Giriş: Arduino Kullanarak IoT'ye Giriş Eğitimi

Bu Türkiye konumunda gerçekleştirilen, eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, basit bir sensör uyarı sistemi oluşturarak Arduino'i gelişmiş tekniklerle programlamayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Arduino'in nasıl çalıştığını anlayabilecektir.
• Arduino'in ana bileşenlerine ve işlevlerine derinlemesine inebilecektir.
• Arduino IDE'sini kullanmadan Arduino'i programlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar Arduino'yi gerçek dünya uygulamaları için, örneğin ışıkları, motorları ve hareket algılama sensörlerini kontrol etmek üzere programlamayı öğreneceklerdir. Bu kurs, gerçek donanım bileşenlerinin canlı bir laboratuvar ortamında (yazılımla simüle edilmiş donanım değil) kullanılmasını varsayar.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Işıkları, motorları ve diğer cihazları kontrol etmek için Arduino'yi programlayabilme.
• Arduino'nin mimarisini, ek cihazlar için girişleri ve konektörleri anlayabilme.
• Arduino'nin işlevselliğini genişletmek için LCD'ler, ivmeölçerler, jiroskoplar ve GPS izleyiciler gibi üçüncü taraf bileşenleri ekleyebilme.
• C'den sürükle ve bırak dillerine kadar programlama dillerindeki çeşitli seçenekleri anlayabilme.
• Arduino'yi test edebilme, hatalarını ayıklayabilme ve gerçek dünya problemlerini çözmek için dağıtabilme.

Teknolojideki gelişmeler ve artan bilgi miktarı, hükümet de dahil olmak üzere birçok sektörde iş yapış şeklini dönüştürmektedir. Mobil cihazlar ve uygulamalar, akıllı sensörler ve cihazlar, bulut bilişim çözümleri ve vatandaş odaklı portallar nedeniyle hükümet veri üretimi ve dijital arşivleme oranları artmaktadır. Dijital bilgi genişledikçe ve karmaşıklaştıkça, bilgi yönetimi, işlenmesi, depolanması, güvenliği ve imhası da karmaşıklaşmaktadır. Yeni yakalama, arama, keşif ve analiz araçları, kuruluşların yapılandırılmamış verilerinden içgörü elde etmelerine yardımcı olmaktadır. Hükümet pazarı, bilginin stratejik bir varlık olduğunun farkına varmakta ve hükümetin görev gereksinimlerini daha iyi karşılamak ve yerine getirmek için hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış bilgileri koruması, kullanması ve analiz etmesi gerekmektedir. Hükümet liderleri, görevlerini başarıyla tamamlamak için veri odaklı kuruluşlara dönüşmeye çalışırken, olaylar, insanlar, süreçler ve bilgiler arasındaki bağımlılıkları ilişkilendirmek için zemin hazırlamaktadır.

Yüksek değerli hükümet çözümleri, en yıkıcı teknolojilerin bir karışımından oluşturulacaktır:

• Mobil cihazlar ve uygulamalar
• Bulut hizmetleri
• Sosyal iş teknolojileri ve ağ oluşturma
• Big Data ve analitik

IDC, 2020 yılına kadar BT endüstrisinin 5 trilyon dolara ulaşacağını, yani günümüzden yaklaşık 1,7 trilyon dolar daha fazla olacağını ve endüstrinin büyümesinin %80'inin bu 3. Platform teknolojileri tarafından yönlendirileceğini tahmin etmektedir. Uzun vadede, bu teknolojiler artan dijital bilginin karmaşıklığıyla başa çıkmak için temel araçlar olacaktır. Big Data, akıllı endüstri çözümlerinden biridir ve hükümetin büyük miktarda veriyi analiz ederek ortaya çıkan kalıplara dayanarak harekete geçerek daha iyi kararlar almasını sağlar — ilişkili ve ilişkisiz, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış.

Ancak bu başarıları elde etmek, sadece büyük miktarda veri biriktirmekten çok daha fazlasını gerektirir. Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Politikası Ofisi'nden Tom Kalil ve Fen Zhao, OSTP Blog'daki bir gönderide, “Bu Big Data hacminin anlamlandırılması, geniş ve çeşitli bilgi akışlarından analiz edip faydalı bilgi çıkarabilecek son teknoloji araçlar ve teknolojiler gerektirir” diye yazdı.

Beyaz Saray, ajansların bu teknolojileri bulmasına yardımcı olmak için 2012 yılında Ulusal Big Data Araştırma ve Geliştirme Girişimi'ni başlattı. Girişim, Big Data'nin patlamasından ve onu analiz etmek için gereken araçlardan en iyi şekilde yararlanmak için 200 milyon dolardan fazla içeriyordu.

Big Data'nin oluşturduğu zorluklar, vaat ettiği kadar caydırıcıdır. Verileri verimli bir şekilde depolamak bu zorluklardan biridir. Her zaman olduğu gibi, bütçeler dardır, bu nedenle ajanslar depolama başına megabayt fiyatını en aza indirmeli ve kullanıcıların istediklerinde ve ihtiyaç duydukları şekilde erişebilmeleri için verileri kolayca erişilebilir tutmalıdır. Büyük miktarda veriyi yedeklemek zorluğu artırır.

Verileri etkili bir şekilde analiz etmek bir diğer büyük zorluktur. Birçok ajans, dağlarca veriyi eleyerek ve onlara daha verimli çalışmalarına yardımcı olabilecek eğilimleri tespit etmelerini sağlayarak ticari araçlar kullanmaktadır. (MeriTalk tarafından yapılan son bir araştırmaya göre, federal BT yöneticileri Big Data'nin ajansların 500 milyar dolardan fazla tasarruf etmesine ve aynı zamanda görev hedeflerini yerine getirmesine yardımcı olabileceğine inanıyor.).

Özel olarak geliştirilen Big Data araçları da ajansların verilerini analiz etme ihtiyacını karşılamasına olanak tanıyor. Örneğin, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'nın Hesaplamalı Veri Analitiği Grubu, Piranha veri analitiği sistemini diğer ajansların kullanımına sundu. Sistem, tıbbi araştırmacıların aort anevrizmalarına karşı doktorları uyarabilecek bir bağlantı bulmasına yardımcı oldu. Ayrıca, özgeçmişleri eleyerek iş adaylarını işe alım yöneticileriyle eşleştirmek gibi daha basit görevler için de kullanılmaktadır.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Arduino donanımı ve Arduino (C/C++) dilini kullanarak bir robot nasıl oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hem yazılım hem de donanım bileşenlerini içeren robotik bir sistemi oluşturmak ve çalıştırmak
• Robotik teknolojilerde kullanılan temel kavramları anlamak
• Motorları, sensörleri ve mikrodenetleyicileri çalışan bir robota monte etmek
• Bir robotun mekanik yapısını tasarlamak

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Hobi sahipleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Donanım kitleri eğitmen tarafından eğitimden önce belirlenecektir, ancak kabaca aşağıdaki bileşenleri içerecektir:

• Arduino kart
• Motor kontrolörü
• Mesafe sensörü
• Bluetooth slave
• Prototipleme kartı ve kablolar
• USB kablosu
• Araç kiti

• Katılımcıların kendi donanımlarını satın alması gerekmektedir.
• Bu eğitimi özelleştirmek isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

Insurtech (veya Dijital Sigortacılık), sigorta + yeni teknolojilerin birleşimidir. Insurtech alanında "dijital sigortacılar", maliyetleri düşürmek, müşteri deneyimini iyileştirmek ve operasyonlarının çevikliğini artırmak için iş ve operasyon modellerine teknolojik yenilikler uygular.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitimde katılımcılar, kuruluşları içinde ve sektör genelinde dijital dönüşümü gerçekleştirmek için gereken teknolojileri, yöntemleri ve zihniyeti anlayacaklardır. Bu eğitim, büyük resmi anlamak, abartıdan ve jargonlardan kurtulmak ve Insurtech stratejisi oluşturmaya ilk adımı atmak isteyen yöneticilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Insurtech'ü ve tüm bileşenlerini akıllıca ve sistematik olarak tartışmak
• Insurtech içindeki her temel teknolojinin rolünü belirlemek ve demistifiye etmek
• Kuruluşları içinde Insurtech'ü uygulamak için genel bir strateji oluşturmak

Hedef Kitle

• Sigortacılar
• Sigorta sektöründeki teknologlar
• Sigorta paydaşları
• Danışmanlar ve iş analistleri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve vaka çalışması grup etkinlikleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerde verimliliği, gerçek zamanlı işlemeyi ve yeniliği sağlamak için IoT ve uç bilişimin potansiyelini anlamak isteyen orta düzeydeki BT profesyonelleri ve iş yöneticilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimin prensiplerini ve dijital dönüşümdeki rollerini anlayabilecektir.
• İmalat, lojistik ve enerji sektörlerinde IoT ve uç bilişim kullanım senaryolarını belirleyebilecektir.
• Uç ve bulut bilişim mimarileri ve dağıtım senaryoları arasındaki farkları ayırt edebilecektir.
• Tahmini bakım ve gerçek zamanlı karar verme için uç bilişim çözümleri uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki geliştiriciler, sistem mimarları ve akıllı veri işleme ve analiz yetenekleriyle IoT uygulamalarını geliştirmek için Edge AI'ü kullanmak isteyen sektör profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge AI'ün temellerini ve IoT'deki uygulamasını anlayabilecektir.
• IoT cihazları için Edge AI ortamlarını kurup yapılandırabilecektir.
• IoT uygulamaları için uç cihazlarda yapay zeka modelleri geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
• IoT sistemlerinde gerçek zamanlı veri işleme ve karar alma mekanizmalarını uygulayabilecektir.
• Edge AI'ü çeşitli IoT protokolleri ve platformlarıyla entegre edebilecektir.
• IoT için Edge AI'te etik hususları ve en iyi uygulamaları ele alabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim Türkiye(çevrimiçi veya yerinde) ürün yöneticileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Amaçları, daha hızlı performans için kaynak ağdaki akıllı cihazları kullanarak veri yönetimini merkeziyetsizleştirmek için Edge Computing'i kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Edge Computing'in temel kavramlarını ve avantajlarını anlayabilecektir.
• Edge Computing'in uygulanabileceği kullanım durumlarını ve örnekleri belirleyebilecektir.
• Daha hızlı veri işleme ve azaltılmış operasyonel maliyetler için Edge Computing çözümleri tasarlayabilecek ve oluşturabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), IoT ve uç bilişim çözümlerini optimize etmek için Federated Learning'yı uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT ve uç bilişimde Federated Learning'nın prensiplerini ve faydalarını anlayabilecektir.
• Dağıtık yapay zeka işleme için IoT cihazlarına Federated Learning modellerini uygulayabilecektir.
• Uç bilişim ortamlarında gecikmeyi azaltıp gerçek zamanlı karar almayı iyileştirebilecektir.
• IoT sistemlerinde veri gizliliği ve ağ kısıtlamaları ile ilgili zorlukların üstesinden gelebilecektir.

Diğer teknolojilerin aksine, IoT, mekanik, Electronics, donanım yazılımı, orta yazılım, bulut, analitik ve mobil gibi neredeyse tüm temel mühendislik dallarını kapsayan çok daha karmaşıktır. Mühendislik katmanlarının her biri için ekonomi, standartlar, düzenlemeler ve en son gelişmeler söz konusudur. İlk kez, IoT Mühendisliğinin bu kritik yönlerinin tamamını kapsayan mütevazı bir kurs sunulmaktadır.

Özet

Nesnelerin İnterneti'ndeki en son gelişmelerin kapsamlı bir eğitim programı.

IoT sistemini ve bileşenlerini ve bunun işletmelere ve kuruluşlara nasıl yardımcı olabileceğini anlamak için çeşitli teknoloji alanlarını kapsar.

Endüstriyel IoT, Akıllı Şehirler, Perakende, Seyahat ve Ulaşım gibi farklı sektörlerdeki pratik IoT uygulamalarını sergileyen canlı demolar ve bağlı cihazlar ve nesneler etrafındaki kullanım durumları.

Hedef Kitle

İşletmelerindeki iş ve operasyonel süreçlerden sorumlu yöneticiler ve sistemlerini ve süreçlerini daha verimli hale getirmek için IoT'nin nasıl kullanılabileceğini öğrenmek isteyenler.

Yeni girişimler kurmak isteyen ve IoT teknolojisi ortamını daha iyi anlamak ve bunu etkili bir şekilde nasıl kullanabileceklerini görmek isteyen girişimciler ve yatırımcılar.

Nesnelerin İnterneti veya IoT pazar değeri için yapılan tahminler çok büyüktür, çünkü tanımı gereği IoT, tüm tüketici, işletmeler arası ve devlet sektörlerini kapsayan entegre ve yaygın bir cihaz, sensör ve işlem gücü katmanıdır. IoT, artan sayıda bağlantıyı temsil edecek: bugün 1.9 milyar cihaz ve 2018'de 9 milyar. O yıl, akıllı telefonlar, akıllı TV'ler, tabletler, giyilebilir bilgisayarlar ve PC'lerin toplam sayısına yaklaşık olarak eşit olacaktır.

Tüketici alanında, mutfak ve ev aletleri, park etme, RFID, aydınlatma ve ısıtma ürünleri ve Endüstriyel İnternet'teki bir dizi uygulama dahil olmak üzere birçok ürün ve hizmet zaten IoT'ye geçmiştir.

Ancak, IoT'nin temel teknolojileri yeni değildir, çünkü M2M iletişimi İnternetin doğuşundan beri mevcuttur. Ancak son birkaç yılda değişen şey, her evde akıllı telefonların ve tabletlerin yaygın olarak benimsenmesiyle birlikte bir dizi ucuz kablosuz teknolojinin ortaya çıkmasıdır. Mobil cihazlardaki patlayıcı büyüme, mevcut IoT talebine yol açmıştır.

IoT işindeki sınırsız fırsatlar nedeniyle, çok sayıda küçük ve orta ölçekli girişimci bir IoT altın hücumuna katılmıştır. Ayrıca, açık kaynaklı elektronik ve IoT platformlarının ortaya çıkmasıyla, bir IoT sisteminin geliştirme maliyeti ve büyük ölçekli üretimini yönetmek giderek daha uygun fiyatlı hale gelmektedir. Mevcut elektronik ürün sahipleri, cihazlarını İnternet veya bir mobil uygulamayla entegre etmek için baskı görmektedir.

Bu eğitim, gelişmekte olan bir endüstrinin teknoloji ve iş incelemesi için tasarlanmıştır, böylece IoT meraklıları/girişimcileri IoT teknolojisinin ve işinin temellerini kavrayabilir.

Kurs Hedefi

Kursun temel amacı, ev ve şehir otomasyonu (akıllı evler ve şehirler), Endüstriyel İnternet, sağlık, Govt., Mobil Hücresel ve diğer alanlardaki IoT uygulamalarının ortaya çıkan teknolojik seçeneklerini, platformlarını ve vaka çalışmalarını tanıtmak.

IoT'nin tüm unsurlarının temel tanıtımı-Mekanik, Electronics/sensör platformu, Kablosuz ve kablolu protokoller, Mobil-Electronics entegrasyonu, Mobil-kurumsal entegrasyonu, Veri analitiği ve Toplam kontrol düzlemi

IoT için M2M Kablosuz protokolleri- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Hangisini ne zaman ve nerede kullanmalısınız?

Kayıt, veri toplama ve kontrol için Mobil/Masaüstü/Web uygulaması- IoT için mevcut M2M veri toplama platformu-Xively, Omega ve NovoTech vb.

IoT için güvenlik sorunları ve güvenlik çözümleri

IoT için açık kaynaklı/ticari elektronik platformu-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC vb.

AWS-IoT uygulamaları, Azure -IOT, Watson-IOT bulutu ve diğer küçük IoT bulutları için açık kaynaklı/ticari kurumsal bulut platformu

Ev otomasyonu, duman alarmı, araçlar, askeri, ev sağlığı vb. gibi bazı yaygın IoT cihazlarının iş ve teknolojisi üzerine çalışmalar.

Unlike other technologies, IoT is far more complex encompassing almost every branch of core Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics and Mobile. For each of its engineering layers, there are aspects of economics, standards, regulations and evolving state of the art. This is for the firs time, a modest course is offered to cover all of these critical aspects of IoT Engineering.

For manufacturing professional, most critical aspect is to understand the advancement in the area of Industrial Internet of things, which includes predictive and preventative maintenance, condition based monitoring of the machines, production optimization, energy optimization, supply-chain optimization and uptime of manufacturing utilities etc.

Summary

• An advanced training program covering the current state of the art in Internet of Things in Smart Factories.
• Cuts across multiple technology domains to develop awareness of an IoT system and its components and how it can help manufacturing managerial professionals
• Live demo of model IIoT applications for smart factories

Target Audience

• Managers responsible for business and operational processes within their respective manufacturing organizations and want to know how to harness IoT to make their systems and processes more efficient.

Duration 3 Days ( 8 hours / day)

Estimates for Internet of Things or IoT market value are massive, since by definition the IoT is an integrated and diffused layer of devices, sensors, and computing power that overlays entire consumer, business-to-business, and government industries. The IoT will account for an increasingly huge number of connections: 1.9 billion devices today, and 9 billion by 2018. That year, it will be roughly equal to the number of smartphones, smart TVs, tablets, wearable computers, and PCs combined.

In the consumer space, many products and services have already crossed over into the IoT, including kitchen and home appliances, parking, RFID, lighting and heating products, and a number of applications in Industrial Internet.

However the underlying technologies of IoT are nothing new as M2M communication existed since the birth of Internet. However what changed in last couple of years is the emergence of number of inexpensive wireless technologies added by overwhelming adaptation of smart phones and Tablet in every home. Explosive growth of mobile devices led to present demand of IoT.

Industrial IoT, or IIoT for manufacturing has been widely in use since 2014 and since then a large number of IIoT innovations have taken place. This course will introduce all the important aspects of innovations in Industrial IoT area.

This training is intended for a technology and business review of an emerging industry so that IoT enthusiasts/entrepreneurs can grasp the basics of IoT technology and business.

Course Objective

Main objective of the course is to introduce emerging technological options, platforms and case studies of IoT implementation in smart factories for manufacturing sectors.

1. Studies of business and technology of some of the common IIoT platform like Siemens MindSphere and Azure IoT.
2. Open source /commercial enterprise cloud platform for AWS-IoT apps, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT cloud in addition to other minor IoT clouds
3. Open source/commercial electronics platform for IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC etc
4. Security issues and security solutions for IIoT
5. Mobile/Desktop/Web app- for registration, data acquisition and control –
6. M2M Wireless protocols for IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : When and where to use which one?
7. Basic introduction of all the elements of IoT-Mechanical, Electronics/sensor platform, Wireless and wireline protocols, Mobile to Electronics integration, Mobile to enterprise integration, Data-analytics and Total control plane

Internet of Things (IoT), fiziksel nesneleri ve yazılım uygulamalarını kablosuz olarak bağlayan bir ağ altyapısıdır; bu sayede birbirleriyle iletişim kurabilir ve ağ iletişimi, bulut bilişim ve veri yakalama yoluyla veri alışverişinde bulunabilirler.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Raspberry Pi kullanarak bir IoT sensör sistemi oluşturarak IoT'nin temellerini öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• IoT'nin ilkelerini, IoT bileşenleri ve iletişim teknikleri dahil olmak üzere anlayabilmek
• IoT uygulamaları için Raspberry Pi'i nasıl kuracaklarını öğrenmek
• Kendi IoT Sensör Sistemlerini oluşturup kullanıma sunabilmek

Hedef Kitle

• Hobi amaçlı kullanıcılar
• Donanım/yazılım mühendisleri ve teknisyenler
• Tüm sektörlerdeki teknik personel
• Yeni başlayan geliştiriciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Raspberry Pi çeşitli işletim sistemlerini ve programlama dillerini destekler. Bu kurs, işletim sistemi olarak Linux tabanlı Raspbian ve programlama dili olarak Python kullanacaktır. Belirli bir kurulum talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçiniz.
• Katılımcılar Raspberry Pi donanımını ve bileşenlerini satın almaktan sorumludur.

Machine-to-Machine (M2M), ağa bağlı mekanik veya elektronik cihazlar arasındaki doğrudan otomatik iletişimi ifade eder.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde Türkiye, katılımcılar NB-IoT’ün (aynı zamanda LTE Cat NB1 olarak da bilinir) çeşitli yönlerini, bir örnek NB-IoT tabanlı uygulama geliştirip dağıtırken öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• NB-IoT’ün farklı bileşenlerini ve bir ekosistem oluşturmak için nasıl bir araya geldiklerini tanımlayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarına yerleşik güvenlik özelliklerini anlayıp açıklayabileceklerdir.
• NB-IoT cihazlarını izlemek için basit bir uygulama geliştirebileceklerdir.

ThingsBoard, açık kaynaklı bir IoT platformudur ve IoT çözümleriniz için cihaz yönetimi, veri toplama, işleme ve görselleştirme imkanı sunar.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar ThingsBoard'i kendi IoT çözümlerine nasıl entegre edeceklerini öğreneceklerdir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• ThingsBoard'i kurma ve yapılandırma
• ThingsBoard'in temel özelliklerini ve mimarisini anlama
• ThingsBoard ile IoT uygulamaları geliştirme
• Telemetri cihaz verilerinin yönlendirilmesi için ThingsBoard'i Kafka ile entegre etme
• Birden fazla cihazdan veri toplamak için ThingsBoard'i Apache Spark ile entegre etme

Hedef Kitle

• Yazılım mühendisleri
• Donanım mühendisleri
• Geliştiriciler

Eğitim Formatı

• Kısmen ders, kısmen tartışma, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışma

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.