارهای مرکزی (۴): بردار ویژه (Eigenvector Centrality)
  • 12. معیارهای چگالی و تراکم شبکه
  • 13. کشف خوشه‌ها و جوامع در شبکه (Community Detection)
  • 14. اندازه‌گیری همسانی و تشابه گره‌ها
  • 15. مدل‌های تولید شبکه: ارتدوش، تصادفی (Erdos-Renyi)
  • 16. مدل‌های تولید شبکه: مقیاس-آزاد (Scale-Free Networks)
  • 17. چرا محاسبات سطح بالا در تحلیل شبکه‌های اجتماعی؟
  • 18. چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های شبکه بزرگ
  • 19. اصول معماری کامپیوتر: CPU، حافظه، کش
  • 20. تفاوت همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
  • 21. انواع معماری‌های موازی: حافظه مشترک و حافظه توزیع‌شده
  • 22. معیارهای عملکرد HPC: زمان اجرا، سرعت‌افزایی (Speedup)
  • 23. معیارهای عملکرد HPC: کارایی (Efficiency)، مقیاس‌پذیری
  • 24. قوانین آمدال و قانون گوستافسون در موازی‌سازی
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 26. سیستم‌های عامل و ابزارهای توسعه در محیط HPC
  • 27. مدیریت منابع و زمان‌بندی در خوشه‌های محاسباتی
  • 28. مفاهیم اولیه بهینه‌سازی کد برای عملکرد بهتر
  • 29. ابزارهای پروفایلینگ و اشکال‌زدایی در HPC
  • 30. نمایش گراف‌ها (۱): ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix)
  • 31. نمایش گراف‌ها (۲): لیست مجاورت (Adjacency List)
  • 32. نمایش گراف‌ها (۳): نمایش‌های فشرده (Sparse Representations)
  • 33. ذخیره‌سازی کارآمد گراف‌های بسیار بزرگ
  • 34. الگوریتم پیمایش اول سطح (BFS) برای گراف‌های بزرگ
  • 35. الگوریتم پیمایش اول عمق (DFS) برای گراف‌های بزرگ
  • 36. موازی‌سازی الگوریتم BFS در حافظه مشترک
  • 37. موازی‌سازی الگوریتم DFS در حافظه مشترک
  • 38. موازی‌سازی الگوریتم PageRank برای شبکه‌های بزرگ
  • 39. کشف جوامع با الگوریتم Louvain (مرور و چالش‌ها)
  • 40. کشف جوامع با الگوریتم Girvan-Newman (مرور و چالش‌ها)
  • 41. الگوریتم‌های یافتن کوتاه‌ترین مسیر (۱): دایجسترا (Dijkstra)
  • 42. الگوریتم‌های یافتن کوتاه‌ترین مسیر (۲): فلوید-وارشال (Floyd-Warshall)
  • 43. موازی‌سازی الگوریتم دایجسترا و چالش‌های آن
  • 44. موازی‌سازی الگوریتم فلوید-وارشال و چالش‌های آن
  • 45. تجزیه گراف (Graph Partitioning) برای محاسبات توزیع‌شده
  • 46. متعادل‌سازی بار در الگوریتم‌های گرافی موازی
  • 47. بازنمایی گراف برای پردازش جریان (Streaming Graph Processing)
  • 48. مبانی معماری حافظه مشترک و اهمیت آن
  • 49. رشته‌ها (Threads) در مقابل فرایندها (Processes)
  • 50. مقدمه‌ای بر OpenMP: دستورالعمل‌ها و ساختارها
  • 51. موازی‌سازی حلقه‌ها (Loop Parallelism) با OpenMP
  • 52. اشتراک‌گذاری کار و توزیع داده‌ها در OpenMP
  • 53. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenMP: قفل‌ها (Locks)
  • 54. همگام‌سازی در OpenMP: اتمیک‌ها (Atomics) و موانع (Barriers)
  • 55. کاهش رقابت داده‌ای (Data Race) در OpenMP
  • 56. مسائلی مانند False Sharing و Cache Locality
  • 57. بهینه‌سازی استفاده از حافظه کش در OpenMP
  • 58. موازی‌سازی محاسبه Degree Centrality با OpenMP
  • 59. موازی‌سازی محاسبه Closeness Centrality با OpenMP
  • 60. موازی‌سازی محاسبه Betweenness Centrality با OpenMP
  • 61. پیاده‌سازی موازی BFS با OpenMP (بررسی عمیق‌تر)
  • 62. پیاده‌سازی موازی DFS با OpenMP (بررسی عمیق‌تر)
  • 63. ملاحظات پیشرفته OpenMP: Nested Parallelism
  • 64. مبانی معماری حافظه توزیع‌شده و مدل MPI
  • 65. معرفی MPI: ارتباط‌دهنده‌ها (Communicators)
  • 66. ارسال و دریافت نقطه به نقطه (Point-to-Point Communication) در MPI
  • 67. عملیات جمعی (Collective Operations) در MPI: Broadcast
  • 68. عملیات جمعی: Reduce، Allreduce
  • 69. عملیات جمعی: Gather، Scatter
  • 70. عملیات جمعی: Allgather، Alltoall
  • 71. توپولوژی‌های مجازی در MPI برای شبکه‌های خاص
  • 72. MPI I/O: خواندن و نوشتن موازی داده‌ها
  • 73. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری خطا در MPI
  • 74. موازی‌سازی محاسبه PageRank با MPI
  • 75. موازی‌سازی الگوریتم کشف جامعه Louvain با MPI
  • 76. پیاده‌سازی توزیع‌شده BFS با MPI (مقدمه)
  • 77. پیاده‌سازی توزیع‌شده DFS با MPI (مقدمه)
  • 78. چالش‌های ارتباطی در MPI برای گراف‌های بزرگ
  • 79. تکنیک‌های کاهش ارتباط در MPI (Communication Hiding)
  • 80. مدل‌های برنامه‌نویسی هیبریدی: MPI و OpenMP
  • 81. مقدمه‌ای بر معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 82. مدل برنامه‌نویسی CUDA و OpenCL: مفاهیم اصلی
  • 83. مزایا و محدودیت‌های GPU برای پردازش گراف
  • 84. نگاشت الگوریتم‌های گرافی به معماری GPU
  • 85. موازی‌سازی ساده BFS یا PageRank روی GPU (مقدمه)
  • 86. چالش‌های مدیریت حافظه و دسترسی به داده‌ها در GPU
  • 87. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های کلان‌داده و نیاز به آن‌ها
  • 88. اکوسیستم Apache Spark: مفاهیم اصلی
  • 89. Spark GraphX: معرفی و مدل برنامه‌نویسی
  • 90. پردازش گراف‌های بزرگ با GraphX: عملیات پایه
  • 91. پیاده‌سازی الگوریتم PageRank در GraphX
  • 92. پیاده‌سازی الگوریتم کشف جامعه در GraphX
  • 93. مقایسه رویکردهای HPC و Big Data برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 94. مطالعه موردی: تحلیل شبکه‌های تعاملات دارویی با HPC
  • 95. مطالعه موردی: تحلیل انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
  • 96. بهترین روش‌ها برای تنظیم عملکرد (Performance Tuning) کد HPC
  • 97. ابزارهای بصری‌سازی نتایج تحلیل شبکه‌های بزرگ
  • 98. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 99. چالش‌های مقیاس‌پذیری و آینده محاسبات HPC در SNA
  • 100. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری بیشتر





دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی

رازهای پنهان شبکه‌های اجتماعی را با قدرت محاسبات سطح بالا (HPC) کشف کنید!

دوره‌ای جامع برای تبدیل داده‌های عظیم اجتماعی به بینش‌های استراتژیک و کاربردی

معرفی دوره: چرا تحلیل شبکه‌های اجتماعی آینده داده‌کاوی است؟

در دنیای امروز، هر کلیک، هر لایک و هر ارتباط، داستانی را در دل شبکه‌های اجتماعی روایت می‌کند. فیسبوک، توییتر، اینستاگرام و لینکدین تنها پلتفرم‌های سرگرمی نیستند؛ آن‌ها معادن طلای داده هستند که اطلاعات ارزشمندی درباره رفتار انسان، روندهای بازار و ساختارهای اجتماعی در خود دارند. اما چگونه می‌توان از این اقیانوس بی‌کران داده، مرواریدهای ارزشمند دانش را صید کرد؟ چگونه می‌توان الگوهای پنهان، افراد تأثیرگذار و جوامع نوظهور را شناسایی کرد وقتی با میلیون‌ها یا حتی میلیاردها نقطه داده سروکار داریم؟

پاسخ در ترکیب دو حوزه قدرتمند نهفته است: تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Network Analysis – SNA) و محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing – HPC). تحلیل شبکه‌های اجتماعی به ما ابزارها و نظریه‌های لازم برای درک ساختار ارتباطات را می‌دهد، اما زمانی که حجم داده‌ها سر به فلک می‌کشد، ابزارهای عادی از کار می‌افتند. اینجاست که HPC وارد میدان می‌شود و با استفاده از قدرت پردازش موازی و الگوریتم‌های بهینه، تحلیل‌هایی را که قبلاً ماه‌ها طول می‌کشید، در چند دقیقه یا چند ساعت ممکن می‌سازد.

دوره “مقدمه‌ای بر محاسبات در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی” پلی است که شما را از دنیای تئوری گراف به دنیای عملیاتی و پرسرعت HPC هدایت می‌کند. در این دوره، شما نه تنها یاد می‌گیرید که شبکه‌ها را چگونه تحلیل کنید، بلکه می‌آموزید چگونه این تحلیل‌ها را برای مجموعه داده‌های واقعی و در مقیاس بزرگ به شکلی کارآمد و سریع اجرا کنید. این دوره کلید ورود شما به دنیای متخصصانی است که شرکت‌های بزرگ فناوری و موسسات تحقیقاتی پیشرو به دنبال آن‌ها هستند.

درباره این دوره چه خواهید آموخت؟

این دوره یک سفر جامع و پروژه-محور است. ما از مفاهیم بنیادین تئوری گراف و شاخص‌های کلیدی در تحلیل شبکه‌ها مانند مرکزیت، نفوذ و تشخیص جوامع شروع می‌کنیم. سپس، به سرعت وارد دنیای برنامه‌نویسی با پایتون و کتابخانه‌های قدرتمندی مانند NetworkX و Pandas می‌شویم. نقطه عطف دوره، ورود به قلمرو محاسبات سطح بالا است. شما با مفاهیم پردازش موازی، بهینه‌سازی کد برای اجرا روی چندین هسته پردازشی و مدیریت حافظه برای داده‌های حجیم آشنا خواهید شد و یاد می‌گیرید چگونه الگوریتم‌های تحلیل شبکه را برای سرعت و کارایی شگفت‌انگیز، بازنویسی کنید. در نهایت، با انجام پروژه‌های عملی روی دیتاست‌های واقعی (مانند داده‌های توییتر یا شبکه‌های همکاری علمی)، دانش خود را به مهارت عملی تبدیل خواهید کرد.

موضوعات کلیدی که پوشش داده می‌شوند:

  • مبانی تئوری گراف: آشنایی با گره‌ها، یال‌ها، انواع گراف و نمایش آن‌ها در کامپیوتر.
  • شاخص‌های مرکزی در شبکه‌ها: تحلیل درجه، بینابینی، نزدیکی و بردار ویژه (PageRank).
  • شناسایی جوامع و ساختارهای گروهی: الگوریتم‌های کشف کامیونیتی‌ها و خوشه‌ها در شبکه‌ها.
  • مدل‌سازی انتشار اطلاعات: بررسی چگونگی پخش شدن یک ویروس، خبر یا ایده در شبکه.
  • مبانی محاسبات موازی و HPC: درک مفاهیم کلیدی مانند پردازش موازی، حافظه مشترک و معماری‌های چند هسته‌ای.
  • پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی در پایتون: استفاده از کتابخانه‌هایی مانند `multiprocessing` برای سرعت بخشیدن به تحلیل‌ها.
  • بهینه‌سازی کد و مدیریت حافظه: تکنیک‌های پروفایلینگ کد و کاهش مصرف حافظه برای کار با گراف‌های عظیم.
  • مطالعات موردی و پروژه‌های عملی: تحلیل دیتاست‌های واقعی از شبکه‌های اجتماعی و ساخت یک پروژه کامل از صفر تا صد.

این دوره برای چه کسانی یک سکوی پرتاب است؟

این دوره برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است که می‌خواهند در دنیای داده، یک مزیت رقابتی منحصربه‌فرد کسب کنند:

  • دانشمندان و تحلیلگران داده: که می‌خواهند مهارت‌های خود را برای کار با داده‌های شبکه‌ای و در مقیاس بزرگ ارتقا دهند.
  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و مهندسان کامپیوتر: که به حوزه Big Data، هوش مصنوعی و محاسبات سطح بالا علاقه‌مند هستند.
  • دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، IT و علوم داده: که به دنبال کسب یک مهارت تخصصی، کاربردی و آینده‌دار هستند.
  • پژوهشگران علوم اجتماعی، اقتصاد و مدیریت: که می‌خواهند از روش‌های محاسباتی پیشرفته برای تحلیل داده‌های اجتماعی استفاده کنند.
  • مدیران محصول و استراتژیست‌های دیجیتال: که نیاز به درک عمیق‌تری از رفتار کاربران و دینامیک‌های بازار در پلتفرم‌های آنلاین دارند.

چرا باید در این دوره سرمایه‌گذاری کنید؟

گذراندن این دوره فقط یادگیری چند دستور کدنویسی نیست، بلکه یک سرمایه‌گذاری هوشمندانه روی آینده شغلی شماست:

  1. کسب مهارتی کمیاب و پرتقاضا: تعداد متخصصانی که هم بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی و هم بر محاسبات سطح بالا مسلط باشند، بسیار اندک است. شما به یکی از این متخصصان تبدیل خواهید شد.
  2. ورود به دنیای شرکت‌های بزرگ فناوری: شرکت‌هایی مانند گوگل، متا، آمازون و توییتر به شدت به دنبال افرادی با این تخصص برای تحلیل داده‌های کاربران خود هستند.
  3. افزایش چشمگیر سرعت و کارایی: یاد می‌گیرید که تحلیل‌های پیچیده را به جای چند روز، در چند دقیقه انجام دهید و پروژه‌های بزرگتری را مدیریت کنید.
  4. آموزش کاملاً عملی و پروژه-محور: ما به شما تئوری محض یاد نمی‌دهیم. شما با داده‌های واقعی کار می‌کنید و یک پورتفولیوی قوی برای نمایش به کارفرمایان آینده خود می‌سازید.
  5. آینده‌نگری و تضمین شغلی: با رشد روزافزون داده‌ها، تقاضا برای مهارت‌های مرتبط با پردازش داده‌های حجیم (Big Data) نه تنها کاهش نمی‌یابد، بلکه به صورت تصاعدی افزایش خواهد یافت.

نگاهی کلی به سرفصل‌های جامع دوره

این دوره با بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و مدون، شما را قدم به قدم از مبانی تا سطوح پیشرفته همراهی می‌کند. در ادامه، نگاهی به ساختار کلی فصل‌های دوره می‌اندازیم:

فصل اول: مقدمه‌ای بر دنیای شبکه‌ها

  • تاریخچه تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • گراف چیست؟ مفاهیم گره، یال، وزن و جهت
  • نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی (Python, Jupyter)

فصل دوم: کار با داده‌های گراف در پایتون

  • آشنایی با کتابخانه NetworkX
  • ساخت، ویرایش و مصورسازی گراف‌های ساده و پیچیده
  • خواندن داده‌های شبکه‌ای از فایل‌ها (CSV, GML)

فصل سوم: الگوریتم‌های بنیادین تحلیل شبکه

  • تحلیل معیارهای مرکزیت (Degree, Closeness, Betweenness)
  • الگوریتم PageRank گوگل چگونه کار می‌کند؟
  • مفهوم همبندی و مولفه‌های گراف

فصل چهارم: کشف ساختارهای پنهان در شبکه‌ها

  • مقدمه‌ای بر تشخیص جامعه (Community Detection)
  • الگوریتم Louvain برای شناسایی جوامع
  • تحلیل ساختارهای سه‌تایی و ضریب خوشه‌بندی

فصل پنجم: ورود به دنیای محاسبات سطح بالا (HPC)

  • چرا محاسبات سنتی برای داده‌های بزرگ کافی نیست؟
  • آشنایی با مفاهیم پردازش موازی (Parallelism) و همزمانی (Concurrency)
  • معماری‌های سخت‌افزاری: CPU چند هسته‌ای و حافظه مشترک

فصل ششم: موازی‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون

  • استفاده از ماژول `multiprocessing` برای اجرای موازی کد
  • موازی‌سازی محاسبات معیارهای مرکزیت برای گراف‌های بزرگ
  • چالش‌های رایج در برنامه‌نویسی موازی: قفل‌ها و شرایط رقابتی (Race Conditions)

فصل هفتم: بهینه‌سازی، مدیریت حافظه و پروفایلینگ

  • چگونه کدهای کند را شناسایی کنیم (Profiling)؟
  • تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه هنگام کار با گراف‌های عظیم
  • استفاده از ساختارهای داده بهینه برای نمایش گراف

فصل هشتم: پروژه نهایی – تحلیل جامع یک شبکه اجتماعی واقعی

  • انتخاب و پاک‌سازی یک دیتاست بزرگ (مانند داده‌های توییتر)
  • پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین کامل تحلیل از ابتدا تا انتها
  • استخراج بینش‌های کلیدی و ارائه نتایج به صورت حرفه‌ای

توجه: این تنها خلاصه‌ای از ۸ فصل اصلی دوره است. لیست کامل شامل بیش از ۱۰۰ سرفصل جزئی و کاربردی، تمرین‌های عملی، کوییزها و پروژه‌های متعدد است که پس از ثبت‌نام در اختیار شما قرار خواهد گرفت.


📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی به همراه ویدیوهای فارسی + پادکست های صوتی فارسی + کتاب های جامع PDF فارسی + کتاب های PDF فارسی ۲۰۰۰ نکته + کتاب های PDF فارسی ۴۰۰۰ کوییز + ۶۰۰۰ فلش کارت (به صورت اپلیکیشن جعبه حافظه)”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا