کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python

  • کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python
کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python

خرید کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python:

۳۰,۰۰۰ تومان

  • نسخه کتاب فعلی به زبان لاتین می‌باشد.
  • کتاب به صورت فایل می‌باشد و پس از خرید بلافاصله در دسترس شما قرار می‌گیرد.
  • در صورت هرگونه سؤال با ایمیل و یا شماره پشتیبانی سایت در تماس باشید.

کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python: Bridging Theory and Practice Through Insights, Techniques, and Tools for Effective Time Series Analysis in Python (English Edition) (تسلط بر تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی با پایتون: پلی میان تئوری و عمل با بهره‌گیری از بینش‌ها، تکنیک‌ها و ابزار برای تحلیل مؤثر سری‌های زمانی در پایتون (ویرایش انگلیسی)) یک راهنمای ضروری برای کسانی است که به دنبال استفاده از قدرت داده‌های سری زمانی در کار خود هستند.

در ادامه مقدمه‌ای از را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python:

خوش آمدید به “تحلیل و پیش‌بینی سری‌های زمانی کاربردی با پایتون”

کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python شما را به دنیای تحلیل سری‌های زمانی، یکی از ارکان اصلی علم داده با کاربردهای گسترده در صنایع مختلف، راهنمایی می‌کند. فرقی نمی‌کند یک دانشمند باتجربه‌ی داده باشید که می‌خواهید درک خود را از روش‌های سری‌های زمانی عمیق‌تر کنید، یا یک فرد مبتدی باشید که مشتاق هستید تا پتانسیل پایتون را برای تحلیل داده‌های ترتیبی کشف کنید، این کتاب به عنوان راهنمای جامع شما طراحی شده است.

تحلیل سری‌های زمانی شامل روش‌ها، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های متعددی است که برای کشف الگوها، روندها و بینش‌ها در داده‌های ترتیبی (توالی دار) به کار می‌رود. ما با رویکردی عملی و دست‌به‌کار، به مفاهیم اساسی تحلیل سری‌های زمانی می‌پردازیم، روش‌های پیشرفته را بررسی می‌کنیم و آموزش‌های گام به گام برای پیاده‌سازی این تکنیک‌ها با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند pandas، NumPy، Matplotlib، Statsmodels و موارد دیگر ارائه می‌دهیم.

در طی مطالعه‌ی کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌های سری‌های زمانی را به صورت تصویری نمایش دهید، ویژگی‌های معنادار استخراج کنید، مدل‌های پیش‌بینی بسازید و عملکرد آن‌ها را ارزیابی کنید. ما از روش‌های کلاسیک مانند ARIMA و تعدیل نمایی (exponential smoothing) تا رویکردهای مدرن مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را پوشش می‌دهیم تا تکنیک‌های متنوعی را برای سناریوهای مختلف داده و نیازهای کسب‌وکار ارائه دهیم.

هر فصل کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python به گونه‌ای طراحی شده است که هم مبانی تئوری و هم کاربردهای عملی را ارائه دهد و اطمینان حاصل کند که شما نه تنها اصول اساسی را درک می‌کنید، بلکه مهارت لازم برای اعمال موثر آن‌ها در پروژه‌های دنیای واقعی را نیز به دست می‌آورید. در این مسیر، با نمونه کدهای پایتون، نمودارهای توضیحی و تمرین‌های عملی برای تقویت یادگیری و تعمیق درک خود مواجه خواهید شد.

کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python شامل ۹ فصل است که هر فصل یک ماژول کامل و مستقل به شمار می‌رود و به عنوان راهنمای جامع شما برای تسلط بر سری‌های زمانی در پایتون عمل می‌کند. فرقی نمی‌کند در حال تحلیل داده‌های مالی، پیش‌بینی فروش، برآورد تقاضا یا بررسی قرائت سنسور باشید، تکنیک‌های ارائه شده در این کتاب شما را به ابزار و دانش لازم برای مقابله با چالش‌های گسترده سری‌های زمانی مجهز می‌کند.

از شما دعوت می‌کنم با من در این سفر همراه شوید و دنیای جذاب تحلیل سری‌های زمانی با پایتون را کشف کنید.

فصل ۱: مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی:

در این فصل از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، سفری را برای کشف مفاهیم اساسی تحلیل سری‌های زمانی و کاربردهای آن در حوزه‌های مختلف آغاز می‌کنیم.

با معرفی مفهوم داده‌های سری زمانی و اهمیت آن در تحلیل داده‌های ترتیبی شروع می‌کنیم. ما از طریق مثال‌های دنیای واقعی نشان می‌دهیم که چگونه تحلیل سری‌های زمانی در صنایع مختلف مانند امور مالی، بهداشت، تولید و موارد دیگر نقش اساسی دارد. فرقی نمی‌کند یک فرد مبتدی یا یک فرد با تجربه باشید، این فصل به عنوان مقدمه‌ای ضروری برای درک نقش تحلیل سری‌های زمانی در کاربردهای علم داده‌ی مدرن عمل می‌کند.

فصل ۲: مرور کلی کتابخانه‌های سری‌های زمانی در پایتون

در این فصل از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، خوانندگان سفری را برای کشف کتابخانه‌های محبوب سری‌های زمانی در پایتون آغاز می‌کنند و از طریق مثال‌ها و تصاویر کاربردی، به درک ویژگی‌ها و کاربردهای آن‌ها می‌رسند.

۱. کتابخانه Pandas:

این سفر با کتابخانه Pandas آغاز می‌شود. Pandas یک کتابخانه polyvore است که قابلیت‌های قدرتمندی برای مدیریت داده‌های سری‌های زمانی ارائه می‌دهد.

۲. کتابخانه NumPy:

در ادامه، به نقش NumPy در محاسبات عددی برای تحلیل سری‌های زمانی می‌پردازیم.

۳. کتابخانه Statsmodels:

این فصل همچنین قابلیت‌های Statsmodels را برای مدل‌سازی آماری و پیش‌بینی به نمایش می‌گذارد.

۴. سایر کتابخانه‌های مهم:

علاوه بر این، خوانندگان با سایر کتابخانه‌های مهم مانند Prophet و AutoTS آشنا می‌شوند که ویژگی‌های پیشرفته‌ای را برای پیش‌بینی و مدل‌سازی سری‌های زمانی ارائه می‌دهند.

با تکیه بر این کاوش جامع، خوانندگان دانش و ابزار لازم برای مهار توانایی‌های پایتون برای تحلیل مؤثر سری‌های زمانی را به دست خواهند آورد.

فصل ۳: تجسم داده‌های سری‌های زمانی

در این فصل از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، خوانندگان با انواع مختلفی از تکنیک‌های تجسم سری‌های زمانی که توسط کتابخانه‌های پایتون تسهیل شده‌اند، آشنا می‌شوند.

فصل 3 کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python

۱. کتابخانه‌های تجسم سری‌های زمانی در پایتون:

این فصل از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، با مرور کلی کتابخانه‌های تجسم سری‌های زمانی در پایتون آغاز می‌شود.

۲. ترسیم‌های پایه با Matplotlib:

سپس، با بررسی قابلیت‌های اساسی رسم نمودار با استفاده از Matplotlib، درک پایه‌ای از تجسم داده‌های سری‌های زمانی را به دست خواهید آورد.

۳. تجسم‌های پیشرفته با Seaborn:

بعد از آن، با قابلیت‌های تجسم پیشرفته با استفاده از Seaborn آشنا می‌شوید. Seaborn به شما امکان می‌دهد تا به راحتی الگوها و روابط پیچیده زمانی را تحلیل کنید.

۴. تجسم‌های تعاملی با Plotly:

این بخش از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، با کاوش در تجسم‌های تعاملی سری‌های زمانی با استفاده از Plotly به پایان می‌رسد. Plotly به شما قدرت ایجاد نمودارهای پویا و تعاملی را می‌دهد که درک عمیق‌تری از داده‌های سری‌های زمانی را تسهیل می‌کند.

با تکیه بر مثال‌های کاربردی و راهنمایی‌های گام به گام، خوانندگان در استفاده از ابزارهای تجسم پایتون برای تحلیل و تفسیر مؤثر سری‌های زمانی مهارت پیدا خواهند کرد.

فصل ۴: تحلیل اکتشافی داده‌های سری‌های زمانی

در این فصل جامع از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، خوانندگان سفری را به ماهیت بنیادی تحلیل داده‌های سری‌های زمانی آغاز می‌کنند.

۱. بارگذاری و بررسی اولیه‌ی داده‌ها:

با شروع از کارهای ضروریِ بارگذاری و بررسی اولیه‌ی داده‌های سری‌های زمانی، خوانندگان در پیمایش مجموعه داده‌های متنوع مهارت پیدا می‌کنند.

۲. آمار توصیفی:

از طریق کاوش در آمار توصیفی، خوانندگان بینش‌های کلیدی در مورد ویژگی‌ها و توزیع داده‌های سری‌های زمانی به دست می‌آورند که مبنایی برای تحلیل‌های عمیق‌تر ایجاد می‌کند.

۳. تکنیک‌های پیشرفته:

این بخش از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، همچنین با بررسی تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند تجزیه‌ی سری‌های زمانی، تحلیل ایستایی و تحلیل خودهمبستگی، خوانندگان را به ابزارهایی برای تشخیص الگوها و ساختارهای زیربنایی در داده‌های سری‌های زمانی مجهز می‌کند.

۴. آمارهای متحرک:

علاوه بر این، خوانندگان با اهمیت آمارهای متحرک در کشف روندها و تغییرات زمانی آشنا می‌شوند و این امر آن‌ها را قادر می‌سازد تا بینش‌های معناداری را از مجموعه داده‌های پویا استخراج کنند.

این بخش از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python با تکیه بر مثال‌های کاربردی و توضیحات روشن، به عنوان راهنمای ضروری برای تسلط بر اصول اساسی تحلیل داده‌های سری‌های زمانی عمل می‌کند.

فصل ۵: مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی

در این فصل از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، پرمحتوا، خوانندگان به دنیای پیچیده‌ی مهندسی ویژگی برای داده‌های سری‌های زمانی وارد می‌شوند.

۱. مهندسی ویژگی تک‌متغیره:

با کاوش در تکنیک‌های مهندسی ویژگی تک‌متغیره، خوانندگان یاد می‌گیرند که چگونه ویژگی‌های مبتنی بر تاخیر ایجاد کنند، آمارهای متحرک را محاسبه کنند، آمارهای پنجره‌ی گسترش‌پذیر را استخراج کنند و میانگین‌های متحرک نمایی را محاسبه کنند. از طریق مثال‌های کاربردی و توضیحات گام به گام، خوانندگان درک عمیقی از کاربرد و اهمیت هر تکنیک در کشف الگوها و روابط زمانی در داده‌های سری‌های زمانی تک‌متغیره به دست خواهند آورد.

۲. مهندسی ویژگی چندمتغیره:

این فصل از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، با ورود به حوزه‌ی مهندسی ویژگی چندمتغیره، به خوانندگان نحوه‌ی ساخت ویژگی‌های چندمتغیره مبتنی بر تاخیر، تولید ویژگی‌های مبتنی بر اصطلاحات برهم‌کنش و استخراج ویژگی‌های تجمعی را آموزش می‌دهد. با تسلط بر این تکنیک‌ها، خوانندگان مهارت استخراج بینش‌های ارزشمند و تقویت قدرت پیش‌بینی مدل‌های سری‌های زمانی خود را به دست می‌آورند که این امر موجب ارتقاء تلاش‌های آن‌ها در علم داده می‌شود.

فصل ۶: پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکرد یادگیری ماشین – بخش ۱

در این فصل پرمحتوا از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، خوانندگان سفری جذاب را به دنیای متنوع تکنیک‌ها و مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی آغاز می‌کنند.

فصل 6 کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python

۱. مدل ARIMA (میانگین متحرک خودرگرسیونی با انتگرال‌گیری):

این فصل با بررسی عمیق مدل ARIMA، که یک الگوی بنیادی در پیش‌بینی سری‌های زمانی محسوب می‌شود، آغاز می‌گردد. خوانندگان با ماهیت این مدل و کاربرد آن در کشف الگوها و روندهای زمانی آشنا خواهند شد.

۲. تجزیه‌ی فصلی سری‌های زمانی (STL):

در ادامه، این بخش از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، فرآیند تجزیه‌ی فصلی داده‌های سری‌های زمانی را روشن می‌کند. خوانندگان می‌آموزند که چگونه یک سری زمانی را به اجزای تشکیل دهنده‌ی آن، یعنی روند، فصلی بودن و نویز، تجزیه کنند.

۳. مدل‌های تعدیل نمایی (Exponential Smoothing):

سپس، خوانندگان به دنیای مدل‌های تعدیل نمایی وارد می‌شوند و با کارایی آنها در کشف الگوهای پنهان و ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق آشنا می‌گردند.

۴. فیس‌بوک پروفت (Facebook Prophet):

این بخش از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، همچنین قابلیت‌های چشمگیر فیس‌بوک پروفت را آشکار می‌کند. خوانندگان با رابط کاربری آسان و توانایی‌های قدرتمند این ابزار در پیش‌بینی سری‌های زمانی آشنا خواهند شد.

۵. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM):

در انتها، خوانندگان با الگوریتم قدرتمند یادگیری ماشین به نام ماشین بردار پشتیبان (SVM) آشنا می‌شوند. این الگوریتم در مدیریت روابط غیرخطی و ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق در داده‌های سری‌های زمانی مهارت دارد.

با تکیه بر مثال‌های کاربردی و توضیحات عمیق، خوانندگان به دانش و مهارت لازم برای پیمایش دنیای پیچیده‌ی پیش‌بینی سری‌های زمانی مجهز می‌شوند. این دانش به آنها قدرت کشف بینش‌های ارزشمند و اتخاذ تصمیمات آگاهانه بر اساس داده‌ها را می‌بخشد.

فصل ۷: پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکرد یادگیری ماشین – بخش ۲

فصل هفتم کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، سفری جذاب در دنیای الگوریتم‌های متنوع یادگیری ماشین برای پیش‌بینی سری‌های زمانی است.

۱. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM):

ابتدا با مروری جامع بر مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) آغاز می‌کنیم. در این بخش با پیچیدگی‌های این چارچوب احتمالی و کاربرد آن در کشف حالات پنهان و گذارها در داده‌های سری‌های زمانی آشنا می‌شوید.

۲. فرایندهای گاوسی (Gaussian Processes):

سپس به دنیای فرایندهای گاوسی وارد می‌شویم و انعطاف‌پذیری ذاتی و توانایی آنها در مدل‌سازی روابط پیچیده در داده‌های سری‌های زمانی را بررسی می‌کنیم.

۳. توسعه‌ی راه‌حل‌های سفارشی با یادگیری ماشین:

در ادامه، هنر توسعه‌ی راه‌حل‌های سفارشی با یادگیری ماشین برای پیش‌بینی سری‌های زمانی را کشف خواهید کرد. این راه‌حل‌ها از قدرت پیش‌بینی الگوریتم‌هایی مانند ماشین بردار پشتیبان (SVM)، همسایه‌ی نزدیک کا (KNN)، جنگل تصادفی (Random Forest) و تقویت گرادیان (Gradient Boosting) استفاده می‌کنند.

با تکیه بر مثال‌های کاربردی و مباحث عمیق، به درک ارزشمندی از طیف وسیع تکنیک‌های یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی دست خواهید یافت. این دانش به شما امکان می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه بگیرید و بینش‌های عملیاتی را از داده‌های خود استخراج کنید.

فصل ۸: پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکرد یادگیری عمیق

این فصل از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، سفری روشنگرانه به دنیای یادگیری عمیق برای پیش‌بینی سری‌های زمانی است.

۱. شبکه‌های حافظه‌ی بلندمدت و کوتاه‌مدت (LSTM):

اولین گام، بررسی عمیق شبکه‌های حافظه‌ی بلندمدت و کوتاه‌مدت (LSTM) است. با عملکرد درونی این شبکه‌های عصبی بازگشتی قدرتمند که برای ثبت وابستگی‌های بلندمدت در داده‌های ترتیبی طراحی شده‌اند، آشنا می‌شوید. از طریق مثال‌های کاربردی و مباحث عمیق، درک جامعی از چگونگی اعمال موثر شبکه‌های LSTM برای پیش‌بینی سری‌های زمانی به دست خواهید آورد.

۲. واحدهای بازگشتی گیت‌دار (GRU):

علاوه بر LSTM، این فصل به کاربرد واحدهای بازگشتی گیت‌دار (GRU) نیز می‌پردازد. GRU نوع دیگری از شبکه‌های عصبی بازگشتی است که به دلیل کارایی‌اش در مدل‌سازی داده‌های ترتیبی شناخته شده است.

۳. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN):

در ادامه، به دنیای شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) وارد می‌شویم و کشف می‌کنیم که چگونه می‌توان از این معماری‌های polyvore برای استخراج ویژگی‌های معنادار از داده‌های سری‌های زمانی به منظور پیش‌بینی استفاده کرد.

با مجهز شدن به این دانش، قادر خواهید بود تا با اطمینان و مهارت از تمام توانایی‌های تکنیک‌های یادگیری عمیق برای غلبه بر چالش‌های متنوع پیش‌بینی سری‌های زمانی بهره بگیرید.

فصل ۹: سری‌های زمانی چندمتغیره، معیارها و اعتبارسنجی:

در این فصل جامع از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، سفری کامل را برای درک و تحلیل داده‌های سری‌های زمانی آغاز می‌کنید.

فصل 9 کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python

۱. بارگذاری و بررسی اولیه‌ی داده‌ها:

این سفر با گام ضروریِ بارگذاری و بررسی اولیه‌ی داده‌های سری‌های زمانی آغاز می‌شود. یاد خواهید گرفت که چگونه ساختار و ویژگی‌های مجموعه داده‌های خود را به طور مؤثر بررسی کنید.

۲. آمار توصیفی:

سپس، فصل به دنیای آمار توصیفی وارد می‌شود و با ارائه‌ی اطلاعات ارزشمند، شما را در خلاصه کردن و درک ویژگی‌های آماری داده‌های سری‌های زمانی یاری می‌کند.

۳. تجزیه‌ی سری‌های زمانی:

با بررسی عمیق تکنیک‌های تجزیه‌ی سری‌های زمانی، قادر خواهید بود اجزای زمینه‌ای مانند روند، فصلی بودن و نویز را در داده‌های خود تفکیک کنید.

۴. تحلیل ایستایی:

علاوه بر این، یاد می‌گیرید که چگونه با انجام تحلیل ایستایی، ثبات داده‌های سری‌های زمانی را در طول زمان ارزیابی کنید. همچنین با بررسی دقیق توابع خودهمبستگی (autocorrelation) و خودهمبستگی جزئی (partial autocorrelation) برای شناسایی وابستگی‌های زمانی آشنا خواهید شد.

۵. آمارهای متحرک:

در انتهای فصل نهم کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، با کاوش در آمارهای متحرک، توانایی تحلیل روندها و الگوها در داده‌های سری‌های زمانی خود را با استفاده از میانگین‌های متحرک و سایر تکنیک‌های پنجره‌ی متحرک به دست خواهید آورد.

با تکیه بر مثال‌های کاربردی و توضیحات مرحله به مرحله، در تحلیل سری‌های زمانی، بنیانی محکم به دست می‌آورید. این دانش شما را برای پیمایش پیچیدگی‌های مجموعه داده‌های سری‌های زمانی واقعی با اطمینان و دقت بالا مجهز می‌کند.

درباره‌ی کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python:

این کتاب، راهنمای جامع و قابل فهمی برای تسلط بر پیچیدگی‌های تحلیل داده‌های سری‌های زمانی ارائه می‌دهد. این کتاب با پوشش جامع مفاهیم نظری، مثال‌های کاربردی و کدهای عملی پایتون، شما را به دانش و مهارت لازم برای پیمایش پیچیدگی‌های داده‌های سری‌های زمانی در حوزه‌های مختلف مانند امور مالی، بهداشت، تولید و فراتر از آن مجهز می‌کند.

از اصول اساسی تحلیل سری‌های زمانی تا مدل‌ها و تکنیک‌های پیش‌بینی پیشرفته، هر فصل از کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python، بینش‌های ارزشمند و استراتژی‌های عملی را برای مهار قدرت داده‌های سری‌های زمانی به منظور دستیابی به بینش‌های معنادار و اتخاذ تصمیمات آگاهانه ارائه می‌دهد.

سرفصل‌های کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python:

  • Cover Page
  • Title Page
  • Copyright Page
  • Dedication Page
  • About the Author
  • About the Technical Reviewer
  • Acknowledgements
  • Preface
  • Errata
  • Table of Contents
  • 1. Introduction to Time Series
  • 2. Overview of Time Series Libraries in Python
  • 3. Visualization of Time Series Data
  • 4. Exploratory Analysis of Time Series Data
  • 5. Feature Engineering on Time Series
  • 6. Time Series Forecasting – ML Approach Part 1
  • 7. Time Series Forecasting – ML Approach Part 2
  • 8. Time Series Forecasting – DL Approach
  • 9. Multivariate Time Series, Metrics, and Validation
  • Index

جهت دانلود کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.

فرمت کتاب

epub

ویرایش

First

ISBN

978-81-96815-10-3

تعداد صفحات

321

انتشارات

سال انتشار

حجم

8.19 مگابایت

نویسنده

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python”

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

خرید کتاب Mastering Time Series Analysis and Forecasting with Python:

۳۰,۰۰۰ تومان

  • نسخه کتاب فعلی به زبان لاتین می‌باشد.
  • کتاب به صورت فایل می‌باشد و پس از خرید بلافاصله در دسترس شما قرار می‌گیرد.
  • در صورت هرگونه سؤال با ایمیل و یا شماره پشتیبانی سایت در تماس باشید.
دسته‌یندی کتاب‌ها:
سبد خرید
به بالا بروید