Data Science For Beginners
Tags: datascience, data, datastructures, dataengineering
Published: 2024-05-29 06:32:58

 ڈیٹا سائنس سلوشنز کے ساتھ اپنے کاروبار کو بلند کریں، جدید مارکیٹنگ کے پیچھے کی اہم طاقت کیا ہے؟ یہ مضمون آپ کے لیے سب سے زیادہ دلچسپی کا حامل ہے۔

**اس مضمون میں، ہم ڈیٹا سائنس کے سب سے اہم تصور کو دریافت کریں گے۔
**
## ڈیٹا کیا ہے؟

## ڈیٹا سائنس کیا ہے؟

## ڈیٹا سائنس کا مقصد؟

## ڈیٹا سائنس کورس کے لیے تعلیمی پس منظر؟

## ڈیٹا سائنس کے لیے تکنیکی مہارت؟

## کیا ڈیٹا سائنس کا مطالعہ آسان ہے؟

## کون سے 5 ممالک بڑی تنخواہوں کی پیشکش کر رہے ہیں؟

## ڈیٹا سائنس کے لیے کون سے ٹولز استعمال کرتے ہیں؟

## ان ڈیمانڈ ڈیٹا سائنس جاب رولز؟

## نتیجہ

## ڈیٹا کیا ہے؟

ڈیٹا معلومات ہے۔ یہ اعداد، الفاظ، تصویروں یا آوازوں سے کچھ بھی ہو سکتا ہے۔ جیسے کہ جب آپ اپنے فون میں فون نمبر محفوظ کرتے ہیں یا اپنے پسندیدہ گانے کے بول لکھتے ہیں، تو یہ ڈیٹا ہوتا ہے! یہ بنیادی طور پر معلومات کے ٹکڑے ہیں جنہیں ہم چیزیں سیکھنے یا فیصلے کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔

## ڈیٹا سائنس کیا ہے؟

ڈیٹا سائنس مواد کو سمجھنے اور مسائل کو حل کرنے کے لیے معلومات کے استعمال کے بارے میں ہے۔ یہ نمبروں کے لیے جاسوس ہونے کی طرح ہے! آپ حقائق کا ایک گروپ جمع کرتے ہیں، ان میں نمونے تلاش کرتے ہیں، اور پھر ان نمونوں کو ہوشیار فیصلے یا پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ یہ دنیا میں ہمارے پاس موجود معلومات کے بڑے انبار کو سمجھنے میں ہماری مدد کرتا ہے۔

## ڈیٹا سائنس سیکھنے کا مقصد؟

ڈیٹا سائنس کا مقصد ڈیٹا کو سمجھنا اور اسے مسائل کو حل کرنے یا فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرنا ہے۔ یہ ڈیٹا کے اندر چھپے ہوئے نمونوں، رجحانات اور بصیرت کو سامنے لانے میں ہماری مدد کرتا ہے جو کاروبار، تنظیموں اور مجموعی طور پر معاشرے کے لیے قیمتی ہو سکتے ہیں۔ ڈیٹا کا تجزیہ کرکے، ڈیٹا سائنسدان بہتری کے مواقع کی نشاندہی کر سکتے ہیں، مستقبل کے نتائج کی پیشن گوئی کر سکتے ہیں، اور عمل کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ بالآخر، ڈیٹا سائنس کا ہدف باخبر فیصلہ سازی کو چلانے اور مثبت اثر پیدا کرنے کے لیے ڈیٹا سے مفید معلومات نکالنا ہے۔

## ڈیٹا سائنس کورس کے لیے کون سا تعلیمی پس منظر اہم ہے؟

ریاضی اور شماریات: کیلکولس، لکیری الجبرا، اور امکانی نظریہ جیسے ریاضی کے تصورات کو سمجھنا ڈیٹا کے تجزیہ اور ماڈلنگ کے لیے بہت ضروری ہے۔

کمپیوٹر سائنس: پروگرامنگ زبانوں میں مہارت جیسے ازگر، آر، یا ایس کیو ایل، آر،  یا ایس کیو ایلڈیٹا میں ہیرا پھیری، تصور، اور الگورتھم بنانے کے لیے ضروری ہے۔

ڈومین کا علم: فنانس، ہیلتھ کیئر، یا مارکیٹنگ جیسے مخصوص شعبے میں مہارت حاصل کرنا اس ڈومین کے اندر ڈیٹا کے تجزیہ کی بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔

ڈیٹا کا تجزیہ اور مشین لرننگ: ڈیٹا کے تجزیہ کی تکنیک، مشین لرننگ الگورتھم، اور ڈیٹا ویژولائزیشن ٹولز کا علم ڈیٹا سے بصیرت کو تلاش کرنے اور نکالنے کے لیے بنیادی ہے۔

تنقیدی سوچ اور مسئلہ حل کرنے کی مہارتیں: ڈیٹا سائنس میں ڈیٹا کی تشریح کرکے پیچیدہ مسائل کو حل کرنا شامل ہے، اس لیے مضبوط تنقیدی سوچ اور مسئلہ حل کرنے کی صلاحیتوں کا ہونا ضروری ہے۔

مواصلاتی ہنر: ڈیٹا سائنس کے کرداروں میں تکنیکی اور غیر تکنیکی دونوں سامعین تک نتائج اور بصیرت کو مؤثر طریقے سے پہنچانے کے قابل ہونا اہم ہے۔

## ڈیٹا سائنس کے لیے تکنیکی مہارت

پروگرامنگ زبانیں: عام طور پر ڈیٹا سائنس میں استعمال ہونے والی پروگرامنگ زبانوں میں مہارت، جیسے ازگراور  آر، ضروری ہے۔  ازگرڈیٹا میں ہیرا پھیری، تجزیہ اور مشین لرننگ کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے، جبکہ آرشماریاتی تجزیہ اور ڈیٹا ویژولائزیشن کے لیے مشہور ہے۔

ڈیٹا میں ہیرا پھیری اور تجزیہ: ڈیٹا کی ہیرا پھیری کی لائبریریوں اور ٹولز جیسے پانڈاس (پائیتھون)، ٹائیڈیورس (آر) اور ایس کیو ایل میں مہارتیں ڈیٹا کو صاف کرنے، تبدیل کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے اہم ہیں۔
مشین لرننگ اور شماریاتی ماڈلنگ: مشین لرننگ الگورتھم اور شماریاتی ماڈلنگ کی تکنیکوں کو سمجھنا پیش گوئی کرنے والے ماڈل بنانے اور ڈیٹا سے بصیرت نکالنے کے لیے بہت ضروری ہے۔ اس میں رجعت، درجہ بندی، کلسٹرنگ، اور جہتی کمی کی تکنیک شامل ہیں۔

بگ ڈیٹا ٹیکنالوجیز: بڑی ڈیٹا ٹیکنالوجیز جیسے اپاچی ہڈوپ، اسپارک، اور تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فریم ورک سے واقفیت بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس اور اسٹریمنگ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے فائدہ مند ہے۔

ورژن کنٹرول سسٹم: گٹ جیسے ورژن کنٹرول سسٹم کا علم ڈیٹا سائنس پروجیکٹس کے انتظام اور تعاون، کوڈ اور ڈیٹا میں ہونے والی تبدیلیوں سے باخبر رہنے، اور تولیدی صلاحیت کو آسان بنانے کے لیے اہم ہے۔

ڈیٹا مائننگ اور فیچر انجینئرنگ: ڈیٹا مائننگ تکنیک اور فیچر انجینئرنگ میں مہارتیں ڈیٹا میں متعلقہ نمونوں اور رشتوں کی نشاندہی کرنے اور مشین لرننگ ماڈلز کے لیے معنی خیز خصوصیات پیدا کرنے کے لیے اہم ہیں۔

نیچرل لینگویج پروسیسنگ (این ایل پی): این ایل پی تکنیکوں اور لائبریریوں جیسے این ایل ٹی کے  (پائیتھون) اور ٹیکسٹ مائننگ کے طریقوں کو سمجھنا غیر ساختہ ٹیکسٹ ڈیٹا سے بصیرت کا تجزیہ کرنے اور نکالنے کے لیے فائدہ مند ہے۔
ڈیپ لرننگ: گہرے سیکھنے کے فریم ورک جیسے کہ ٹینسر فلواور پی ٹارچ سے واقفیت گہرے اعصابی نیٹ ورکس کی تعمیر اور تربیت کے لیے قابل قدر ہے جیسے کہ تصویر کی شناخت، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور تقریر کی شناخت۔

## کیا ڈیٹا سائنس کا مطالعہ آسان ہے؟

ڈیٹا سائنس کا مطالعہ کرنے میں دشواری انفرادی عوامل جیسے کہ پیشگی تجربہ، پس منظر کی معلومات، اور سیکھنے کے انداز کی بنیاد پر مختلف ہو سکتی ہے۔ یہاں غور کرنے کے لئے کچھ عوامل ہیں

پس منظر کا علم: اگر آپ کی ریاضی، شماریات اور پروگرامنگ میں مضبوط بنیاد ہے، تو آپ کو ڈیٹا سائنس کے بعض پہلوؤں کو سمجھنا آسان ہو سکتا ہے۔ تاہم، اگر آپ ان تصورات میں نئے ہیں، تو آپ کو اپنی صلاحیتوں کی تعمیر میں مزید وقت گزارنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔

تصورات کی پیچیدگی: ڈیٹا سائنس میں پیچیدہ ریاضیاتی اور شماریاتی تصورات کے ساتھ ساتھ جدید پروگرامنگ تکنیکوں کو سمجھنا شامل ہے۔ کچھ موضوعات، جیسے مشین لرننگ الگورتھم یا گہری سیکھنے میں مہارت حاصل کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔

عملی اطلاق: ڈیٹا سائنس کو اکثر حقیقی دنیا کے ڈیٹاسیٹس اور پروجیکٹس کے ساتھ تجربے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگرچہ نظریاتی تصورات کو سیکھنا نسبتاً سیدھا ہو سکتا ہے، لیکن عملی مسائل کو حل کرنے کے لیے ان کا اطلاق کرنا زیادہ مشکل ہو سکتا ہے۔

مسلسل سیکھنا: ڈیٹا سائنس کا شعبہ مسلسل ترقی کر رہا ہے، نئی تکنیک، ٹولز اور ٹیکنالوجیز باقاعدگی سے ابھر رہی ہیں۔ ان ترقیوں کو برقرار رکھنے اور صنعتی رجحانات کے ساتھ تازہ رہنے کے لیے مسلسل سیکھنے اور موافقت کی ضرورت ہوتی ہے۔

## ڈیٹا سائنسدانوں کو سب سے زیادہ تنخواہ دینے والے ٹاپ 5 ممالک؟

## 5 بیلجیم

بیلجیم ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ایک بہترین جگہ ہے کیونکہ انہیں اچھی تنخواہ ملتی ہے، جس کی اوسط تنخواہ تقریباً $125,866 ہے۔ ملک میں ایک مضبوط ٹیک منظر ہے، اچھا انفراسٹرکچر ہے، اور حکومت ٹیک انڈسٹری کی حمایت کرتی ہے۔ اس کے علاوہ، بیلجیم میں اعلیٰ درجے کی یونیورسٹیاں ہیں جہاں ڈیٹا سائنسدان اپنی صلاحیتوں کو سیکھنے اور بہتر بنانے کے لیے جا سکتے ہیں۔ لہذا، اگر آپ ڈیٹا سائنس میں ہیں، تو بیلجیم کام کرنے کے لیے ایک اچھی جگہ ہو سکتی ہے!

## 4 ریاستہائے متحدہ

ریاستہائے متحدہ میں، ڈیٹا سائنسدان اچھی خاصی رقم کماتے ہیں، اوسطاً تقریباً $127,125 سالانہ۔ ان میں سے اکثر کوڈنگ کے لیے Python نامی پروگرامنگ زبان استعمال کرتے ہیں۔ امریکہ میں، مختلف شعبوں میں بہت سی بڑی ٹیک کمپنیاں اور اسٹارٹ اپس ہیں۔ یہ ایک جاندار کام کا ماحول اور ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے سیکھنے اور اپنے کیریئر میں آگے بڑھنے کے بہت سے مواقع پیدا کرتا ہے۔ لہذا، اگر آپ ڈیٹا سائنسدان ہیں، تو امریکہ ایک بہترین جگہ ہو سکتا ہے!

## 3 لکسمبرگ

لکسمبرگ ایک چھوٹا یورپی ملک ہے، جو بیلجیئم، فرانس اور جرمنی سے گھرا ہوا ہے۔ ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے لکسمبرگ ایک سرفہرست مقام ہے کیونکہ وہ $150,342 کی اوسط تنخواہ کے ساتھ بہت کچھ کما سکتے ہیں۔ یہ ڈیٹا سے چلنے والے کاروباروں کے لیے بہت اچھا ہے، خاص طور پر فنانس میں، جہاں وہ AI کا استعمال صرف چیٹ بوٹس سے زیادہ کے لیے کر رہے ہیں۔ اس کے علاوہ، لکسمبرگ میں ایسی جگہیں ہیں جہاں ڈیٹا سائنسدان تحقیق کر سکتے ہیں اور فیلڈ میں دوسرے ماہرین کے ساتھ کام کر سکتے ہیں۔ لہذا، اگر آپ ڈیٹا سائنسدان ہیں تو سیکھنے اور بڑھنے کے بہت سے مواقع کے ساتھ اعلی تنخواہ والی نوکری کی تلاش میں ہیں، لکسمبرگ آپ کے لیے جگہ ہو سکتا ہے!

## 2 ڈنمارک

ڈنمارک میں، ڈیٹا سائنسدان بہت کما سکتے ہیں، اوسط تنخواہ $178,362 کے ساتھ۔ ڈیٹا پروفیشنلز کے لیے اس کی ٹیک فوکسڈ اکانومی اور ریسرچ پروجیکٹس کی وجہ سے یہ واقعی پرکشش جگہ ہے۔ ڈنمارک اعلی معیار زندگی اور اچھے کام کے فوائد پیش کرتا ہے، جو ڈیٹا سائنسدانوں کو ان کے کام اور ذاتی زندگی کے درمیان ایک اچھا توازن فراہم کرتا ہے۔ لہٰذا، اگر آپ ڈیٹا سائنسدان ہیں تو ایسی جگہ تلاش کر رہے ہیں جہاں سے آپ اچھی رقم کما سکیں، شاندار پراجیکٹس پر کام کر سکیں، اور بہترین طرز زندگی سے لطف اندوز ہو سکیں، ڈنمارک آپ کے لیے بہترین فٹ ہو سکتا ہے

## 1 سوئٹزرلینڈ

سوئٹزرلینڈ ڈیٹا سائنسدانوں کو سب سے زیادہ ادائیگی کرتا ہے، جس کی اوسط تنخواہ $193,358 ہے۔ یہ اپنے جدید ٹیکنالوجی کے منظر اور کاروبار، تحقیق اور ٹیک میں جدید منصوبوں کے لیے جانا جاتا ہے۔ سوئٹزرلینڈ بہت سی ڈیٹا پر مرکوز تنظیموں کا گھر ہے، جیسے کہ مشہور CERN لیب، جس کا مطلب ہے ڈیٹا ماہرین کے لیے ملازمت کے بہت سے اختیارات۔ اگرچہ زندگی گزارنے کے اخراجات زیادہ ہیں، سوئٹزرلینڈ اب بھی دنیا بھر میں ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے سرفہرست ہے۔ اگر آپ ڈیٹا سائنس میں اعلیٰ تنخواہ اور دلچسپ مواقع تلاش کر رہے ہیں، تو سوئٹزرلینڈ آپ کے خوابوں کی منزل ہو سکتا ہے! کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارمز جیسے اے ڈبلیو ایس، گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم، اور  کا علم کلاؤڈ میں ڈیٹا سائنس کے حل کی تعیناتی اور 
اسکیلنگ کے لیے فائدہ مند ہے۔
ڈیٹا سائنس کے لیے کون سے ٹول استعمال ہوتے ہیں؟
ڈیٹا سائنس میں مختلف کاموں کے لیے کئی ٹولز استعمال کیے جاتے ہیں جیسے ڈیٹا میں ہیرا پھیری، تجزیہ، ویژولائزیشن، اور مشین لرننگ۔ کچھ عام طور پر استعمال ہونے والے اوزار میں شامل ہیں

## پروگرامنگ کی زبانیں:

پائیتھون: بڑے پیمانے پر ڈیٹا کی ہیرا پھیری، تجزیہ، مشین لرننگ، اور ویژولائزیشن کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ مشہور لائبریریوں میں پانڈا، نمبر پی، سیکھنا، میٹپلوٹلیباور سیبورنشامل ہیں۔
آر: عام طور پر شماریاتی تجزیہ، ڈیٹا ویژولائزیشن، اور مشین لرننگ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ مقبول پیکجوں میں ، کیریٹ،  شامل ہیں۔
مربوط ترقیاتی ماحولیات (میں ڈی ای ایس)

جپیٹرنوٹ بک:لائیو کوڈ، تصورات، اور بیانیہ متن پر مشتمل دستاویزات بنانے اور اشتراک کرنے کے لیے انٹرایکٹو کمپیوٹنگ ماحول۔
آراسٹوڈیو: آرپروگرامنگ لینگویج کے لیے مربوط ترقیاتی ماحول، ڈیٹا کے تجزیہ اور تصور کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
ڈیٹا ویژولائزیشن
ٹیبلو: بزنس انٹیلی جنس ٹول جو انٹرایکٹو ڈیٹا ویژولائزیشن اور ایکسپلوریشن کے لیے استعمال ہوتا ہے۔

پاور بی آئی : انٹرایکٹو رپورٹس اور ڈیش بورڈز بنانے کے لیے مائیکروسافٹ کی طرف سے بزنس اینالیٹکس سروس۔

ایس کیو ایل: متعلقہ ڈیٹا بیس کے انتظام اور استفسار کے لیے معیاری زبان۔
پوسٹگری ایس کیو ایل، مائی ایس کیو ایل، ایس کیو ایل،لیٹ: اوپن سورس ریلیشنل ڈیٹا بیس مینجمنٹ سسٹم جو عام طور پر ڈیٹا سائنس پروجیکٹس میں استعمال ہوتے ہیں۔
بگ ڈیٹا ٹیکنالوجیز
اپاچی ہڈوپ: بڑے ڈیٹاسیٹس کی تقسیم شدہ اسٹوریج اور پروسیسنگ کے لیے فریم ورک۔
اپاچی اسپارک: بڑے ڈیٹا پروسیسنگ، ایس کیو ایل کو سپورٹ کرنے، سٹریمنگ ڈیٹا، مشین لرننگ، اور گراف پروسیسنگ کے لیے متحد اینالیٹکس انجن۔
مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ فریم ورک:
ٹینسر فلو: اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک جسے گوگل نے ڈیپ لرننگ ماڈلز بنانے اور تربیت دینے کے لیے  تیار کیا ہے۔
پی ٹارچ: اوپن سورس ڈیپ لرننگ فریم ورک جسے فیس بک کی اے آئیریسرچ لیب نے تیار کیا ہے۔
سکیٹ سیکھیں: ازگر  میں مشین لرننگ لائبریری جو ڈیٹا مائننگ اور ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے آسان اور موثر ٹولز مہیا کرتی ہے۔
ورژن کنٹرول:
گٹ: کوڈ میں تبدیلیوں کو ٹریک کرنے اور منصوبوں میں تعاون کرنے کے لیے تقسیم شدہ ورژن کنٹرول سسٹم۔
کلاؤڈ پلیٹ فارمز:
ایمیزون ویب سروسز  گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم ، ازور : کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارمز جو ڈیٹا اسٹوریج، پروسیسنگ، اور مشین لرننگ کے لیے مختلف خدمات پیش کرتے ہیں۔

ان ڈیمانڈ ڈیٹا سائنس جاب رولز
ڈیٹا سائنس میں دلچسپی رکھنے والے کسی کے لیے کیریئر

ڈیٹا تجزیہ کار
ڈیٹا تجزیہ کار پیچیدہ ڈیٹا کو دیکھتے ہیں اور اچھے فیصلے کرنے میں مدد کے لیے اس سے اہم چیزیں نکالتے ہیں۔
ڈیٹا ایڈمنسٹریٹر
یہ لوگ اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ڈیٹا کا اچھی طرح سے انتظام کیا گیا ہے اور اسے محفوظ رکھا گیا ہے۔ وہ یہ بھی یقینی بناتے ہیں کہ ڈیٹا سسٹم آسانی سے چل رہا ہے۔
ڈیٹا انجینئرز
ڈیٹا انجینئر ایسے سسٹم بناتے ہیں جو بہت سارے ڈیٹا کو سنبھال سکتے ہیں اور اسے مفید معلومات میں بدل سکتے ہیں۔
مارکیٹنگ تجزیہ کار
وہ مارکیٹنگ کے منصوبوں کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا کا مطالعہ کرتے ہیں، جیسے کہ یہ سمجھنا کہ صارفین کیا پسند کرتے ہیں اور یہ ٹریک کرنا کہ اشتہارات کتنے اچھے کام کرتے ہیں۔
مشین لرننگ انجینئر
یہ انجینئرز سمارٹ کمپیوٹر پروگرام بناتے ہیں جو ڈیٹا سے سیکھتے ہیں پیشین گوئیاں یا فیصلے کرتے ہیں۔
کاروباری تجزیہ کار
کاروباری تجزیہ کار کمپنیوں کی ترقی اور چیزوں کو بہتر بنانے میں مدد کے لیے ڈیٹا کا مطالعہ کرتے ہیں۔
ڈیٹا آرکیٹیکٹ
ڈیٹا آرکیٹیکٹس ڈیزائن کرتے ہیں کہ ڈیٹا سسٹم کو کیسے کام کرنا چاہیے، جیسے یہ فیصلہ کرنا کہ معلومات کیسے چلتی ہے اور اسے کہاں اسٹور کیا جاتا ہے۔
ڈیٹا مینیجر
ڈیٹا مینیجرز اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ڈیٹا سسٹم اچھے معیار کے ہیں اور قواعد کی پیروی کرتے ہیں۔ وہ اس بات پر بھی نظر رکھتے ہیں کہ کمپنی میں ڈیٹا کیسے استعمال ہوتا ہے۔

## نتیجہ

ڈیٹا سائنس مشکل مسائل کو حل کرنے اور آگے بڑھنے کے لیے ایک سپر پاور کی طرح ہے۔ یہ ریاضی، کمپیوٹر سمارٹ، اور بعض شعبوں کے بارے میں بہت کچھ جاننے کو ملا دیتا ہے۔ ڈیٹا سائنس کے ساتھ، ہم وہاں موجود تمام معلومات میں واقعی مفید خیالات تلاش کر سکتے ہیں۔ چاہے آپ صحت کی دیکھ بھال کو تبدیل کرنے، کاروبار کو بہتر بنانے، یا دنیا کے بارے میں صرف تجسس کے بارے میں پرجوش ہوں، ڈیٹا سائنس آپ کو ایک ایسے راستے پر جانے کی اجازت دیتی ہے جو سیکھنے سے بھرا ہوا ہے اور بڑا اثر ڈالنے کے امکانات ہیں



باصلاحیت ڈیٹا سائنسدانوں کی ایک بڑی ضرورت ہے، اور اس شعبے کا مستقبل 👍👍👍مواقع سے بھرا ہوا ہے
سائبر پشتو میں خوش آمدید! زبردست پشتو اور اردو کورسز کے لیے آن لائن جگہ
ہمارے پاس آپ کی ضرورت کی ہر چیز موجود ہے — آسان پشتو اور اردو کورسز۔ سائبر کے حالات کیا ہیں اور پاکستان میں کیا گرم ہے؟ سائبر پشتو وہ جگہ ہے جہاں یہ سب کچھ ہے! اور اندازہ کرو کہ کیا؟ ہمارے پاس پریمیم چیزیں بھی ہیں! لہذا، اگر آپ آزاد ہیں اور پشتو اور اردو کی دنیا میں اتھ تازہ ترین رہیں
👀👀👀مزید معلومات کے لیے
About this course
[Data Science For Beginners
](https://www.cyberpashtopremium.com/courses/data-science-for-beginners)25 lessons
5 hours of video content

[Cyberpashto](https://www.cyberpashtopremium.com/courses/data-science-for-beginners)

اگر آپ پشتو میں کسی اور کورس کے بارے میں جاننا چاہتے ہیں تو سائبرپشتو پریمیم جوائن کریں۔
لنک جوائن کریں
https://www.cyberpashtopremium.com/collections
اگر آپ اردو میں کسی اور کورس کے بارے میں جاننا چاہتے ہیں تو سائبر ڈوپریمیم میں شامل ہوں۔
لنک جوائن کریں
https://cyberurdupremium.com/
آپ سائبر سیکیورٹی کے لیے سائبر اردو نیوز کے ذریعے بھی اپ ڈیٹ کر سکتے ہیں۔
ابھی شامل ہوں
https://cyberurdunews.com/
اگر آپ سائبرپشتو کے بانی کے بارے میں جاننا چاہتے ہیں تو فوادبچہ کے ساتھ شامل ہوں۔

سائبر پاکستان سے جڑے رہیں۔

#cyberpashto #cyberpashtopremium #cyberurdu #cyberurdupremium #fawadbacha، #cyberpakistan @cyberpashto