آموزش مصورسازی داده‌های هواشناسی با پایتون WRF-Python

API هواشناسی ابزاری کارآمد برای دسترسی به اطلاعات دقیق و به‌روز است که می‌تواند به افراد و سازمان‌ها کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و زندگی خود را بهبود بخشند. به‌عنوان جزء جدایی‌ناپذیر از فناوری‌های روز، API هواشناسی به ما امکان می‌دهد تا با تغییرات جوی به‌طور مؤثری با‌خبر شویم و از آن بهره‌برداری کنیم. در حالت ایده آل ، هرچه تعداد بیشتری از آن را تغذیه کنید ، در دادن یک خروجی دقیق بهتر می شود. تأثیر آن بر اطلاعات پیش بینی در صنعت خدمات پیش بینی آب و هوا ، یادگیری ماشین شروع به نقش آفرینی می کند و StormGeo به یک قسمت اصلی از این پیشرفت تبدیل شده است. به عنوان مثال ، ما شروع به استفاده از یادگیری ماشین در طیف گسترده ای از چالش ها ، به ویژه در پیش بینی باد می کنیم. داشتن ده روز برای آمادگی در برابر وزش باد شدید می تواند تفاوت بین تعمیرات اساسی و جزئی باشد.

یکی از مزایای استفاده از رایانش ابری در حوزه هواشناسی، افزایش دقت و سرعت در پردازش داده‌ها و اطلاعات مورد نیاز برای پیش‌بینی هواشناسی است. این فناوری به شرکت‌ها و سازمان‌های هواشناسی این امکان را می‌دهد که اطلاعات جدید و به‌روز را به سرعت دریافت کرده و تحلیل کنند تا بتوانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بهتری ارائه دهند. هواشناسی یکی از حوزه‌های مهم و حیاتی است که برای انجام وظایف خود به دسترسی به داده‌های دقیق و اطلاعات به‌روز نیاز دارد. با توجه به ماهیت پیچیده و پیش‌بینی‌ناپذیر هواشناسی، استفاده از فناوری رایانش ابری می‌تواند به بهبود کیفیت و دقت پیش‌بینی‌های هواشناسی کمک کند. هوش مصنوعی یکی از جذاب‌ترین و پرطرفدارترین حوزه‌های فناوری در دنیای امروز است.

این کتابخانه، قابلیت‌هایی مانند ترسیم نقشه‌های جوی، محاسبه پارامترهای جوی، تبدیل واحدهای داده، محاسبه میانگین و انحراف استاندارد داده‌ها و … را فراهم می‌کند. مدل تحقیق و پیش بینی آب و هوا (WRF) یک سیستم پیش بینی عددی آب و هوا Mesoscale ​​(میان‌مقیاس) است که هم برای تحقیقات جوی و هم برای کاربردهای پیش بینیِ عملیاتی طراحی شده است. دارای دو هسته دینامیکی، سیستمی همسان‌سازی داده ها و یک معماری نرم افزاری است که از محاسبات موازی (parallel) سیستم پشتیبانی می کند. این پروژه به دانشجویان اجازه می‌دهد که توانایی‌ها و مهارت‌های خود را در زمینه‌ای خاص نشان دهند و یک پروژه کامل و جامع را از ابتدا تا انتها به اتمام برسانند. پروژه پایانی معمولاً نیازمند تحقیق و برنامه‌ریزی جامع است و دانشجویان می‌توانند از آن به عنوان نمونه کار برای معرفی به کارفرمایان نیز استفاده کنند. توانایی پیش‌بینی در فواصل 10 دقیقه‌ای تا 15 ساعت آینده، با توجه به اینکه درک آن شهودی‌تر است، مورد توجه کاربران قرار گرفته است.

فصول ادامه‌ دوره به بررسی اصول پایتون، متغیرها، ساختارهای داده، و ابزارهای مورد استفاده در تحلیل داده‌های Raster و برداری می‌پردازند. از طریق پروژه‌ پایانی، دانشجوان امکان پیاده‌سازی عملی ایده‌ها و تکنیک‌های یادگرفته شده در تحلیل داده‌های علوم زمین را دارند. همچین برای بررسی وضعیت کیفی آب زیرزمینی در ایتدا نیاز به اجرا کد MODFLOW می باشیم. این کد همچنین یک کد پایه برای بررسی و مدل سازی جبهه آب شور و شیرین می باشد. پروژه برنامه نویسی فرصتی عالی برای تقویت مهارت‌های عملی و آماده‌سازی دانشجویان برای ورود به دنیای حرفه‌ای محسوب می‌شوند.

فصول دوره شامل تحلیل داده‌های لرزه‌ای، داده‌های هواشناسی، و داده‌های ژئوفیزیکی است. دانشجویان در طی دوره با نحوه کار با داده‌های SYNOPTIC، پردازش داده‌های Raster و برداری، و همچنین کاربرد مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در علوم زمین آشنا می‌شوند. بنابراین، رایانش ابری در حوزه هواشناسی بهبود قابل‌توجهی را در پیش‌بینی هوا و اقلیم، مدیریت بحران‌های آب‌وهوایی و ارائه خدمات هواشناسی به جامعه به ما می‌دهد. این فناوری می‌تواند به توسعه پایدار و افزایش امنیت برنامه‌ریزی شهری و روستایی نیز کمک کند. سیستم‌های هواشناسی هوشمند از شبکه‌ای از دستگاه‌های متصل به هم برای جمع‌آوری حجم وسیعی از داده‌ها از مکان‌های جغرافیایی مختلف استفاده می‌کنند. این دستگاه‌ها که مجهز به حسگر هستند، اطلاعات مربوط به آب‌وهوا را به طور مستمر رصد کرده و به مراکز داده متمرکز انتقال می‌دهند.

سپس داده ها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی پردازش و تجزیه و تحلیل می شوند تا پیش‌بینی‌های دقیق هواشناسی و به‌روزرسانی‌های بلادرنگ ایجاد شود. هرکدام از زبان‌های برنامه‌نویسی که بررسی کردیم، ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند و انتخاب زبان مناسب به نیازهای پروژه و هدف شما بستگی دارد. از یادگیری سریع پایتون گرفته تا کارایی بالای C++، هر زبان می‌تواند در حوزه خاصی از هوش مصنوعی به شما کمک کند. بنابراین، با توجه به نوع پروژه و علایق خود، زبانی را انتخاب کنید که بهترین ابزار را برای شما فراهم کند. دلیل اصلی این محبوبیت، سادگی و قابل فهم بودن این زبان است که برای تازه‌کارها و حرفه‌ای‌ها به یک اندازه جذاب است.

در این دوره سعی شده با ارائه گام‌به‌گام مراحل بارگذاری و خواندن داده‌ها، آماده‌سازی آنها و نهایتا مصورسازی آنها، زمینه‌ مناسبی برای استفاده از امکانات پایتون به پژوهش‌گران و دانشجویان فراهم شود. در نهایت شما در اتمام دوره به دانش کاملی از مدیریت آب زیرزمینی با رویکرد مدلسازی آب زیرزمینی خواهید رسید. در قسمت دیگری از این بخش به پیاده سازی عملی تاثیر تغییر اقلیم بر منابع آب زیرزمینی پرداخته خواهد شد. این کد php درخواست را را به سرویس OpenWeatherMap برای دریافت پیش بینی آب و هوا ارسال می کند.هنگام ارسال درخواست, کلید API و id شهر نیز بصورت query string در url ارسال می شود. پی استور با شعار «پیشرو و استوار در مسیر دانش» و با همکاری با افراد و اشخاص برجسته در زمینه‌های علمی گوناگون برای اعتلای امر خطیر آموزش تلاش می‌کند.

این زبان اغلب در توسعه الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی و سیستم‌هایی که نیاز به کارایی بالایی دارند، استفاده می‌شود. از این با توجه به سابقه تدریس حدود ۸ سال بنده در این زمینه تصمیم گرفتم تا یکبار برای همیشه به صورت جامع به مدلسازی آب زیرزمینی از مفاهیم تا آماده سازی داده ها، مدلسازی و اجرای سناریوهای عملی مختلف بپردازم. لذا در این دوره شما بدون نیاز به هیچ اطلاعاتی و بدون پیش نیاز به یادگیری مفاهیم آب زیرزمینی، درک مدلسازی آب زیرزمینی، دانش مدل سازی و دانش تحلیل نتایج آب زیرزمینی خواهید پرداخت. آینده برنامه ریزی در راه حل های آب و هوایی شامل پذیرش فن آوری های نوظهور است. برای مثال، محاسبات کوانتومی پتانسیل تسریع قابل توجهی در شبیه سازی های پیچیده آب و هوایی و الگوریتم های بهینه سازی را دارد، و راه های جدیدی برای پیشرفت در تحقیقات آب و هوایی و استراتژی های کاهش را باز می‌کند.

در این دوره، ابتدا به بررسی نصب پایتون و تنظیم محیط کاری مناسب برای تحلیل داده‌های علمی پرداخته می‌شود. سپس، آموزش کار با کتابخانه‌های کلیدی نظیر Numpy، Pandas، Matplotlib، Geopandas، Rasterio، و wrf-python برای تحلیل و مصورسازی داده‌های علمی ارائه می‌شود. جاوا یکی از قدیمی‌ترین و پایدارترین زبان‌های برنامه‌نویسی است که همچنان در پروژه‌های هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا می‌کند. این زبان به دلیل قابلیت اجرا در پلتفرم‌های مختلف، مناسب برای توسعه سیستم‌های بزرگ و پیچیده است. جاوا به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که برنامه‌هایی با عملکرد بالا و مقیاس‌پذیری مناسب ایجاد کنند. همچنین، وجود کتابخانه‌هایی مانند Weka و Deeplearning4j، آن را به گزینه‌ای مناسب برای پروژه‌های یادگیری ماشین تبدیل کرده است.

اگر شما هم به توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی علاقه‌مندید، باید بدانید که انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب یکی از مهم‌ترین قدم‌هاست. در این مقاله قراره با هم درباره بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی صحبت کنیم و ببینیم کدام زبان‌ها بیشترین کاربرد را در این زمینه دارند. در این درس از مجموعه دوره‌های آموزش برنامه نویسی مکتب خونه فنونی مورد بررسی قرار می‌گیرند که در نوشتن برنامه‌های با کیفیت مؤثرند. محور اصلی این فنون برنامه‌نویسی شیءگرا خواهد بود که در قابلیت نگهداری برنامه‌ها و استفاده مجدد از اجزای آن‌ها نقش کلیدی دارد. علاوه بر این، درستی کارکرد، سرعت اجرا و استفاده بهینه از حافظه عوامل کیفی دیگری هستند که مورد توجه این درس هستند.

اولین نسل از ماهواره آب و هوای قطبی چین دریافت داده های تاخیری توسط سه ایستگاه دریافت زمینی واقع در پکن، گوانگژو و سین کیانگ در کشورمان. دریافت داده‌های تاخیری ماهواره‌ای مدار قطبی مدار قطبی چین در چین توسط پکن، گوانگژو، سین‌کیانگ، جیاموسی و کیرونا سوئد، پنج ایستگاه دریافت زمینی برای دریافت حدود 14 مسیر ترانزیت در روز، رله مداری همچنان روی هواپیما ظاهر می‌شود. دریافت اطلاعات تاخیر ایستگاه دریافت زمین را نمی توان به طور دقیق پیش بینی کرد. اینترنت اشیا (IoT) و شبکه های حسگر، با برنامه نویسی، نقش مهمی در نظارت بر محیط زیست در زمان واقعی دارند. سنسورهای مستقر در اکوسیستم ها، اقیانوس ها و مناطق شهری داده هایی را در مورد دما، کیفیت هوا، تنوع زیستی و موارد دیگر جمع آوری می‌کنند.

افزایش ایمنی و آمادگیفناوری‌های هواشناسی هوشمند با ارائه هشدارهای دقیق و به موقع به بهبود ایمنی و آمادگی در برابر بلایای طبیعی مانند طوفان، گردباد و سیل کمک می‌کنند. هشدارهای اولیه به مردم اجازه می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه‌ برای به حداقل رساندن خطرات و محافظت از جان و دارایی خودشان انجام دهند. دانشجویانی که در رشته GIS تحصیل می‌کنند، می‌توانند از این دوره برای یادگیری ابزارهای پایتون در تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی استفاده کنند. برنامه دریافت تاخیر زمانی دقیق پیش بینی شده بر اساس جدول زمانی اصلی حمل و نقل ماهواره ای برای افزایش تعداد دوره زمانی دریافت داده تاخیری Fengyun-3 و دوره مشاهده داده های دریافتی است. یک سیستم هوش مصنوعی هر بار پیش بینی های سازگار (البته لزوماً صحیح) را ارائه خواهد داد. هنگامی که ما در مورد "داده های آب و هوا" صحبت می کنیم ، غالباً با داده های بزرگ روبرو هستیم - حجم زیادی از اطلاعات که شامل مقدار زیادی زمان و مناطق جغرافیایی است.

با استفاده از WRF-Python، محققان و علاقمندان به موضوعات هواشناسی می‌توانند بهترین استفاده را از داده‌های مدل‌های جوی WRF خود کنند و تحلیل‌های دقیق‌تری انجام دهند. این کتابخانه با ارائه ابزارهای قدرتمند و انعطاف‌پذیر به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌های پیچیده مدل‌های جوی را با سهولت مدیریت کنند و به تحلیل‌های دقیق‌تری دست یابند. این محصول آموزشی در رابطه با آموزش مصورسازی داده‌های هواشناسی در محیط زبان برنامه‌نویسی python است. ما به کمک کتابخانه‌های قدرتمندِ‌ پایتون از جملهWRF-Python ، Numpy، CartoPy و matplotlib به مصورسازی داده‌های هواشناسی می‌پردازیم. سی‌پلاس‌پلاس به دلیل سرعت بالا و کنترل دقیق بر منابع سخت‌افزاری، یکی از زبان‌های محبوب برای پروژه‌هایی است که به عملکرد بالا نیاز دارند.

وی در ادامه افزود که استفاده از EFA، سرعت محاسبه را تا 25 درصد افزایش داد.منظور از EFA یک آداپتور شبکه با تأخیر کم برای بارهای کاری (مانند بارهای کاری مبتنی بر MPI) است که به ارتباطات بین گره‌ای با پهنای باند بالا نیاز دارند. Weathernews با استفاده از خدمات وب آمازون (AWS) به دقت پیش‌بینی 90% دست یافت. به این ترتیب، یک سیستم محاسبات سنگین (HPC) خانگی در محل ساخته شد که به طور مداوم با افزایش تعداد سرورها بهبود می‌یافت. مدل آموزش دیده فوق اکنون قادر است 5 مجموعه مقادیر را از مجموعه اعتبار سنجی پیش بینی کند. ما برای ذخیره منظم ایست های بازرسی از پاسخگویی ModelCheckpoint و برای جلوگیری از آموزش در صورت عدم بهبود اعتبار سنجی، از پاسخ EarlyStopping استفاده می کنیم.

رایانش ابری یک فناوری است که این امکان را فراهم می‌کند تا اطلاعات و سرویس‌های مختلف در اینترنت بر اساس نیازهای مشتریان ارائه شود. در حوزه هواشناسی، استفاده از رایانش ابری به منظور ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های هواشناسی و پیش‌بینی هوا و اقلیم بسیار موثر است. رایانش ابری یک فناوری جدید است که به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند که اطلاعات و برنامه‌های خود را بصورت آنلاین و از راه دور ذخیره‌سازی و دسترسی به آن‌ها را فراهم کنند. این فناوری به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که از طریق اینترنت به منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی داده‌های خود دسترسی پیدا کنند و از امکانات محدودیت‌هایی که از لحاظ سخت‌افزاری و نرم‌افزاری قابل دسترس نیستند، بهره‌مند شوند. با این‌حال طرفداران بی‌شماری در سطح جهان دارد.این شرکت با سرمایه 1.76 میلیارد ین و تعداد 1049 کارمند به کار خود ادامه می‌دهد. در دنیای امروز که هوش مصنوعی به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی ما تبدیل شده است، انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی اهمیت بسیاری دارد.

2) سیستم انتقال داده های ماهواره ای Fengyun-3 از مدولاسیون QPSK چند حامل، تک قطبی، کدگذاری با استفاده از رمزگذاری کانولوشنال RS + (7.3/4) استفاده می کند. بخش قبلی به دلیل پهنای باند باریک عمدتاً برای انتقال داده های بلادرنگ با ظرفیت متوسط ​​استفاده می شود. بخش اخیر به طور گسترده در انتقال داده های جهانی در داخل و خارج از کشور استفاده می شود. هیچ برنامه ای در مدار وجود ندارد یعنی استفاده از فضای باند X برای منابع انتقال داده محدود است. با دقت پیش بینی ایستگاه زمینی دریافت بار دوره مشاهده داده ها، ما باید برنامه برنامه های ماهواره ای برای ضبط هر حمل و نقل، خروج، تاخیر در انتقال داده ها، ورودی به حافظه از دوره بار داده استاد.

زبان های برنامه نویسی مانند جاوا اسکریپت و D3.js برای ایجاد تجسم داده های قانع کننده ای استفاده می‌شود که داده های پیچیده آب و هوایی را برای عموم در دسترس قرار می‌دهد. نقشه ها، نمودارها و گرافیک های تعاملی آگاهی و درک عمومی از اثرات تغییرات آب و هوایی را افزایش می‌دهد. ارتباطات موثر، با برنامه نویسی، برای بسیج حمایت از اقدامات اقلیمی و تقویت حس مسئولیت در میان افراد و جوامع ضروری است. مدیریت منابع بهینهراه‌حل‌های هواشناسی هوشمند با بهینه‌سازی مدیریت منابع بر اساس الگوهای هواشناسی، به صنایع مختلف مانند کشاورزی، حمل‌ونقل و انرژی کمک می‌کند. کشاورزان می توانند درباره آبیاری و مدیریت محصولات تصمیم آگاهانه بگیرند، خطوط هوایی می‌توانند مسیرهای پرواز را بهتر برنامه‌ریزی کنند، و شرکت‌های انرژی می‌توانند تقاضا را بر اساس الگوهای مصرف مرتبط با آب‌وهوا پیش‌بینی کنند. توسعه شبکه های هوشمند، با برنامه نویسی و اتوماسیون، توزیع کارآمد انرژی را تسهیل می‌کند.

این ابزارها کشاورزان را قادر می‌سازد تا استفاده از منابع را با تجزیه و تحلیل شرایط خاک، نظارت بر سلامت محصولات و مدیریت آبیاری کارآمدتر بهینه کنند. با به حداقل رساندن زباله و افزایش بهره وری، کشاورزی دقیق به کاهش اثرات زیست محیطی شیوه های کشاورزی سنتی کمک می‌کند. با استفاده از رایانش ابری، اطلاعات هواشناسی از منابع مختلفی مانند سنسورهای هواشناسی، دستگاه‌های متصل به اینترنت و داده‌های ماهواره‌ای جمع‌آوری، ذخیره و پردازش می‌شود. این اطلاعات سپس به کاربران و محققان هواشناسی ارائه می‌شود تا بتوانند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد شرایط هوایی و رخدادهای آب‌وهوایی ارائه کنند. هواشناسی هوشمند به ادغام فناوری‌های پیشرفته مانند اینترنت اشیا (IoT)، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی (AI) و دستگاه‌های جمع آوری، پردازش و انتشار اطلاعات مربوط به آب‌وهوا اشاره دارد. از طریق استفاده از حسگرها، ایستگاه‌های هواشناسی، ماهواره‌ها و سایر ابزارهای جمع‌آوری داده‌ها، سیستم‌های هواشناسی هوشمند داده‌های زمان واقعی را در مورد دما، رطوبت، فشار هوا، سرعت باد و میزان بارندگی جمع‌آوری می‌کنند.

این دوره به زبان بسیار ساده و از ابتدایی ترین مفاهیم در زمینه مدلسازی آب زیرزمینی بهره می برد که هر مختصص علاقمندی در زمینه های فوق و محیط زیست می توانند شرکت کنند. از بین آنها کد MODFLOW که در محیط نرم افزاری GMS اجرا می گردد یکی از معتبرین کدهای مدلسازی عددی آب زیرزمینی می باشد. افراد بدون هیچ پیش نیاز نرم افزاری و دانش آب زیرزمینی می توانند در این دوره شرکت کنند. در این بخش مدل سازی آبخوان با استفاده از مدل های مخلتف یادگیری ماشین انجام خواهد شد. شما یاد می گیرید تا در هر آبخوان با هر خصوصیاتی به شبیه سازی تراز آب زیرزمینی با هر مدل یادگیری به مدل سازی بپردازید. اینجاست که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی وارد می شوند و ممکن است در نحوه درک آب و هوا انقلابی باشند.

هر زبان برنامه‌نویسی ویژگی‌ها و امکانات خاص خود را دارد که می‌تواند به نیازهای مختلف پروژه‌های هوش مصنوعی پاسخ دهد. در این مقاله، به بررسی بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای هوش مصنوعی می‌پردازیم و مزایا، معایب، کاربردها و ویژگی‌های خاص هرکدام را مرور می‌کنیم. مقابله با تغییرات آب و هوایی یک چالش جهانی است که نیاز به تلاش های مشترک دارد. برنامه نویسی همکاری بین المللی را با امکان به اشتراک گذاری داده ها، مدل ها و راه حل ها در سراسر مرزهای تسهیل می‌کند. پروژه های منبع باز و سیستم عامل های همکاری، محققان و توسعه دهندگان در سراسر جهان را قادر می‌سازد تا در راه حل های نوآورانه آب و هوایی با هم کار کنند. فناوری های برنامه نویسی، از جمله هواپیماهای بدون سرنشین و تصویربرداری ماهواره ای، به توسعه کشاورزی دقیق کمک می‌کنند.

برنامه نویسی امکان ایجاد مدل های آب و هوایی پیچیده و شبیه سازی هایی را فراهم می‌کند که به دانشمندان کمک می‌کند تا تعاملات پیچیده در سیستم آب و هوایی زمین را درک کنند. شبیه سازی های پیشرفته می‌توانند تاثیر عوامل مختلفی مانند جنگل زدایی، انتشار گازهای گلخانه ای و افزایش دما را پیش بینی کنند و به محققان اجازه دهند سناریوهای بالقوه را بررسی کنند و استراتژی هایی برای کاهش اثرات تغییرات آب و هوایی توسعه دهند. برنامه نویسی در توسعه پلتفرم ها و ابزارهای آموزشی که به افزایش آگاهی در مورد تغییرات آب و هوایی کمک می‌کند، نقش مهمی دارد. وب سایت های تعاملی، دوره های آنلاین و برنامه های آموزشی کاربران را در یادگیری در مورد علم تغییرات آب و هوایی، پیامدهای آن و اقدامات افراد برای کمک به پایداری درگیر می‌کنند. آموزش مبتنی بر فناوری کلید ایجاد یک جامعه جهانی است که متعهد به مقابله با چالش های آب و هوایی است. ماهواره هواشناسی Fengyun-3 نسل دوم ماهواره هواشناسی قطبی در مدار چین است، میزان داده های تاخیر بسیار بیشتر از مقدار داده های زمان واقعی است، دریافت تاخیری داده ها بر یکپارچگی داده های جهانی تاثیر زیادی دارد [ 1 ]] .

برای درک بخشی از داده هایی که با آنها کار می کنیم، هر ویژگی در زیر ترسیم شده است. همچنین نشان می دهد ناهنجاری ها در کجا وجود دارند که در هنگام عادی سازی برطرف می شوند. با استفاده از کد تخفیف بالا، ۴۰ درصد از مبلغ دوره که 1.400 هزار تومان است کسر می شود. پس از پرداخت به صفحه تکمیل ثبت نام هدایت می شوید و لینک دوره را مشاهده می کنید. در طول این دوره به مفاهیم پایه و اساسی این زبان قدرتمند تسلط پیدا خواهید کرد . این محصول آپدیت خواهد شد و تغییرات به طور رایگان در اختیار خریداران قرار خواهد گرفت.