مهندسی داده: هر آنچه که باید بدانید

موسسه بابان
0 دیدگاه
مهندسی داده

مهندسی داده: هر آنچه یک مهندس داده برای موفقیت باید بداند

این مقاله به بررسی جامع مهندسی داده می‌پردازد، از تعریف آن گرفته تا اهمیت وظایف آن و راه‌های تبدیل شدن به یک مهندس داده. همچنین، مقاله به بررسی مشاغل مرتبط با مهندسی داده، نحوه یادگیری و پیشرفت در این حوزه، درآمد مهندسان داده و تفاوت میان مهندسی داده و علم داده می‌پردازد.

در دنیای امروزی پر از اطلاعات، مهندسی داده به عنوان علمی متعدد التخصص با تمرکز بر تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات استراتژیک برای سازمان‌ها و شرکت‌ها نقش بسزایی ایفا می‌کند. مهارت‌های یک مهندس داده، از جمله مهارت‌های بحث‌رفتاری، برنامه‌نویسی و تحلیل داده، در تدوین استراتژی‌های کسب و کار و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک تأثیر قابل ملاحظه‌ای دارد.

مهندسی داده چیست؟

مهندسی داده یک زمینه، علم، و فرایند تخصصی است که به تجزیه و تحلیل دقیق و استفاده بهینه از داده‌ها توسط سازمان‌ها و سیستم‌ها می‌پردازد. در واقع، مهندسی داده در دیگر عبارت، علم و هنر استفاده از داده‌ها به صورت مهندسی‌ای برای بهبود فرآیندها، اتخاذ تصمیمات هوشمندانه و دستیابی به هدف‌های تجاری است.

مهندسان داده با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف، اطلاعات از داده‌های سازمانی و فرآیندهای کسب و کار غنی‌سازی و تبدیل می‌کنند. آن‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها، شناخت الگوها و روابط بین این داده‌ها پیشرفت می‌کنند تا بتوانند به سازمان‌ها راهنمایی کنند و در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کمک کنند. مهندسان داده از روش‌های مدل‌سازی، استنتاج آماری، هوش مصنوعی و تکنیک‌های مرتبط دیگر نیز استفاده می‌کنند.

علاوه بر تجزیه و تحلیل داده‌ها، وظایف مهندس داده شامل جمع‌آوری، طبقه‌بندی، ذخیره‌سازی، تمیزکاری و توسعه زیرساخت‌های مرتبط با داده نیز می‌شود. آن‌ها باید بتوانند با فناوری‌های پایگاه داده، ابزارهای تجزیه و تحلیل داده، بسترهای بزرگ‌داده و فنون مرتبط، از جمله ابر، خوشه‌بندی و همگرایی، آشنا باشند.

به طور خلاصه، مهندسی داده بهره‌برداری از داده‌ها به صورت ساختاری و هدفمند را در نظر می‌گیرد تا بتواند بهبود و بهینه‌سازی فرآیندها، شناسایی الگوها و روابط، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری هوشمندانه در سازمان‌ها را ممکن سازد.

چرا مهندسی داده اهمیت دارد؟

مهندسی داده به دلایل زیادی اهمیت دارد. در زمان حال به دلیل متلاشی شدن اطلاعات دیجیتال و میزان بزرگ شدن حجم داده‌ها، اهمیت مهندسی داده بیش از پیش افزایش یافته است. در زیر چند دلیل مهم برای اهمیت مهندسی داده آمده است:

اتخاذ تصمیمات مبتنی بر اطلاعات: یکی از اهمیت‌ترین کاربردهای مهندسی داده، کمک به سازمان‌ها در اتخاذ تصمیمات استراتژیک و عملیاتی است. با تحلیل دقیق داده‌ها و شناخت الگوها و روابط، می‌توان تصمیمات هوشمندانه‌تری در مورد برنامه‌ریزی، بازاریابی، بهبود عملکرد و مدیریت منابع اتخاذ کرد.

بهبود فرآیندها و بهینه‌سازی کسب و کار: از طریق مهندسی داده، می‌توان به طور مداوم فرآیندها و فعالیت‌های سازمان را مانند تولید، توزیع، مشتری‌پذیری و خدمات بهبود بخشید. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توان عوامل تأثیرگذار بر کیفیت و کارایی را شناسایی کرده و تغییرات و بهبودهای لازم را اعمال کرد.

پیش‌بینی و شناسایی رویکردهای تجاری: مهندسی داده می‌تواند به سازمان‌ها در پیش‌بینی رویدادها و رویکردهای تجاری کمک کند. با تحلیل دقیق داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌بینی، می‌توان مسیرها و روندهای کسب و کار را پیش‌بینی و به سازمان کمک کرد تا برنامه‌ریزی مؤثر برای آینده انجام دهد.

افزایش تحقیق و توسعه: در برخی صنایع مانند علم داده، پزشکی و علوم زیستی، مهندسی داده اهمیت بالایی دارد. با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های مهندسی داده، می‌توان عمده‌ترین برچسب‌ها و الگوهای مرتبط با حوزه تحقیق را شناسایی کرده و به تحقیقات و توسعه نوآورانه کمک کرد.

به طور کلی، مهندسی داده به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌ها به طور بهینه استفاده کنند و تصمیمات هوشمندتری بگیرند که در نتیجه باعث بهبود کسب و کار، رقابت‌پذیری و نتایج موفق تجاری خواهد شد.

مهندس داده کیست؟

مهندس داده یک حرفه‌ای است که تخصص داده‌های سازمانی را درک می‌کند و با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای مرتبط، داده‌ها را تحلیل و تفسیر می‌کند تا به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک کند تصمیم‌های بهتر و هوشمندانه‌تری بگیرند.

وظایف یک مهندس داده شامل جمع‌آوری، پالایش، تجزیه و تحلیل داده‌ها، طراحی و پیاده‌سازی پایگاه‌های داده، توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌بینی، و همچنین تولید گزارشات و ویژوالیزاسیون داده است. آنها استدلال‌های بنیادی بر اساس داده‌ها را ارائه می‌دهند و به تیم‌ها و مدیران در اتخاذ تصمیمات استراتژیک کمک می‌کنند.

مهندسان داده با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای متنوعی مانند Python، R، SQL، Apache Hadoop  و Apache Spark  کار می‌کنند. آنها با دانش ریاضی و آماری قوی و توانایی درک مسائل تجاری و فناوری اطلاعاتی، به ارزیابی دقیق و بهینه داده‌ها می‌پردازند.

مهندسان داده در صنایع مختلفی مثل فناوری اطلاعات، مالی، بهداشت و درمان، بازاریابی و سایر حوزه‌های مرتبط مشغول به کار هستند و نقش بسیار مهمی در بهبود فرآیندها و تصمیم‌گیری‌ها دارند.

وظایف یک مهندس داده چیست؟

وظایف یک مهندس داده شامل موارد زیر می‌شود:

جمع‌آوری داده‌ها: مهندس داده مسئول جمع‌آوری داده‌های مرتبط با سازمان است. این شامل انواع منابع داده‌ای مختلف مانند پایگاه داده ها، سیستم‌های آنلاین، دستگاه‌های حسگر و منابع داده دیگر است.

تمیزکاری و تکمیل داده‌ها: داده‌ها ممکن است ناهمگون یا ناقص باشند. مهندس داده وظیفه تمیزکاری داده‌ها را دارد که شامل حذف داده‌های تکراری، جبران مقادیر ناقص، رفع نویز، استانداردسازی و پیش‌پردازش داده‌ها است.

ذخیره و مدیریت داده‌ها: مهندس داده باید سیستم‌های ذخیره‌سازی داده را طراحی و پیاده‌سازی کند. این شامل انتخاب و پیکربندی پایگاه داده‌ها، ابزارهای ذخیره‌سازی و فنون مدیریت داده‌ها می‌شود.

 تحلیل داده‌ها: مهندس داده باید الگوریتم‌ها و تکنیک‌های تحلیل داده را به کار ببرد تا الگوها، روابط و ارتباطات مهم در داده‌ها را شناسایی کند. این شامل استفاده از روش‌های استخراج دانش، تحلیل شبکه‌های اجتماعی، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.

طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل داده: مهندس داده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، ابزارها، فریم‌ورک‌ها و سیستم‌های مرتبط را طراحی و پیاده‌سازی می‌کند. این شامل انتخاب، پیکربندی و بهینه‌سازی ابزارهای تحلیلی، پترن‌ها و روش‌های برنامه‌نویسی مرتبط با داده است.

ارزیابی و بهبود عملکرد سیستم‌های مهندسی داده: مهندس داده باید عملکرد سیستم‌های مهندسی داده را پیگیری کند و ارزیابی کند. این شامل پیش‌بینی خطاها، بهبود فرایند و بهره‌وری، بهبود عملکرد سیستم‌ها و مستندسازی نحوه استفاده از سیستم‌ها می‌شود.

به طور کلی، مهندس داده مسئول مدیریت داده‌ها، تحلیل آن‌ها و ایجاد سیستم‌های تحلیلی جهت بهبود کسب و کار است.

مشاغل مرتبط با مهندسی داده

مهندسی داده یک حوزه رو به رشد و پرطرفدار است و باعث شده است که بسیاری از مشاغل مرتبط در این زمینه به وجود آیند. برخی از مشاغل مرتبط با مهندسی داده عبارتند از:

مهندس داده: مسئول جمع‌آوری، تمیزکاری، ذخیره و مدیریت داده‌ها، طراحی سیستم‌های تحلیلی و ارزیابی عملکرد سیستم‌های مهندسی داده است.

مشاور داده: فردی که به سازمان‌ها راهنمایی و مشاوره در استفاده از داده‌ها و ایجاد سیستم‌های تحلیلی ارائه می‌دهد.

دانشمند داده: فردی که بر روی الگوریتم‌ها، مدل‌ها و روش‌های تحلیل داده کار می‌کند و به تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها می‌پردازد.

مهندس بستر داده: فردی که به طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت بسترهای فنی برای ذخیره، پردازش و تحلیل داده‌ها می‌پردازد.

تحلیلگر داده: فردی که داده‌ها را تحلیل کرده و الگوها، روابط و دیدگاه‌های مفید را از آن‌ها استخراج می‌کند.

مختصص بزرگ‌داده: فردی که با داده‌های بزرگ و پیچیده سروکار دارد و به طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای پردازش این نوع داده‌ها می‌پردازد.

توسعه‌دهنده نرم‌افزار مهندسی داده: فردی که برنامه‌ها و ابزارهای نرم‌افزاری برای مدیریت و تحلیل داده‌ها توسعه می‌دهد.

مدیر داده: شخصی که مسئولیت مدیریت، استراتژی‌گذاری و اجرای فرایندهای مرتبط با داده‌های سازمان را بر عهده دارد.

مهندس بیگانه‌یابی داده: فردی که در داده‌های ناهمگون و ناقص، الگوریتم‌ها و روش‌های تحلیلی را اجرا کرده و اطلاعات مفید را از آن‌ها استخراج می‌کند.

این فقط نمونه‌ای از مشاغل مرتبط با مهندسی داده است و لیست می‌تواند بسیار بزرگتر باشد.

درآمد مهندسان داده در ایران

درآمد مهندسان داده در ایران ممکن است متفاوت باشد و تحت تأثیر عواملی مانند سابقه کار، تخصص‌ها، سطح تحصیلات، موقعیت شغلی، شرکت کارفرما و صنعت مورد نظر قرار بگیرد. همچنین، شهر و منطقه‌ای که فعالیت می‌کنند نیز می‌تواند در تعیین درآمد تأثیرگذار باشد. به طور کلی، مهندسان داده در ایران می‌توانند در بخش‌های مختلف صنعتی و خدماتی از جمله فناوری اطلاعات، بانکداری، بیمه، بازاریابی و شرکت‌های مشاوره فعالیت کنند.

با توجه به این تفاوت‌ها، مهندسان داده با تجربه و تخصص معمولاً می‌توانند درآمد بالاتری نسبت به متوسط درآمد کشور کسب کنند. در بخش فناوری اطلاعات و شرکت‌های فناورانه و نوآورانه نیز می‌توان درآمدهای بالاتری را داشته باشند.

مطالعه بازار کار و آگاهی از قوانین و شرایط بازار کار می تواند در تعیین درآمد مهندسان داده مفید باشد. همچنین، مشاوره با متخصصان منابع انسانی و کارشناسان مرتبط نیز می‌تواند به شما کمک کند تا بهترین تخمینی در مورد درآمد مهندسان داده در ایران داشته باشید.

مسیر یادگیری مهندسی داده

برای یادگیری مهندسی داده، می‌توانید مسیرهای زیر را طی کنید:

کلیات ریاضی و آمار و الگوریتم‌ها: آشنایی با مفاهیم ریاضی و آماری مهم است. مطالعه درس‌هایی مانند آمار، آنالیز محاسباتی، جبر خطی و الگوریتم می‌تواند بهترین پایه‌ها را برای مهندسی داده فراهم کند.

برنامه‌نویسی: یک زبان برنامه‌نویسی مانند Python یا R را یاد بگیرید. این زبان‌ها ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل داده و انجام عملیات مربوط به مهندسی داده هستند. باید این زبان ها را یاد بگیرید و با کتابخانه ها و ابزارهای مرتبط با مهندسی داده آشنا شوید. همچنین، مفاهیمی مانند ساختار داده ها و الگوریتم ها در زبان برنامه نویسی نیز باید یادگیری شوند.

آشنایی با مفاهیم داده‌ها: مطالعه در مورد مفاهیم مانند پایگاه داده‌ها، داده‌کاوی و بزرگ‌داده‌ها (Big Data) اساسی است. یادگیری SQL برای کار با پایگاه داده‌ها نیز مفید است. باید بتوانید داده ها را استخراج کرده و تحلیل کنید. همچنین، آشنایی با مفاهیم پایگاه داده های NoSQL مانند MongoDB و Redis نیز مفید است.

یادگیری الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مهندسی داده: مفاهیمی مانند تحلیل و بررسی داده (Data Exploration)، پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing)، یادگیری ماشین (Machine Learning)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، استخراج و تحلیل داده‌های نامنظم و تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مرتبط را بیاموزید. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در مهندسی داده نقش مهمی ایفا می کند. باید با الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشینی مانند رگرسیون، درخت تصمیم و شبکه های عصبی آشنا شوید. همچنین، باید توانایی ارزیابی و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین را نیز پیدا کنید.

عملیات عمومی: با ابزارها و تکنولوژی‌های مرتبط با مهندسی داده آشنا شوید، از جمله ابزارهای مدیریت داده مانند Hadoop و Apache Spark و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده مانند Tableau و Apache Kafka.

پروژه‌های عملی: بهبود مهارت‌های خود را از طریق پروژه‌های عملی و واقعی اعمال کنید. این به شما کمک می‌کند نه تنها دانش تئوری خود را افزایش دهید، بلکه تجربه عملی نیز کسب کنید.

همانطور که مشاهده می کنید، مسیر یادگیری مهندسی داده گسترده و چالش برانگیز است. اما با تلاش و تمرین، می توانید مهارت های مورد نیاز را پیدا کنید و به یک مهندس داده حرفه‌ای تبدیل شوید. همچنین، پیوستن به دوره‌های آموزشی و شرکت در دوره‌های آنلاین، مشارکت در جامعه‌ها و گروه‌های مرتبط، مطالعه کتاب‌ها و منابع آموزشی مرتبط و حضور در کارگاه‌ها و کنفرانس‌های صنعت ممکن است به شما کمک کند تا توانایی‌های خود در زمینه مهندسی داده را ارتقا دهید.

مهارت‌های ضروری مهندس داده

مهارت‌های ضروری یک مهندس داده عبارتند از:

تجزیه و تحلیل داده: توانایی استخراج الگوها، روابط و اطلاعات مفید از داده‌ها با استفاده از روش‌های تحلیلی و آماری. باید با روش‌های استخراج و تبدیل داده مانند ETL و تحلیل های محاسباتی مانند داده کاوی آشنا شوید.

برنامه‌نویسی: تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، R، SQL و Scala برای پردازش و تحلیل داده‌ها.

بانک اطلاعاتی: تسلط بر ابزارها و فریمورک‌های مورد استفاده در پیاده‌سازی و مدیریت پایگاه‌های داده مانند MySQL، PostgreSQL، MongoDB و Apache Cassandra.

بزرگ‌داده: تجربه در کار با فناوری‌های مرتبط با بزرگ‌داده مانند Apache Hadoop، Apache Spark و Apache Kafka. باید بتوانید با حجم بالای داده‌ها کار کنید و تکنیک های پردازش داده ای مانند تحلیل تفاضلی، جستجوی متن و تحلیل شبکه را اجرا کنید.

ابزار و فنون همگرایی: تسلط بر تکنیک‌ها و ابزارهای همگرایی داده برای جمع‌آوری، پالایش و تجمیع داده‌های گوناگون از منابع مختلف.

مهارت‌های بصری‌سازی داده: توانایی تولید و تفسیر نمودارها و ویژوالیزاسیون‌های داده برای توصیف و ارائه آن به متخصصین غیرفنی.

تفکر سیستمی: بررسی و درک اثرات تغییرات در یک سیستم بر داده‌ها و عملکرد آن، و توانایی اندازه‌گیری و بهبود عملکرد سیستم.

امنیت داده: آشنایی با مفاهیم امنیتی مرتبط با داده‌ها و حفاظت از حریم خصوصی و امنیت آن‌ها.

دانش در زمینه موضوعات مرتبط: درک مفاهیم و زمینه‌های کاربردی مانند تجارت الکترونیک، بازاریابی، مالی، بهداشت و سلامت و سایر حوزه‌های دیگر که به عنوان متخصص داده باید با آن‌ها آشنا باشید.

داشبوردها و گزارشگیری: در این مرحله، باید بتوانید از داده ها گزارش ها و داشبوردهای تجاری بسازید. باید توانایی استفاده از ابزارهایی مانند Tableau و Power BI را داشته باشید.

همچنین، مهارت‌های فردی مانند تفکر تحلیلی، مهارت‌های ارتباطی، قدرت حل مسئله و توانایی کار در تیم نیز برای یک مهندس داده موفق اساسی هستند.

تعریف علم داده و تفاوت با مهندسی داده

علم داده (Data Science) مطالعه و تحلیل داده های مختلف با استفاده از روش های علمی، آماری و الگوریتم های کامپیوتری است. هدف اصلی علم داده، استخراج اطلاعات، الگوها و روابط مفهومی از داده ها و استفاده از آنها برای پاسخ دادن به سوالات و حل مسائل واقعی است. این فرایند شامل مراحل مختلفی مانند جمع آوری، تمیز کردن، تحلیل، تفسیر و مدل سازی داده ها می شود.

علم داده به چندین حوزه مهم مانند آمار، الگوریتم های ماشینی، هوش مصنوعی و برنامه نویسی مرتبط است. در این رشته، استفاده از ابزار و تکنیک های مختلف برای ترسیم نمودارها، پردازش تصویر و صوت، تحلیل متن و پیش بینی رویدادها رایج است.

علم داده به طور وسیع در حوزه های مختلفی مانند شرکت ها، پزشکی، علوم اجتماعی، مالی، بازاریابی و سایر زمینه های تجاری و پژوهشی مورد استفاده قرار می گیرد. هدف از استفاده از علم داده، ارائه راه حل های بهتر، تصمیمات موثرتر و بهبود عملکرد در موارد مختلف است.

علم داده (Data Science) یک رشته تخصصی است که شامل استخراج اطلاعات، تحلیل داده ها و بررسی الگوها و روابط در داده ها به منظور ارائه راهکارهای اطلاعاتی و تصمیم‌گیری هوشمند است. علم داده ترکیبی از مفاهیم آمار، ریاضی، الگوریتم ها و تکنیک های برنامه نویسی است که به منظور بهبود فهم ما از مجموعه‌ داده ها و ارائه پاسخ‌های تحلیلی و پیش‌بینی‌های دقیق و قابل استناد در مورد رویدادها و روند‌های آینده استفاده می‌شود.

مهندسی داده (Data Engineering) همانطور که از نام آن پیداست، به بخش فنی و مهندسی مرتبط با مدیریت داده‌ها، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل آنها می‌پردازد. مهندسی داده شامل طراحی و پیاده سازی ساختار برای مدیریت داده‌های بزرگ و پیچیده، جمع آوری داده‌ها از منابع مختلف، تجزیه و تحلیل داده‌ها بهینه و همچنین ساختاردهی و عرضه داده‌ها به مصرف کنندگان نهایی مانند تیم های علم داده، تحلیلگران و سایر کاربران است.

به طور خلاصه، علم داده مرتبط با تحلیل و استخراج اطلاعات از داده ها با استفاده از الگوریتم‌ها و مفاهیم آماری است. از سوی دیگر، مهندسی داده به مدیریت، طراحی و پیاده سازی زیرساخت ها و فرآیندهای مورد نیاز برای جمع آوری و پردازش داده ها تا در دسترسی، قابلیت عمل کرد و تحلیل راحت و سریع آنها تخصص دارد.

جمع بندی

مهندسی داده فرآیند طراحی، ساخت و مدیریت سیستم‌ها و بسترهایی است که برای جمع‌آوری، ذخیره، پردازش و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. هدف اصلی مهندسی داده، استخراج ارزش و اطلاعات مفید از مجموعه‌های بزرگ داده است. این فرایند شامل مراحل مختلفی از جمله جمع‌آوری داده‌ها، تمیز کردن و تبدیل داده‌ها، طراحی و مدلسازی سیستم‌های پایگاه داده، انتخاب و پیاده‌سازی ابزارها و فنون مورد نیاز، بهینه‌سازی فرآیندها و استفاده از الگوریتم‌های ماشینی و هوش مصنوعی برای تحلیل و استخراج اطلاعات است.

مهندسی داده در صنایع مختلفی از جمله فناوری اطلاعات، ارتباطات، بهداشت، تجارت الکترونیک و خدمات مالی کاربرد دارد. این رشته نیازمند ترکیبی از مهارت‌های تحلیلی، فنی و تجربی است و به نیروهای متخصص در حوزه‌های مختلف داده و فناوری مرتبط با داده نیاز دارد.

مهندسی داده به عنوان یک حوزه رو به رشد، به دلیل رشد روزافزون حجم داده‌ها و نیاز به تجزیه و تحلیل این داده‌ها برای اتخاذ تصمیم‌های هوشمندانه، اهمیت بسزایی پیدا کرده است. با استفاده از این مقاله، خوانندگان می‌توانند بهترین مسیر برای تبدیل شدن به یک مهندس داده را درک کنند و به نحو احسن در این حوزه پیشرفت کنند.

مشاوره کنکور ارشد کامپیوتر

منابع کنکور ارشد کامپیوتر

همچنین هر گونه سوالی در مورد کلاس‌های آنلاین و آفلاین کنکور کامپیوتر ، آی تی و علوم کامپیوتر در مقاطع ارشد و دکتری و یا رزرو مشاوره تک جلسه‌ای حضوری یا تلفنی با استاد خلیلی فر دارید می‌توانید به روش‌های زیر از تیم پشتیبانی بابان بپرسید:

آی دی تلگرام تیم پشتیبانی بابان:  Baban_Support@

تلفن موسسه بابان:  02177973459

در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید

جدیدترین محصولات
قیمت اصلی ۱,۰۰۰,۰۰۰ تومان بود.قیمت فعلی ۵۰۰,۰۰۰ تومان است.
قیمت اصلی ۱,۰۰۰,۰۰۰ تومان بود.قیمت فعلی ۵۰۰,۰۰۰ تومان است.
قیمت اصلی ۶۰,۰۰۰ تومان بود.قیمت فعلی ۰ تومان است.
مقالات مرتبط
نقد و بررسی

دیدگاهتان را بنویسید

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

3 × 5 =