آموزش تسلط بر آمار با استفاده از R: کدنویسی، مفاهیم و کاربردها - آخرین آپدیت

دانلود Master statistics using R: Coding, concepts, applications

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: زبان R، تحلیل داده‌ها، بصری‌سازی، استنباط و رگرسیون را از طریق تمرینات آماری واقعی بیاموزید. برنامه‌نویسی R و آماده‌سازی داده‌ها برنامه‌نویسی R برای تحلیل داده‌ها نوشتن کدهای تمیز و بازتولیدپذیر در R مهارت‌های دستکاری داده‌ها با Tidyverse آماده‌سازی داده‌ها با dplyr و tidyr بصری‌سازی داده‌ها با ggplot2 مدیریت مجموعه‌داده‌های نامنظم و واقعی ایجاد نمودارهای واضح و حرفه‌ای سازماندهی پروژه‌ها برای بازتولیدپذیری شامل اسکریپت‌های عملی GitHub مفاهیم اصلی آمار درک تغییرپذیری نمونه‌گیری بررسی توزیع‌های آماری قضیه حد مرکزی در عمل خطای استاندارد و فواصل اطمینان منطق آزمون فرضیه فرضیه صفر در مقابل فرضیه جایگزین مقادیر P-value و آزمون‌های معنی‌داری مقایسه موثر آزمون‌های آماری ساخت شهود تحلیلی به صورت عملی آمار استنباطی و مدل‌سازی اجرای آزمون‌های t در R ANOVA و مقایسه‌های گروهی آزمون کای-اسکوئر (Chi-square) برای داده‌های طبقه‌بندی شده مدل‌سازی رگرسیون خطی در R درک پیش‌فرض‌های آزمون‌ها تفسیر اندازه اثر (Effect Size) در R تحلیل عملی داده‌ها سناریوهای واقعی با داده‌های نامنظم تحلیل تکرارشونده و بهینه‌سازی تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت تفسیر نتایج مانند یک پژوهشگر تمرینات هدایت شده برای یادگیری نمایش گام‌به‌گام کدها افزایش اعتماد به نفس به عنوان تحلیلگر داده به‌کارگیری آمار در پروژه‌های واقعی پیش نیازها: برای این دوره به هیچ دانش یا مهارت قبلی نیاز نیست تجربه کدنویسی به هر زبانی مفید است اما ضروری نیست آشنایی با اصطلاحات پایه آماری مانند توصیفی، استنباطی، میانگین و انحراف معیار مفید است اما الزامی نیست

با یادگیری آمار به روش مدرن — عملی، شهودی و با ابزارهای دنیای واقعی — قدرت داده‌ها را آزاد کنید. این دوره برای دانشجویان، پژوهشگران و متخصصانی طراحی شده است که می‌خواهند فراتر از حفظ کردن فرمول‌ها بروند و واقعاً درک کنند که چگونه داده‌ها را تحلیل کنند. با استفاده از برنامه‌نویسی R و tidyverse، شما هم تسلط در کدنویسی و هم شهود آماری لازم برای کار مانند یک تحلیلگر واقعی را به دست خواهید آورد.

ما از سطح پایه شروع می‌کنیم: سازماندهی مجموعه‌داده‌های نامنظم به داده‌های مرتب (Tidy Data)، نوشتن کدهای تمیز و بازتولیدپذیر، و بصری‌سازی موثر اطلاعات. از آنجا، شما تجربه عملی در منطق استنباط — تغییرپذیری نمونه‌گیری، توزیع‌ها، فواصل اطمینان و آزمون فرضیه — را از طریق مثال‌های گام‌به‌گام و قابل فهم کسب خواهید کرد. در طول مسیر، خواهید دید که چگونه آزمون‌های t، کای-اسکوئر، همبستگی و رگرسیون همگی در یک چارچوب واحد قرار می‌گیرند.

اما این صرفاً یک دوره تئوری و سخنرانی‌محور نیست. شما در کنار من با تمرینات هدایت شده، اسکریپت‌های عملی و مجموعه‌داده‌های واقعی کدنویسی می‌کنید و مجموعه‌ای از مهارت‌ها را می‌سازید که می‌توانید بلافاصله در تکالیف، پایان‌نامه‌ها، مقالات یا پروژه‌های کاری خود به کار ببرید. همچنین تکنیک‌های پیشرفته‌تری مانند بوت‌استرپینگ (Bootstrapping)، نمونه‌گیری مجدد و مدل‌سازی رگرسیون را بررسی خواهید کرد و خواهید دید که چگونه این ابزارها فراتر از کلاس درس، در پژوهش‌ها و محیط‌های حرفه‌ای کاربرد دارند.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • کدهای R تمیز، بهینه و بازتولیدپذیر بنویسید.

  • مجموعه گسترده‌ای از روش‌های آمار استنباطی را روی داده‌های واقعی پیاده کنید.

  • نتایج را به روش‌های واضح و متقاعدکننده بصری‌سازی کنید.

  • اعتماد به نفس لازم برای مواجهه با داده‌ها مانند یک تحلیلگر با تجربه را کسب کنید.

چه در آمار تازه‌کار باشید، چه در حال تغییر شغل به حوزه‌های داده‌محور و چه به دنبال پایه‌ای قوی برای پژوهش‌های خود باشید، این دوره یک مسیر جامع، ساختاریافته و عملی برای تسلط بر آمار با R ارائه می‌دهد. همین امروز به ما بپیوندید و ابزارهای تبدیل داده به دانش را بسازید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مرور کلی دوره Course Overview

  • چرا از R استفاده کنیم؟ Why Use R?

  • پیش‌نیازها و نحوه موفقیت در این دوره Prerequisites and How to Rock This Course

  • ریاضیات ساده است، چالش در انتخاب است The Math is Simple, the Challenge is Choice

  • نصب RStudio و دانلود کدهای دوره Installing RStudio and Downloading Course Code

  • قوانین اشتراک‌گذاری کدها Policy on Sharing the Code

مرور کلی بخش اول Overview of Part 1

  • مرور کلی بخش اول Overview of Part 1

کدنویسی پایه در R Basic R Coding

  • مارک‌داون و پکیج‌ها Markdown and Packages

  • استفاده از R به عنوان ماشین حساب Using R Like a Calculator

  • انواع متغیرها Variable Types

  • مفاهیم انواع متغیرها Variable Types Concepts

  • مقداردهی در R Assignment in R

  • بردارها Vectors

  • آرایه‌ها و ماتریس‌ها Arrays and Matrices

  • اندیس‌گذاری پیشرفته در ماتریس‌ها Advanced Indexing with Matrices

  • لیست‌ها Lists

  • لیست‌ها و کروشه دوبل Lists, the Double Square Braket

  • مسیر فایل‌ها File Paths

  • دیتا فریم‌ها و Tibbles بخش اول Data Frames and Tibbles part 1

  • دیتا فریم‌ها و Tibbles بخش دوم Data Frames and Tibbles part 2

  • دستورات شرطی If If Statements

  • دستورات If برداری Vectorized If Statements

  • حلقه‌های For For Loops

  • لگاریتم‌ها و توان‌ها Logs and Exponents

  • توابع بخش اول Functions part 1

  • توابع بخش دوم Functions part 2

  • سازماندهی کدهای اسکریپت کمکی Helper Script Code Organization

  • دریافت کمک از ChatGPT Getting Help From ChatGPT

مجموعه Tidyverse و وارد کردن داده‌ها The Tidyverse and Data Import

  • مرتب‌سازی داده‌ها (Tidying) چیست؟ What is Tidying Data?

  • وارد کردن داده‌ها از اینترنت Import Data From the Internet

  • تغییر نام متغیرها بخش اول Renaming Variables part 1

  • تغییر نام متغیرها بخش دوم Renaming Variables part 2

  • گروه‌بندی و خلاصه‌سازی داده‌ها Group and Summarize Data

  • فیلتر کردن برای حذف ردیف‌های NA Filtering to Get Rid of NA Rows

  • فیلتر کردن برای زیرمجموعه سازی Filtering for Subsetting

  • انتخاب (Selecting) Selecting

  • ترکیب داده‌ها از منابع مختلف Combining Data From Multiple Sources

  • استفاده از Across همراه با Summarize Using Across With Summarize

  • چرخاندن (Pivoting) دیتا فریم‌ها Pivoting Data Frames

  • وارد کردن فایل‌های متنی و CSV Importing Text and CSV Files

  • مثال داده‌های سلامت قلب و عروق بخش اول Example Cardiovascular Health Data part 1

  • مثال داده‌های سلامت قلب و عروق بخش دوم Example Cardiovascular Health Data part 2

کتابخانه GGPlot و خلق نمودارهای عالی GGPlot and Creating Great Graphs

  • کتابخانه GGplot و دستور زبان گرافیک GGplot and the Grammar of Graphics

  • خطوط و نمودارهای پراکندگی بخش اول Lines and Scatter Plots part 1

  • خطوط و نمودارهای پراکندگی بخش دوم Lines and Scatter Plot part 2

  • نمودارهای ستونی Bar Plots

  • هیستوگرام‌ها Histograms

  • سفارشی‌سازی زیبایی‌شناختی Aesthetic Customization

مرور کلی بخش دوم Part 2 Overview

  • مرور کلی بخش دوم Part 2 Overview

داده چیست؟ What Are (is?) Data?

  • آیا داده‌ها جمعی هستند؟ Are Data Plural?

  • چه چیزی را اندازه بگیریم؟ What to Measure?

  • دقت و صحت (Accuracy and Precision) Accuracy and Precision

  • انواع داده‌ها Types of Data

  • نمونه در مقابل جامعه Samples V. Populations

  • مطالعات موردی و حکایات Case Studies and Anecdotes

  • ساخت داده‌های جعلی Faking Data

شبیه‌سازی داده‌ها از توزیع‌های مختلف Simulating Data From Different Distributions

  • توصیفات و اهداف پروژه Project Descriptions and Goals

  • شبیه‌سازی داده‌های تصادفی از توزیع‌های مختلف Simulate Random Data From Several Distributions

  • مفاهیم گرایش به مرکز Central Tendency Concepts

  • محاسبات گرایش به مرکز بخش اول Central Tendency Calculations part 1

  • محاسبات گرایش به مرکز بخش دوم Central Tendency Calculations part 2

  • مفاهیم تغییرپذیری پارامتریک Parametric Variability Concepts

  • محاسبات تغییرپذیری پارامتریک Parametric Variability Calculations

  • مفاهیم تغییرپذیری غیرپارامتریک Non-Parametric Variability Concepts

  • محاسبات تغییرپذیری غیرپارامتریک Non-Parametric Variability Calculations

  • رسم نمودارهای Error Bars برای نمایش تغییرپذیری Plotting Error Bars to Show Variability

  • نتیجه‌گیری آمار توصیفی با داده‌های شبیه‌سازی شده Conclusions for Descriptive Stats with Simulated Data

تعیین توزیع داده‌ها Determining Which Distribution Data Come From

  • مقدمه: آیا آمار توصیفی می‌تواند توزیع‌ها را به ما بگوید؟ Introduction: Can Descriptive Stats Tell Us About Distributions?

  • توصیف داده‌های واقعی Describing Real Data

  • مقایسه داده‌های تجربی با توزیع‌های تحلیلی بخش اول Comparing Empirical Data to Analytic Distributions part 1

  • مقایسه داده‌های تجربی با توزیع‌های تحلیلی بخش دوم Comparing Empirical Data to Analytic Distributions part 2

  • مفاهیم نمودارهای Q-Q Q-Q Plots Concepts

  • محاسبات نمودارهای Q-Q بخش اول Q-Q Plots Calculations part 1

  • محاسبات نمودارهای Q-Q بخش دوم Q-Q Plots Calculations part 2

  • برای توصیف این داده‌ها چه معیارهایی را انتخاب می‌کنید؟ What Measures Would You Choose to Describe These Data?

تبدیل داده‌ها Transforming Data

  • چگونه تبدیل داده‌ها باعث تفسیرپذیری آن‌ها می‌شود How Transforming Data Makes It Interpretable

  • تبدیل لگاریتمی برای نرمال‌سازی (مفهومی) Log Transformation for Normalization Conceptual

  • تبدیل لگاریتمی برای نرمال‌سازی (محاسباتی) Log Transformation for Normalization Calculations

  • تبدیل‌های مقدار ثابت Constant Value Transformations

  • ویژگی‌های توزیع نرمال Properties of the Normal Distribution

  • نمره Z (مفهومی) Z-score Conceptual

  • محاسبات نمره Z بخش اول Z-score Calculations part 1

  • محاسبات نمره Z بخش دوم Z-score Calculations part 2

  • احتمالات مدل‌محور در مقابل تجربی Model-Based vs. Empirical Probabilities

  • ترکیب تبدیل‌های لگاریتمی و نمره Z Log and z-Score Transformations Combined

  • مقیاس‌گذاری Min-Max (مفهومی) Min-Max Scaling Conceptual

  • محاسبات مقیاس‌گذاری Min-Max Min-Max Scaling Calculations

  • مرور تبدیل‌ها Reviewing Transformations

شناسایی و حذف داده‌های پرت Identify and Remove Outliers

  • چگونه تصمیم بگیریم کدام داده‌ها معتبر هستند؟ How Can We Decide Which Data Are Valid?

  • ورودی زباله، خروجی زباله (GIGO) Garbage In Garbage Out

  • مفاهیم نمره Z برای شناسایی داده‌های پرت Z-scores for Outlier Detection Concepts

  • نمره Z برای شناسایی داده‌های پرت بخش اول Z-scores for Outlier Detection part 1

  • نمره Z برای شناسایی داده‌های پرت بخش دوم Z-scores for Outlier Detection part 2

  • مفاهیم نمره Z اصلاح شده Modified Z-scores Concepts

  • محاسبات نمره Z اصلاح شده بخش اول Modified Z-scores Calculations part 1

  • محاسبات نمره Z اصلاح شده بخش دوم Modified Z-scores Calculations part 2

  • مقادیر بسیار شدید Super Extreme Values

  • ترکیب تبدیل و نمره Z Transform and Z-score Combined

  • برخورد با داده‌های پرت Dealing With Outliers

  • اهمیت دانش حوزه (Domain Knowledge) Importance of Domain Knowledge

  • مرور مفاهیم داده‌های پرت Reviewing Outlier Concepts

احتمالات Probability

  • مفاهیم پایه احتمال Probability Basic Concepts

  • احتمال در مقابل نسبت Probability Versus Proportion

  • انواع داده‌ها برای احتمال Data Types for Probability

  • محاسبه احتمال Calculating Probability

  • دم‌های بالا و پایین توزیع Upper and Lower Tails

  • ریاضیات در احتمال Doing Math with Probability

  • احتمال در پرتاب سکه Probability with Flipping Coins

  • کمیاب بودن رویدادهای چندگانه Rarity of Multiple Events

مرور کلی بخش سوم Overview of Part 3

  • مرور کلی بخش سوم Overview of Part 3

آزمون Z Z-test

  • استفاده از آزمون Z برای استنباط Using the Z-test to make Inferences

  • احتمال یک نمونه Probability of a Sample

  • توزیع نمونه‌گیری میانگین Sampling Distribution of the Mean

  • آزمون فرضیه صفر Null Hypothesis Testing

  • اجرای آزمون Z Performing a Z-test

  • نتایج آزمون Z Outcomes of a Z-test

  • اندازه نمونه و خطا بخش اول Sample Size and Error part 1

  • اندازه نمونه و خطا بخش دوم Sample Size and Error part 2

  • قضیه حد مرکزی Central Limit Theorem

  • مرور آزمون Z Z-test Review

آزمون‌های t T-tests

  • آزمون‌های t: مقایسه میانگین منعطف‌تر T-tests: a More Flexible Mean Comparison

  • درجه آزادی Degrees of Freedom

  • آزمون t تک نمونه‌ای One-Sample t-test

  • فواصل اطمینان Confidence Intervals

  • آزمون t نمونه‌های جفت‌شده Paired-Sample T-test

  • آزمون t نمونه‌های مستقل بخش اول Independent Samples T-test part 1

  • آزمون t نمونه‌های مستقل بخش دوم Independent Samples T-test part2

  • مقایسه آزمون‌های جفت‌شده در مقابل مستقل Comparing Paired v. Independent Sample Tests

  • آزمون t در مقابل آزمون Z T-test v. z-test

  • گزارش نتایج آزمون t Reporting T-test Results

مقایسه‌های چندگانه Multiple Comparisons

  • چرا مقایسه‌های چندگانه مشکل‌ساز هستند؟ Why are Multiple Comparisons a Problem?

  • شبیه‌سازی آزمون‌های متعدد Simulating Multiple Tests

  • جمع‌بندی مقایسه‌های چندگانه Multiple Comparison Wrap Up

آزمون A/B A/B Testing

  • استفاده از آزمون‌های t برای تصمیم‌گیری Using T-tests To Make Decisions

  • توصیف داده‌های بازاریابی Marketing Data Description

  • اندازه اثر (Effect Size) Effect Size

  • محاسبه اندازه اثر Calculating Effect Size

  • نتیجه‌گیری درباره داده‌های بازاریابی Conclusions on the Marketing Data

  • تقسیم داده‌های پیوسته Splitting Continuous Data

توان آماری (تاثیر اندازه اثر بر اندازه نمونه) Power (Effect Size Impacts Choice of Sample Size)

  • انتخاب اندازه نمونه مناسب What Sample Size to Choose

  • توان آماری وقتی n=1 است Power When n=1

  • افزایش توان با افزایش اندازه نمونه Power Increases With Sample Size

  • توان آماری در تغییرات N Power When N Varies

  • ملاحظات بیشتر در مورد توان Further Considerations of Power

  • ابزاری مفید برای محاسبه توان A Useful Tool for Calculating Power

آزمون رتبه‌ای ویلکاکسون Wilcoxon Rank Test

  • آزمون‌های رتبه‌ای ویلکاکسون غیرپارامتریک هستند Wilcoxon Rank Tests Are Non-Parametric

  • محاسبات آزمون مجموع رتبه‌های ویلکاکسون Wilcoxon Rank Sum Test Calculations

  • مثال نمونه تصادفی Random Sample Example

  • آماره W The W Statistic

  • مفهوم آزمون رتبه علامت‌دار برای تک نمونه Signed Rank Test For One Sample Concept

  • محاسبات آزمون رتبه علامت‌دار برای تک نمونه Signed Rank Test For One Sample Calculation

  • آزمون رتبه علامت‌دار برای نمونه‌های جفت‌شده Signed Rank Test For Paired Samples

  • زمان استفاده از آزمون‌های ویلکاکسون When To Use the Wilcoxon Tests

مرور کلی بخش چهارم Part 4 Overview

  • مرور کلی بخش چهارم Part 4 Overview

آنالیز واریانس (ANOVA) ANOVAs

  • مفاهیم ANOVA یک‌طرفه One-Way ANOVA Concepts

  • محاسبات ANOVA یک‌طرفه One-Way ANOVA Calculations

  • رابطه ANOVA یک‌طرفه با آزمون t One-Way ANOVA Relation to T-test

  • محاسبات معادل بودن F و t F to t equivalence calculations

  • پیش‌فرض‌های ANOVA Assumptions of the ANOVA

  • بررسی باقی‌مانده‌ها (Residuals) Checking the Residuals

  • آزمون‌های پس‌از‌رویداد (Post Hoc) Post Hoc Testing

  • استفاده از آزمون توکی (Tukey) Using the Tukey Test

  • ANOVA دوطرفه (مفهومی) Two-Way ANOVA Conceptual

  • ریاضیات ANOVA دوطرفه Math of a Two-Way ANOVA

  • محاسبات ANOVA دوطرفه بخش اول Two-Way ANOVA Calculations part 1

  • محاسبات ANOVA دوطرفه بخش دوم Two-Way ANOVA Calculations part 2

  • انواع مجموع مجذورات Types of Sums of Squares

  • آزمون توکی در ANOVA دوطرفه Tukey Test with Two-Way ANOVA

  • نتیجه‌گیری از ANOVA Drawing Conclusions from ANOVA

همبستگی Correlation

  • همبستگی برای روابط پیوسته Correlation For Continuous Relationships

  • همبستگی پیرسون Pearson Correlation

  • همبستگی به معنای علیت نیست Correlation is not Causation

  • آزمون فرضیه صفر برای همبستگی Null Hypothesis Testing for Correlation

  • فواصل اطمینان برای همبستگی Confidence Intervals for Correlation

  • همبستگی پیرسون فقط برای روابط خطی است Pearson Correlation is Linear Only

  • مدیریت روابط غیرخطی Handling non-Linearity

  • مفهوم همبستگی اسپیرمن Spearman Correlation Concept

  • محاسبات همبستگی اسپیرمن Spearman Correlation Calculations

  • ماتریس‌های همبستگی Correlation Matrices

  • نتیجه‌گیری‌های همبستگی Correlation Conclusions

رگرسیون خطی با تک پیش‌بین Single Predictor Linear Regression

  • پیش‌بینی با استفاده از رگرسیون Making Predictions With Regression

  • رگرسیون با تک پیش‌بین Single Predictor Regression

  • درون‌یابی در مقابل برون‌یابی Interpolation versus Extrapolation

  • مفهوم R-Squared R Squared Concept

  • محاسبات R-Squared R Squared Calculations

  • مفهوم آزمون معنی‌داری رگرسیون Regression Significance Testing Concept

  • محاسبات آزمون معنی‌داری رگرسیون Regression Significance Testing Calculations

  • بررسی باقی‌مانده‌ها Examining Residuals

  • رگرسیون با و بدون عرض از مبدأ Regression With vs. Without an Intercept

  • جمع‌بندی رگرسیون تک پیش‌بین Single Predictor Regression Wrap Up

پروژه مقایسه‌ای آزمون t در مقابل رگرسیون T-test vs. Regression Comparison Project

  • زباله‌های پلاستیکی از کجا می‌آیند؟ Where Does Plastic Waste Come From?

  • آزمون تقسیم میانه Median-Split Test

  • رگرسیون خطی Linear Regression

  • کدام آزمون بهتر بود؟ Which Test Was Better?

آزمون کای-اسکوئر Chi-Squared Test

  • آزمون نیکویی برازش (Goodness of Fit) Goodness of Fit Test

  • چرا نیکویی برازش نامیده می‌شود؟ Why is it Called Goodness of Fit?

  • معرفی مثال داده‌های مغزی Introducing Brain Data Example

  • محاسبات آزمون نیکویی برازش Goodness of Fit Test Calculations

  • مفهوم آزمون کای-اسکوئر دو متغیره برای استقلال Two Variable Chi Squared Test For Independence Concept

  • محاسبات آزمون کای-اسکوئر دو متغیره برای استقلال Two Variable Chi Squared Test for Independence Calculations

  • تفسیر آزمون استقلال Interpreting the Test for Independence

  • نتیجه‌گیری‌های کای-اسکوئر Chi Squared Conclusions

تبریکات! Congratulations!

  • دوره به پایان رسید! Course is Over!

  • محتوای جایزه Bonus content

نمایش نظرات

آموزش تسلط بر آمار با استفاده از R: کدنویسی، مفاهیم و کاربردها
جزییات دوره
28.5 hours
204
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
652
4.6 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

Mike X Cohen Mike X Cohen

من دانشیار علوم اعصاب در دانشگاه رادبود (هلند) هستم. آزمایشگاه تحقیقاتی من از روش های علوم اعصاب پیشرفته برای اندازه گیری فعالیت الکتریکی مغز استفاده می کند و ما برای درک همه داده ها از روش های پیشرفته پردازش سیگنال چند متغیره و روش یادگیری ماشین یادگیری استفاده می کنیم! من چندین کتاب درسی درباره برنامه نویسی علمی در MATLAB ، پردازش سیگنال و آمار نوشته ام. من همچنین معتقد به اهمیت ادامه تحصیل در سطح حرفه ای هستم. تمرکز آموزش Pluralsight من تجزیه و تحلیل داده های عملی در MATLAB است. آموزش مباحث فنی می تواند یک چالش برای دوره های آنلاین باشد که تعاملات رو در رو در زمان واقعی ندارند. من تمام تلاشم را می کنم تا تعادل درستی بین درک و دقت ریاضی و بین تئوری و اجرا پیدا کنم. امیدوارم موافقت کنید و مشتاقانه منتظر دیدن شما در کلاس هستم!

Adam Dede Adam Dede

عصب‌شناس و مدرس