آموزش تسلط بر بیگ دیتا و کلان‌داده: اسپارک، اسکالا، کافکا، هادوپ، هایو و بیشتر - آخرین آپدیت

دانلود Mastering Big Data: Spark, Scala, Kafka, Hadoop,Hive & More

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

راهنمای جامع و عملی توسعه‌دهنده برای ابزارهای مدرن داده‌های بزرگ (Big Data)

این دوره به عنوان یک راهنمای کامل و عملی، شما را با ابزارهای حیاتی در زمینه **داده‌های بزرگ (Big Data)** از جمله **هادوپ (Hadoop)**، **هایو (Hive)**، **اسپارک (Spark)**، **اسکالا (Scala)**، **کافکا (Kafka)**، **NIFI** و **HBase** آشنا می‌کند.

آنچه در این دوره خواهید آموخت:

  • درک عمیق معماری **هادوپ**.
  • آشنایی با فرمت‌های مختلف فایل‌ها و توانایی انتخاب فرمت مناسب برای هر مورد استفاده.
  • توسعه اپلیکیشن‌ها بر روی سیستم محلی و سپس استقرار آن‌ها در محیط عملیاتی (Production).
  • پارامترایز کردن کد و آماده‌سازی آن برای تولید.
  • وارد کردن داده از پایگاه داده MySQL به **Sqoop** و خروجی گرفتن داده از HDFS به MySQL. کسب درک کامل از **Sqoop**.
  • پرس‌وجو و تحلیل مؤثر داده‌ها با استفاده از **Hive**. کسب درک قوی از **Hive**.
  • یادگیری **اسکالا (Scala)** - یکی از برترین زبان‌های برنامه‌نویسی در صنعت.
  • آشنایی با مفاهیم پایه، متوسط و پیشرفته **اسپارک (Spark)** که تقاضای زیادی در بازار کار دارد.
  • کار با داده‌های پیچیده و یادگیری نحوه پردازش مؤثر آن‌ها.
  • آشنایی با **کاساندرا (Cassandra)** و یکپارچه‌سازی آن با **اسپارک**.
  • آشنایی با **HBase** و یکپارچه‌سازی آن با **اسپارک**.
  • یادگیری **آپاچی NIFI**.
  • کار با **Spark Streaming** - آشنایی با **کافکا (Kafka)** و نحوه یکپارچه‌سازی آن با **اسپارک**.
  • کسب درک کامل از یک **پایپ‌لاین داده‌های بزرگ انتها به انتها**.

پیش‌نیازها:

  • اتصال اینترنت خوب و پایدار.
  • حداقل 6 گیگابایت رم آزاد. (این دوره با 4 گیگابایت رم آزاد نیز کار می‌کند، اما ممکن است برنامه‌ها کند اجرا شوند. بنابراین، حداقل 6 گیگابایت رم آزاد توصیه می‌شود.)
  • هارد دیسک SSD سرعت را افزایش می‌دهد. در صورت امکان (اجباری نیست) از هارد دیسک SSD به جای HDD استفاده کنید.
  • آشنایی اولیه با دستورات لینوکس مفید خواهد بود.

تقاضا برای **توسعه‌دهندگان داده‌های بزرگ (Big Data Developers)** به شدت رو به افزایش است و با رشد حجم داده‌ها، این تقاضا نیز بیشتر خواهد شد. اما، تسلط بر مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک **مهندس داده‌های بزرگ (Big Data Engineer)** می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. به همین دلیل، ما با کمک متخصصان و خبرگان صنعت، **"دوره توسعه‌دهنده داده‌های بزرگ"** را طراحی کرده‌ایم.

دوره ما یک پیاده‌سازی **انتها به انتها** از پرتقاضاترین مهارت‌های **داده‌های بزرگ**، از جمله **هادوپ (Hadoop)**، **اسپارک (Spark)**، **کافکا (Kafka)**، **کاساندرا (Cassandra)** و بسیاری دیگر را ارائه می‌دهد. با **33 ساعت آموزش عملی و کاربردی**، شما از مفاهیم پایه شروع کرده و به تدریج تا سطح استقرار در محیط عملیاتی، **عیب‌یابی** و **بهبود عملکرد** پیش خواهید رفت. ما همه چیز را از توسعه محلی گرفته تا یکپارچه‌سازی با منابع داده پیچیده مانند پایگاه‌های داده **NoSQL** و حتی **جریان‌سازی داده‌ها (Streaming Data)** را پوشش می‌دهیم. تیم پشتیبانی ما برای پاسخگویی به هرگونه سوال در دسترس شماست و تمام آموزش‌های ویدیویی ما با مثال‌های عملی و واضح توضیح داده شده‌اند. در پایان این دوره، شما به یک **متخصص داده‌های بزرگ** تبدیل خواهید شد که آماده پذیرش هر شغل مرتبط در صنعت است. این فرصت طلایی را برای پیوستن به دنیای پر رونق **داده‌های بزرگ** از دست ندهید!

مروری بر سرفصل‌های کلیدی دوره:

  • درک دنیای **داده‌های بزرگ**: **Big Data** چیست و چرا اهمیت بالایی دارد.
  • درک و یادگیری مفاهیم اساسی پشت **هادوپ (Hadoop)** و آشنایی با معماری آن.
  • نصب نرم‌افزارهای مورد نیاز و شروع به کدنویسی عملی.
  • یادگیری دستورات مهم **هادوپ**.
  • آشنایی با فرمت‌های مختلف فایل‌ها و درک زمان مناسب برای استفاده از هر یک.
  • شیرجه عمیق در **Sqoop**؛ ابزاری قدرتمند برای انتقال داده بین RDBMS و HDFS.
  • شیرجه عمیق در **Hive**؛ ابزاری برای پرس‌وجو و تحلیل داده‌ها بر روی HDFS.
  • یادگیری **اسکالا (Scala)**؛ یکی از برترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای Big Data.
  • شیرجه عمیق در **اسپارک (Spark)** که در بازار کار بسیار مورد تقاضا است.
  • یادگیری پایگاه‌های داده **NoSQL** مانند **کاساندرا (Cassandra)** و **HBase** و نحوه یکپارچه‌سازی آن‌ها با **اسپارک**.
  • کار با داده‌های پیچیده و یادگیری روش‌های مؤثر برای پردازش آن‌ها.
  • آماده‌سازی کدها برای محیط عملیاتی (Production Ready) و استقرار آن‌ها بر روی کلاستر.
  • یادگیری **آپاچی NIFI**؛ ابزاری قدرتمند و مقیاس‌پذیر متن‌باز برای مسیریابی و مدیریت جریان داده.
  • کار با **داده‌های جریانی (Streaming Data)**.
  • یادگیری **کافکا (Kafka)** و نحوه یکپارچه‌سازی آن با **اسپارک**.
  • یادگیری تکنیک‌های پیشرفته **عیب‌یابی (Troubleshooting)** و نکات **بهبود عملکرد**.

این یک دوره **پیاده‌سازی کامل و انتها به انتها** است و ما افتخار می‌کنیم که چنین محتوای جامعی را به شما ارائه دهیم.

همین حالا ثبت‌نام کنید و به دنیای رو به رشد **داده‌های بزرگ** بپیوندید!

بروزرسانی:

ویدیوهای آمادگی برای مصاحبه در مورد **هادوپ (Hadoop)**، **اسکوپ (Sqoop)**، **هایو (Hive)** و **اسکالا (Scala)** به دوره اضافه شده‌اند.


سرفصل ها و درس ها

آشنایی با دوره Introduction to the course

  • معرفی دوره What is this course about

  • راهنمای استفاده بهینه از این دوره How to make best use of this course

  • فایل‌های ارائه (PPT) دوره PPT used in this course

آشنایی با دنیای بیگ دیتا Introduction to the Big Data World

  • معرفی هادوپ Introduction to Hadoop

  • نحوه عملکرد مپ‌ریدیوس How MapReduce works

  • بیگ دیتا چیست؟ What is Big Data

  • یادداشت‌ها: بیگ دیتا چیست؟ [Notes] What is Big Data

  • معماری هادوپ 1.0 Hadoop 1.0 Architecture

  • معماری هادوپ 2.0 Hadoop 2.0 Architecture

  • معماری هادوپ 3.0 Hadoop 3.0 Architecture

راه‌اندازی کلاستر و کار عملی با هادوپ Setting up Cluster and doing hands on with Hadoop

  • نصب نرم‌افزار کلودرا Cloudera Software Installation

  • یادداشت‌ها: نصب نرم‌افزار کلودرا [Notes] Cloudera Software Installation

  • دستورات هادوپ Hadoop Commands

  • یادداشت‌ها: دستورات هادوپ [Notes] Hadoop Commands

  • ذخیره‌سازی سطری در مقابل ذخیره‌سازی ستونی Row Storage vs Column Storage

  • فرمت‌های فایل سریالی‌شده Serialized File Formats

  • یادداشت‌ها: فرمت‌های فایل سریالی‌شده [Notes] Serialized File Formats

  • سوالات و پاسخ‌های مصاحبه هادوپ و بیگ دیتا Hadoop and Big Data Interview questions and Answers

اسکوپ Sqoop

  • مقدمه‌ای بر اسکوپ Sqoop Introduction

  • ایمپورت اسکوپ Sqoop Import

  • یادداشت‌ها: ایمپورت اسکوپ [Notes] sqoop import

  • مپرهای چندگانه اسکوپ Sqoop Multiple Mappers

  • یادداشت‌ها: مپرهای چندگانه اسکوپ [Notes] Sqoop Multiple Mappers

  • ایمپورت بخشی از داده‌ها import portion of data

  • یادداشت‌ها: ایمپورت بخشی از داده‌ها [Notes] import portion of data

  • دستور eval اسکوپ و تغییر جداکننده فایل Sqoop eval and change the file delimiter

  • یادداشت‌ها: دستور eval اسکوپ و تغییر جداکننده فایل [Notes] Sqoop eval and change the file delimiter

  • ایمپورت افزایشی incremental import

  • یادداشت‌ها: ایمپورت افزایشی [Notes] incremental import

  • محافظت با رمز عبور Password Protection

  • یادداشت‌ها: محافظت با رمز عبور [Notes] Password Protection

  • استفاده از تاریخ آخرین تغییر Using Last Modified

  • یادداشت‌ها: استفاده از تاریخ آخرین تغییر [Notes] Using Last Modified

  • ایمپورت فرمت‌های فایل چندگانه Import multiple File Formats

  • یادداشت‌ها: ایمپورت فرمت‌های فایل چندگانه [Notes] Import multiple File Formats

  • ایمپورت چندین جدول Import multiple Tables

  • یادداشت‌ها: ایمپورت چندین جدول [Notes] Import multiple Tables

  • مدیریت مقادیر تهی (Null) هنگام ایمپورت Handling Null during Import

  • یادداشت‌ها: مدیریت مقادیر تهی (Null) هنگام ایمپورت [Notes] Handling Null during Import

  • اکسپورت اسکوپ Sqoop export

  • یادداشت‌ها: اکسپورت اسکوپ [Notes] Sqoop export

  • بهینه‌سازی عملکرد اسکوپ Sqoop Performance Tuning

  • یادداشت‌ها: بهینه‌سازی عملکرد اسکوپ [Notes] Sqoop Performance Tuning

  • آمادگی برای مصاحبه اسکوپ Sqoop Interview Preparation

هایو Hive

  • هایو: آماده‌سازی داده Hive-Data Preparation

  • یادداشت‌ها: هایو: آماده‌سازی داده [Notes] Hive-Data Preparation

  • هایو چیست؟ What is Hive

  • یادداشت‌ها: هایو چیست؟ [Notes] What is Hive

  • ایجاد و بارگذاری جدول در هایو Create and load a table in Hive

  • یادداشت‌ها: ایجاد و بارگذاری جدول در هایو [Notes] Create and load a table in Hive

  • انواع جدول در هایو Hive Table Types

  • یادداشت‌ها: انواع جدول در هایو [Notes] Hive Table Types

  • پارتیشن‌ها در هایو Hive Partitions

  • یادداشت‌ها: پارتیشن‌ها در هایو [Notes] Hive Partitions

  • مورد کاربرد هایو Hive Use Case

  • یادداشت‌ها: مورد کاربرد هایو [Notes] Hive Use Case

  • باکت‌ها در هایو Hive Buckets

  • یادداشت‌ها: باکت‌ها در هایو [Notes] Hive Buckets

  • تکامل طرح (Schema) در هایو Schema Evolution in Hive

  • یادداشت‌ها: تکامل طرح (Schema) در هایو [Notes] Schema Evolution in Hive

  • اجرای کوئری‌های هایو با استفاده از اسکریپت Execute hive queries using a script

  • یادداشت‌ها: اجرای کوئری‌های هایو با استفاده از اسکریپت [Notes] Execute hive queries using a script

  • کار با تاریخ‌ها در هایو Working with Dates in Hive

  • یادداشت‌ها: کار با تاریخ‌ها در هایو [Notes] Working with Dates in Hive

  • عملیات Join در هایو Joins in Hive

  • یادداشت‌ها: عملیات Join در هایو [Notes] Joins in Hive

  • ترمیم MSCK MSCK Repair

  • یادداشت‌ها: ترمیم MSCK [Notes] MSCK Repair

  • بهینه‌سازی عملکرد در هایو Performance Tuning in Hive

  • یادداشت‌ها: بهینه‌سازی عملکرد در هایو [Notes] Performance Tuning in Hive

  • هایو در مقابل SQL Hive vs SQL

  • یادداشت‌ها: هایو در مقابل SQL [Notes] Hive vs SQL

  • منابع بیشتر هایو Hive Additional Resources

  • آمادگی برای مصاحبه هایو Hive Interview Preparation

نصب اسپارک و اسکالا Installation for Spark and Scala

  • نصب و راه‌اندازی اسپارک و اسکالا Installing and setting up Spark and Scala

  • یادداشت‌ها: نصب و راه‌اندازی اسپارک و اسکالا - لینک‌های دانلود [Notes] Installing and setting up Spark and Scala - Download links

آموزش اسکالا Let's learn Scala

  • مقدمه‌ای بر اسکالا Introduction to Scala

  • اجرای اولین برنامه اسکالا Executing our First Scala Program

  • مبانی اسکالا Scala Basics

  • عبارات شرطی Conditional Statements

  • حلقه‌ها در اسکالا Loops in Scala

  • توابع در اسکالا Functions in Scala

  • کلاس در اسکالا Scala Class

  • سازنده‌ها در اسکالا Constructors in Scala

  • مقدمه‌ای بر وراثت در اسکالا Scala Inheritance Introduction

  • وراثت تکی Single Inheritance

  • وراثت چندسطحی Multilevel Inheritance

  • وراثت سلسله‌مراتبی Hierarchical Inheritance

  • تریت‌ها (Traits) در اسکالا - برای وراثت چندگانه Scala Traits - for Mutliple Inheritance

  • وراثت ترکیبی Hybrid Inheritance

  • بازنویسی متد (Overriding) و سربارگذاری متد (Overloading) Method overriding and Method Overloading

  • شیء سینگلتون (Singleton) و کامپنیون (Companion) Singleton and Companion Object

  • کلاس Case Case Class

  • انتزاع (Abstraction) و Final Abstraction and Final

  • توابع مرتبه بالا و عبارات لامبدا Higher Order Functions and Lambda Expressions

  • تابع Partially Applied چیست؟ What is Partially Applied Function

  • Currying چیست؟ What is Currying

  • نوع Option چیست؟ What is Option Type

  • تطابق الگو (Pattern Matching) در اسکالا Pattern Matching in Scala

  • مدیریت خطا (Exception Handling) در اسکالا Exception Handling in Scala

  • مجموعه‌ها در اسکالا Scala Collections

  • یادداشت‌ها: مجموعه‌ها در اسکالا [Notes] Scala Collections

  • متدهای مجموعه Collection Methods

  • یادداشت‌ها: متدهای مجموعه [Notes] Collection Methods

  • Group By در مقابل Grouped Group By vs Grouped

  • آرگومان‌های متغیر: چیستند و چه کاربردی دارند؟ Variable Arguments - What is it and how is it useful ?

  • کار با فایل‌ها Working with Files

  • سوالات و پاسخ‌های مصاحبه اسکالا Scala Interview Questions and Answers

مقدمه‌ای بر اسپارک Introduction to Spark

  • اسپارک چیست؟ What is Spark

  • چرا اسپارک از مپ‌ریدیوس سریع‌تر است؟ Why is Spark Faster than MapReduce

RDDها در اسپارک Spark RDDs

  • مبانی RDD: خواندن و نوشتن فایل RDD Basics - Reading and Writing a File

  • یادداشت‌ها: مبانی RDD: خواندن و نوشتن فایل [Notes] RDD Basics - Reading and Writing a File

  • استقرار کد در کلاستر Deploying code to Cluster

  • مورد کاربرد: تحلیل داده‌های لاگ Use Case - Analyze the Log Data

  • یادداشت‌ها: مورد کاربرد: تحلیل داده‌های لاگ [Notes] Use Case - Analyze the Log Data

  • تبدیلات و عملیات رایج RDD Common RDD Transformations and Actions

  • Pair RDD چیست؟ What is Pair RDD

  • مورد کاربرد: مثال شمارش کلمات Use Case - The word count example

  • استفاده از Schema RDD Using Schema RDD

  • استفاده از Row RDD Using Row RDD

دیتافریم‌ها (DataFrames) در اسپارک Spark DataFrames

  • Spark DataFrame چیست؟ What is Spark DataFrame

  • ایجاد دیتافریم‌ها از RDD Creating DataFrames from RDD

  • دیتافریم یکپارچه اسپارک: خواندن و نوشتن Spark Seamless Dataframe- Reading and Writing

  • یادداشت‌ها: دیتافریم یکپارچه اسپارک: خواندن و نوشتن [Notes] Spark Seamless Dataframe- Reading and Writing

  • خواندن و نوشتن داده‌های AVRO Reading and Writing AVRO Data

  • خواندن و نوشتن داده‌های XML Reading and Writing XML Data

  • یادداشت‌ها: خواندن و نوشتن داده‌های XML [Notes] Reading and Writing XML Data

  • خواندن Json چندخطی Reading Multi Lines Json

  • یادداشت‌ها: خواندن Json چندخطی [Notes] Reading Multi Lines Json

  • حالت‌های نوشتن در اسپارک Write Modes in Spark

  • ارسال طرح (Schema) به یک فایل Passing schema to a file

  • اعمال تبدیلات با استفاده از tempView و DSL Applying Transformations using tempView and DSL

اسپارک پیشرفته Spark Advance

  • بیایید تبدیلات بیشتری را بررسی کنیم Let's explore more transformations

  • یادداشت‌ها: بیایید تبدیلات بیشتری را بررسی کنیم [Notes] Let's explore more transformations

  • نحوه حذف موارد تکراری How to remove duplicates

  • مرتب‌سازی داده‌ها Sorting the Data

  • مدیریت مقادیر تهی (Null) در اسپارک Handling Nulls in Spark

  • کار با توابع رشته‌ای Working with String Functions

  • کار با تاریخ‌ها Working with Dates

  • اعمال تجمیع (Aggregation) Applying aggregation

  • توابع Windowing در اسپارک Spark Windowing Functions

  • عملیات Pivoting در اسپارک Pivoting in Spark

  • ارسال لیست ستون‌ها به دیتافریم Passing List of columns to Dataframe

  • عملیات Join در اسپارک Joins in Spark

  • مورد کاربرد: داده‌های تراکنش بانکی Use case - Bank Transaction Data

  • خواندن فایل روز جاری Reading Current day's file

  • کار با فایل‌های عرض ثابت Working with Fixed Width File

  • یادداشت‌ها: کار با فایل‌های عرض ثابت [Notes] Working with Fixed Width File

آماده‌سازی کد برای محیط پروداکشن Productionalizing your Code

  • کد شما چگونه در محیط پروداکشن اجرا می‌شود؟ How does your code run in Production

  • استقرار در پروداکشن: پارامترایز کردن نام فایل‌ها Deploy in prod - parameterizing the filenames

  • پارامترایز کردن با استفاده از فایل پیکربندی Parameterize using Config File

  • یادداشت‌ها: پارامترایز کردن با استفاده از فایل پیکربندی [Notes] Parameterize using Config File

  • یکپارچه‌سازی اسپارک و هایو Spark Hive Integration

  • بهینه‌سازی حافظه در اسپارک Memory Tuning in Spark

پردازش داده‌های پیچیده Complex Data Processing

  • کار با Json Working with Json

  • کار با Json چندخطی Working with MultiLine Json

  • کار با Json تو در تو Working with Nested Json

  • کار با Json تو در تو: Struct و Array Working with Nested Json - Struct and Array

  • خواندن Json از URL وب و مسطح‌سازی آن Reading Json from a web URL and flattening it

  • یادداشت‌ها: خواندن Json از URL وب و مسطح‌سازی آن [Notes] Reading Json from a web URL and flattening it

  • مسطح‌سازی داده با ایجاد تابع Flattening data by creating a Function

  • یادداشت‌ها: مسطح‌سازی داده با ایجاد تابع [Notes] Flattening data by creating a Function

  • تولید داده‌های پیچیده Complex Data Generation

  • مسطح‌سازی فایل XML Flatten XML File

پایگاه‌داده‌های NOSQL NOSQL Databases

  • پایگاه‌داده NOSQL چیست؟ What is a NOSQL Database

  • کار با HBase Working with HBase

  • یادداشت‌ها: کار با HBase [Notes] Working with HBase

  • یکپارچه‌سازی اسپارک و HBase Spark HBase Integration

  • یادداشت‌ها: یکپارچه‌سازی اسپارک و HBase [Notes] Spark HBase Integration

  • مقدمه‌ای بر کاساندرا Cassandra Introduction

  • راه‌اندازی و کار با کاساندرا Cassandra setup and working with Cassandra

  • یادداشت‌ها: راه‌اندازی و کار با کاساندرا [Notes] Cassandra setup and working with Cassandra

  • یکپارچه‌سازی کاساندرا و اسپارک Cassandra Spark Integration

  • یادداشت‌ها: یکپارچه‌سازی کاساندرا و اسپارک [Notes] Cassandra Spark Integration

  • محدودیت‌های کوئری در کاساندرا Cassandra Query Limitations

آپشن نیفای Apache NIFI

  • مقدمه‌ای بر آپاچی نیفای Apache NIFI Introduction

  • نصب آپاچی نیفای Apache NIFI Installation

  • یادداشت‌ها: نصب آپاچی نیفای [Notes] Apache NIFI Installation

  • بیایید با ابزار آپاچی نیفای کار کنیم Let's work with Apache NIFI Tool

  • استریم از یک URL وب Streaming from a web URL

  • Back Pressure و صف اتصال (Connection Queue) Back Pressure and Connection Queue

  • انتقال به محیط دیگر Promoting to Another Environment

کار با داده‌های جریانی (Streaming) Working with Streaming Data

  • DStream در اسپارک Spark DStream

  • مقدمه‌ای بر کافکا Kafka Introduction

  • نصب کافکا و ایجاد تاپیک kafka installation and topic creation

  • یادداشت‌ها: نصب کافکا و ایجاد تاپیک [Notes] kafka installation and topic creation

  • یکپارچه‌سازی کافکا و نیفای Kafka NIFI Integration

  • کافکا چگونه کار می‌کند؟ How Kafka Works

  • یکپارچه‌سازی اسپارک و کافکا Spark Kafka Integration

  • یادداشت‌ها: یکپارچه‌سازی اسپارک و کافکا [Notes] Spark Kafka Integration

  • استفاده از ابزار Kafka Offset Explorer Using Kafka Offset Explorer tool

  • ویژگی تضمین تحویل در کافکا Kafka Delivery Guarantee Feature

  • استریمینگ ساختاریافته (Structured Streaming) در اسپارک Spark Structured Streaming

  • یادداشت‌ها: استریمینگ ساختاریافته (Structured Streaming) در اسپارک [Notes] Spark Structured Streaming

  • یکپارچه‌سازی اسپارک و کافکا Spark Kafka Integration

  • یادداشت‌ها: یکپارچه‌سازی اسپارک و کافکا [Notes] Spark Kafka Integration

بیشتر Extra

  • نکات بهینه‌سازی عملکرد Performance Tuning Tips

نمایش نظرات

آموزش تسلط بر بیگ دیتا و کلان‌داده: اسپارک، اسکالا، کافکا، هادوپ، هایو و بیشتر
جزییات دوره
33 hours
197
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,429
4.4 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

RK Sabin Robinson RK Sabin Robinson

مهندس نرم افزار سلام ، نام من Sabin است. من یک مهندس نرم افزار با بیش از 10 سال تجربه هستم. من با MNC های بزرگ کار کرده ام و علاقه زیادی به کارم دارم. در طول زندگی حرفه ای خود ، من با چندین فن آوری کار کرده ام ، تیم های مختلفی را هدایت کرده ام ، مستقیماً با تجارت کار کرده ام و در تصمیمات مهم تجاری شرکت کرده ام. تدریس برای من یک علاقه بوده است و من هزاران دانش آموز را به صورت آنلاین و آفلاین آموزش داده ام. من اینجا هستم تا دانش و تجربه خود را با خانواده Udemy در میان بگذارم :)