Power BI কোর্স: কানেক্টিভিটি, AI ইন্টিগ্রেশন, রিপোর্টিং
ডেটা কানেক্টিভিটি এবং ট্রান্সফরমেশন থেকে শুরু করে AI-পাওয়ারড অ্যানালিটিক্স এবং এন্টারপ্রাইজ গভর্ন্যান্স পর্যন্ত Power BI আয়ত্ত করুন। এই কোর্সটি আপনাকে প্ল্যাটফর্মের প্রতিটি স্তর — Power Query, DAX, অ্যাডভান্সড ভিজুয়াল এবং Azure ML ইন্টিগ্রেশন — এর মধ্য দিয়ে নিয়ে যায়, যাতে আপনি বাস্তব বিজনেস সিদ্ধান্ত চালনা করে এমন রিপোর্ট তৈরি করতে পারেন। আপনি ডেটা পাইপলাইন ম্যানেজ করছেন বা এক্সিকিউটিভদের কাছে উপস্থাপন করছেন না কেন, আপনার কাছে ডেলিভার করার দক্ষতা থাকবে।
আপনি কী শিখবেন:
একটি কাঠামোবদ্ধ সিদ্ধান্ত কাঠামো ব্যবহার করে Import, DirectQuery এবং Live Connection মোড কনফিগার করুন।
সঠিক সম্পর্ক, কার্ডিনালিটি এবং DAX মেজারসহ স্টার-স্কিমা ডেটা মডেল তৈরি করুন।
বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা ক্লিন, রিশেপ এবং সমৃদ্ধ করতে Power Query এবং M ল্যাঙ্গুয়েজ প্রয়োগ করুন।
Power BI ডেটাসেটে Copilot, Azure Machine Learning এন্ডপয়েন্ট এবং AI Insights ইন্টিগ্রেট করুন।
ড্রিল-থ্রু, বুকমার্ক এবং কন্ডিশনাল ফরম্যাটিংসহ অ্যাক্সেসিবল, ইন্টারেক্টিভ রিপোর্ট ডিজাইন করুন।
এন্টারপ্রাইজ গভর্ন্যান্সের জন্য রো-লেভেল সিকিউরিটি, ডেপ্লয়মেন্ট পাইপলাইন এবং সেন্সিটিভিটি লেবেল ইমপ্লিমেন্ট করুন।
আপনি কীভাবে ব্যবহারিকভাবে পড়বেন Power BI কোর্স: কানেক্টিভিটি, AI ইন্টিগ্রেশন, রিপোর্টিং
আপনি কীভাবে অনুশীলন করবেন Power BI কোর্স: কানেক্টিভিটি, AI ইন্টিগ্রেশন, রিপোর্টিং
আপনার যদি একটি কোম্পানি থাকে এবং আপনি আপনার টিমকে প্রশিক্ষণ দিতে চান
Dedika ফর কোম্পানিতে, কোর্সটি আপনার ব্যবসার নিজস্ব উদাহরণ ও অনুশীলনসহ এবং আপনার কোম্পানির প্রয়োজন অনুযায়ী তৈরি করা হয়।
কোর্স কনটেন্ট
8 অধ্যায় • 38 পাঠ4 থেকে 360 ঘণ্টার মধ্যে সময়কাল (আপনি নির্ধারণ করবেন)
অধ্যায় 1লুকানবিস্তারিত লুকানবিস্তারিত দেখুনPower BI ফান্ডামেন্টালস ও এনভায়রনমেন্ট সেটআপ
Power BI ফান্ডামেন্টালস ও এনভায়রনমেন্ট সেটআপ
পাঠ 1 • ডেস্কটপ ইন্টারফেস নেভিগেট করা
রিবন ও পেনগুলোর পাশাপাশি রিপোর্ট, ডেটা ও মডেল ভিউ সম্পর্কে পরিচয় করিয়ে দেওয়া হয়েছে। সাধারণ কাজ সম্পন্ন করতে ভিউগুলোর মধ্যে চলাফেরা করতে শিক্ষার্থীরা আত্মবিশ্বাস অর্জন করেন।
পাঠ 2 • Power BI Service-এ সংযুক্ত হওয়া
ওয়ার্কস্পেস, ডেটাসেট ও Desktop থেকে Service-এ পাবলিশ ওয়ার্কফ্লো ব্যাখ্যা করে। স্থানীয় ডেভেলপমেন্টকে ক্লাউড-ভিত্তিক শেয়ারিং ও সহযোগিতার সাথে সংযুক্ত করে।
পাঠ 3 • Power BI Desktop ইনস্টল ও কনফিগার করা
সিস্টেম রিকোয়ারমেন্ট, ইনস্টলেশন ধাপ ও প্রাথমিক সেটিংস কভার করে। কোনো ডেটা কাজ শুরুর আগে সঠিকভাবে কনফিগার করা এনভায়রনমেন্ট নিশ্চিত করে।
পাঠ 4 • Power BI ইকোসিস্টেম ওভারভিউ
Desktop, Service ও Mobile-এর থ্রি-টায়ার আর্কিটেকচার ম্যাপ করে। একটি সম্পূর্ণ অ্যানালিটিক্স ওয়ার্কফ্লোতে প্রতিটি কম্পোনেন্ট কীভাবে ফিট করে তা প্রতিষ্ঠা করে।
অধ্যায় 2লুকানবিস্তারিত লুকানবিস্তারিত দেখুনডেটা কানেক্টিভিটি ও সোর্স ব্যবস্থাপনা
ডেটা কানেক্টিভিটি ও সোর্স ব্যবস্থাপনা
পাঠ 1 • Import বনাম DirectQuery বনাম Live Connection
তিনটি কানেক্টিভিটি মোডকে পারফরম্যান্স, ফ্রেশনেস ও ক্যাপাবিলিটি ট্রেড-অফ জুড়ে তুলনা করে।
পাঠ 2 • ফাইল-ভিত্তিক সোর্সে সংযুক্ত হওয়া
ফ্ল্যাট ফাইল, Excel ওয়ার্কবুক ও ফোল্ডারে সংযোগ প্রদর্শন করে। অনুশীলনে সম্মুখীন হওয়া সবচেয়ে সাধারণ এন্ট্রি-লেভেল ডেটা সোর্সের জন্য দক্ষতা তৈরি করে।
পাঠ 3 • ডেটাসেট ব্যবস্থাপনা ও রিফ্রেশ করা
শিডিউলড রিফ্রেশ, ইনক্রিমেন্টাল রিফ্রেশ পলিসি ও ডেটাসেট মনিটরিং কভার করে। শিক্ষার্থীরা ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়াই ডেটা ফ্রেশনেস বজায় রাখেন।
পাঠ 4 • ডেটাবেস ও ক্লাউড সার্ভিসে সংযুক্ত হওয়া
রিলেশনাল ডেটাবেস, ক্লাউড ডেটা ওয়্যারহাউস ও SaaS কানেক্টর কভার করে। শিক্ষার্থীরা এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড সোর্সে অথেন্টিকেটেড সংযোগ কনফিগার করেন।
পাঠ 5 • অন-প্রিমাইসেস ডেটা গেটওয়ে কনফিগারেশন
সুরক্ষিত অন-প্রিমাইসেস অ্যাক্সেসের জন্য গেটওয়ে আর্কিটেকচার, ইনস্টলেশন ও ব্যবস্থাপনা ব্যাখ্যা করে। স্থানীয় ডেটা সোর্সকে Power BI Service রিফ্রেশ পাইপলাইনের সাথে সংযুক্ত করে।
অধ্যায় 3লুকানবিস্তারিত লুকানবিস্তারিত দেখুনPower Query দিয়ে ডেটা ট্রান্সফর্মেশন
Power Query দিয়ে ডেটা ট্রান্সফর্মেশন
পাঠ 1 • অপরিহার্য ডেটা ক্লিনিং টেকনিক
ডুপ্লিকেট অপসারণ, নাল হ্যান্ডল, ডেটা টাইপ সংশোধন ও টেক্সট ট্রিমিং কভার করে। এই অপারেশনগুলো প্রতিটি ডেটাসেটের জন্য বেসলাইন কোয়ালিটি লেয়ার গঠন করে।
পাঠ 2 • কোয়েরি পারফরম্যান্স ও বেস্ট প্র্যাকটিস
লোড টাইম অপটিমাইজ করতে কোয়েরি ফোল্ডিং, স্টেপ অর্ডারিং ও ডায়াগনস্টিক টুলস নিয়ে আলোচনা করে। ট্রান্সফর্মেশন ইফিশিয়েন্সিকে ডাউনস্ট্রিম মডেল ও রিপোর্ট পারফরম্যান্সের সাথে সংযুক্ত করে।
পাঠ 3 • M ভাষার পরিচিতি
M সিনট্যাক্স, let এক্সপ্রেশন ও কাস্টম ফাংশন তৈরি ব্যাখ্যা করে। শিক্ষার্থীদের GUI যা প্রকাশ করে তার বাইরে ট্রান্সফর্মেশন লিখতে সক্ষম করে।
পাঠ 4 • Power Query এডিটর ইন্টারফেস
কোয়েরি এডিটর লেআউট, অ্যাপ্লাইড স্টেপস পেন ও ফর্মুলা বার পরিচয় করিয়ে দেয়। Power Query-এর কেন্দ্রীয় পুনরাবৃত্ত, স্টেপ-ভিত্তিক ট্রান্সফর্মেশন ওয়ার্কফ্লো প্রতিষ্ঠা করে।
পাঠ 5 • ডেটা রিশেপ ও কম্বাইন করা
পিভট, আনপিভট, মার্জ ও অ্যাপেন্ড কোয়েরি শেখায়। শিক্ষার্থীরা মাল্টি-সোর্স ডেটাকে একটি ইউনিফাইড, মডেল-প্রস্তুত ফরম্যাটে পুনর্গঠন করেন।
অধ্যায় 4লুকানবিস্তারিত লুকানবিস্তারিত দেখুনডেটা মডেলিং ও রিলেশনশিপ
ডেটা মডেলিং ও রিলেশনশিপ
পাঠ 1 • ডাইমেনশনাল মডেলিং নীতি
স্টার ও স্নোফ্লেক স্কিমা, ফ্যাক্ট টেবিল ও ডাইমেনশন টেবিল পরিচয় করিয়ে দেয়। পরবর্তী সকল মডেলিং সিদ্ধান্তকে নির্দেশিত করে এমন ধারণাগত কাঠামো প্রদান করে।
পাঠ 2 • মডেল অপটিমাইজেশন ও বেস্ট প্র্যাকটিস
কলাম ডেটা টাইপ, কার্ডিনালিটি হ্রাস ও অব্যবহৃত ফিল্ড লুকানো নিয়ে আলোচনা করে। একটি অপটিমাইজড মডেল ফাইল সাইজ হ্রাস করে ও রিপোর্ট রেন্ডারিং গতি উন্নত করে।
পাঠ 3 • ক্যালকুলেটেড কলাম ও ক্যালকুলেটেড টেবিল
কখন ক্যালকুলেটেড কলাম বনাম মেজার ব্যবহার করতে হবে ও কীভাবে ক্যালকুলেটেড টেবিল তৈরি করতে হয় তা ব্যাখ্যা করে। শিক্ষার্থীরা সোর্স ডেটা পরিবর্তন না করেই মডেল সম্প্রসারণ করেন।
পাঠ 4 • রিলেশনশিপ তৈরি ও ব্যবস্থাপনা
রিলেশনশিপ তৈরি, কার্ডিনালিটি সেটিংস ও ক্রস-ফিল্টার ডিরেকশন কভার করে। সঠিক রিলেশনশিপ নির্ভুল রিপোর্ট ক্যালকুলেশনের ভিত্তি।
অধ্যায় 5লুকানবিস্তারিত লুকানবিস্তারিত দেখুনDAX ফান্ডামেন্টালস ও মেজার
DAX ফান্ডামেন্টালস ও মেজার
পাঠ 1 • DAX সিনট্যাক্স ও মূল ধারণা
DAX অপারেটর, ডেটা টাইপ ও রো কনটেক্সট এবং ফিল্টার কনটেক্সটের মধ্যে পার্থক্য পরিচয় করিয়ে দেয়। পরবর্তী সকল DAX কাজের জন্য প্রয়োজনীয় মানসিক মডেল প্রতিষ্ঠা করে।
পাঠ 2 • অ্যাডভান্সড DAX প্যাটার্ন
RANKX, TOPN, ইটারেটর (SUMX, AVERAGEX) ও ভার্চুয়াল রিলেশনশিপ কভার করে। শিক্ষার্থীরা কম্পোজেবল DAX প্যাটার্ন দিয়ে জটিল বিশ্লেষণাত্মক প্রয়োজনীয়তা সমাধান করেন।
পাঠ 3 • টাইম ইন্টেলিজেন্স ফাংশন
তারিখ-ভিত্তিক বিশ্লেষণে DATEADD, SAMEPERIODLASTYEAR, TOTALYTD ও সম্পর্কিত ফাংশন প্রয়োগ করে। মডেলিং চ্যাপ্টার থেকে একটি সঠিকভাবে মার্ক করা ডেট টেবিল প্রয়োজন।
পাঠ 4 • অ্যাগ্রিগেশন ও লজিক্যাল ফাংশন
SUM, AVERAGE, COUNT ভ্যারিয়েন্ট ও IF/SWITCH লজিক কভার করে। এই বিল্ডিং-ব্লক ফাংশনগুলো প্রায় প্রতিটি বাস্তব-বিশ্বের মেজারে উপস্থিত থাকে।
পাঠ 5 • ফিল্টার ফাংশন ও কনটেক্সট ট্রানজিশন
কনটেক্সট ম্যানিপুলেশনের জন্য CALCULATE, FILTER, ALL ও REMOVEFILTERS শেখায়। শিক্ষার্থীরা নিয়ন্ত্রণ করেন যে কোনো স্লাইসার কম্বিনেশনের অধীনে একটি মেজার কোন ডেটা ইভ্যালুয়েট করে।
অধ্যায় 6লুকানবিস্তারিত লুকানবিস্তারিত দেখুনভিজ্যুয়ালাইজেশন ডিজাইন ও রিপোর্ট বিল্ডিং
ভিজ্যুয়ালাইজেশন ডিজাইন ও রিপোর্ট বিল্ডিং
পাঠ 1 • ইন্টারঅ্যাক্টিভিটি: স্লাইসার, ফিল্টার ও ড্রিল-থ্রু
স্লাইসার, ক্রস-ফিল্টারিং, ড্রিল-থ্রু পেজ ও বুকমার্ক কনফিগার করে। ইন্টারঅ্যাক্টিভিটি স্ট্যাটিক চার্টকে সেলফ-সার্ভিস এক্সপ্লোরেশন টুলে রূপান্তরিত করে।
পাঠ 2 • রিপোর্ট ফরম্যাটিং ও থিমিং
কন্ডিশনাল ফরম্যাটিং, কাস্টম থিম ও ধারাবাহিক ভিজ্যুয়াল স্টাইলিং কভার করে। একটি সুফরম্যাটেড রিপোর্ট শেষ ব্যবহারকারীদের জন্য আস্থা তৈরি করে ও জ্ঞানীয় লোড হ্রাস করে।
পাঠ 3 • রিপোর্ট লেআউট ও অ্যাক্সেসিবিলিটি
রিপোর্টে গ্রিড অ্যালাইনমেন্ট, ট্যাব অর্ডার, অল্ট টেক্সট ও কালার-কনট্রাস্ট স্ট্যান্ডার্ড প্রয়োগ করে। অ্যাক্সেসিবল রিপোর্ট বৃহত্তর দর্শকদের কাছে পৌঁছায় ও সাংগঠনিক মান পূরণ করে।
পাঠ 4 • সঠিক ভিজ্যুয়াল টাইপ নির্বাচন
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন নীতি ব্যবহার করে বিশ্লেষণাত্মক প্রশ্নকে উপযুক্ত চার্ট টাইপে ম্যাপ করে। ডেটা স্ট্রাকচার ও ভিজ্যুয়াল এনকোডিংয়ের মধ্যে সাধারণ অমিল প্রতিরোধ করে।
পাঠ 5 • অ্যাডভান্সড ভিজ্যুয়াল ও কাস্টম ভিজ্যুয়াল
ডিকম্পোজিশন ট্রি, কী ইনফ্লুয়েন্সার ও AppSource থেকে সার্টিফাইড কাস্টম ভিজ্যুয়াল পরিচয় করিয়ে দেয়। বিশেষায়িত বিশ্লেষণাত্মক প্রয়োজনে ভিজ্যুয়াল টুলকিট সম্প্রসারণ করে।
অধ্যায় 7লুকানবিস্তারিত লুকানবিস্তারিত দেখুনAI ইন্টিগ্রেশন ও ইন্টেলিজেন্ট অ্যানালিটিক্স
AI ইন্টিগ্রেশন ও ইন্টেলিজেন্ট অ্যানালিটিক্স
পাঠ 1 • Power BI-তে নেটিভ AI ভিজ্যুয়াল
বিল্ট-ইন AI টুল হিসেবে Q&A, কী ইনফ্লুয়েন্সার, ডিকম্পোজিশন ট্রি ও স্মার্ট ন্যারেটিভ কভার করে। শিক্ষার্থীরা কোনো কোড না লিখেই AI-চালিত এক্সপ্লোরেশন সক্রিয় করেন।
পাঠ 2 • কোপাইলট ও জেনারেটিভ AI ফিচার
রিপোর্ট জেনারেশন, DAX সাজেশন ও ন্যারেটিভ সামারির জন্য Power BI কোপাইলট অন্বেষণ করে। শিক্ষার্থীরা পাবলিশ করার আগে নির্ভুলতার জন্য AI-জেনারেটেড কন্টেন্ট মূল্যায়ন করেন।
পাঠ 3 • Power BI-তে Python ও R স্ক্রিপ্ট
ডেটা ট্রান্সফর্মেশন ও কাস্টম ভিজ্যুয়ালের জন্য Python ও R স্ক্রিপ্ট রান করে। উভয় ইকোসিস্টেমের পূর্ণ পরিসংখ্যান ও ML লাইব্রেরি দিয়ে Power BI সম্প্রসারণ করে।
পাঠ 4 • Power Query-তে AI ইনসাইট
Power Query-তে AI ইনসাইটের মাধ্যমে টেক্সট অ্যানালিটিক্স, সেন্টিমেন্ট স্কোরিং ও ইমেজ ট্যাগিং প্রয়োগ করে। মডেলিংয়ের আগে ML-ডিরাইভড কলাম দিয়ে ডেটাসেট সমৃদ্ধ করে।
পাঠ 5 • Azure Machine Learning মডেল ইন্টিগ্রেট করা
ব্যাচ স্কোরিংয়ের জন্য পাবলিশড Azure ML এন্ডপয়েন্ট Power Query-তে সংযুক্ত করে। শিক্ষার্থীরা রিফ্রেশযোগ্য ডেটাসেট কলাম হিসেবে ML প্রেডিকশন অপারেশনালাইজ করেন।
অধ্যায় 8লুকানবিস্তারিত লুকানবিস্তারিত দেখুনশেয়ারিং, সিকিউরিটি ও গভর্ন্যান্স
শেয়ারিং, সিকিউরিটি ও গভর্ন্যান্স
পাঠ 1 • রো-লেভেল সিকিউরিটি ইমপ্লিমেন্টেশন
DAX ফিল্টার এক্সপ্রেশন ব্যবহার করে স্ট্যাটিক ও ডায়নামিক RLS রোল তৈরি করে। শিক্ষার্থীরা পৃথক রিপোর্ট তৈরি না করেই অনুমোদিত ব্যবহারকারীদের জন্য ডেটা ভিজিবিলিটি সীমাবদ্ধ করেন।
পাঠ 2 • ডিপ্লয়মেন্ট পাইপলাইন ও ALM
ডেভেলপমেন্ট, টেস্ট ও প্রোডাকশন পর্যায়ে কন্টেন্ট সরানোর জন্য ডিপ্লয়মেন্ট পাইপলাইন ব্যবহার করে। Power BI অ্যাসেটে অ্যাপ্লিকেশন লাইফসাইকেল ম্যানেজমেন্ট ডিসিপ্লিন প্রয়োগ করে।
পাঠ 3 • ওয়ার্কস্পেস রোল ও পারমিশন
অ্যাডমিন, মেম্বার, কন্ট্রিবিউটর ও ভিউয়ার রোল এবং তাদের পারমিশন সীমানা সংজ্ঞায়িত করে। সঠিক রোল অ্যাসাইনমেন্ট অননুমোদিত ডেটা অ্যাক্সেস ও অনিচ্ছাকৃত সম্পাদনা প্রতিরোধ করে।
পাঠ 4 • সেনসিটিভিটি লেবেল ও ডেটা প্রোটেকশন
ডেটা ক্লাসিফিকেশন বলবৎ করতে ডেটাসেট, রিপোর্ট এবং এক্সপোর্টে সেনসিটিভিটি লেবেল প্রয়োগ করে। Power BI গভর্ন্যান্সকে প্রতিষ্ঠানের সামগ্রিক তথ্য-সুরক্ষা নীতির সাথে সংযুক্ত করে।
পাঠ 5 • এন্ডোর্সমেন্ট ও কন্টেন্ট সার্টিফিকেশন
ডেটাসেট ও রিপোর্টের জন্য প্রমোটেড ও সার্টিফাইড এন্ডোর্সমেন্ট স্টেট কভার করে। সার্টিফিকেশন টেন্যান্ট জুড়ে সেলফ-সার্ভিস ব্যবহারকারীদের কাছে বিশ্বস্ত, গভর্নড কন্টেন্ট সংকেত দেয়।
আপনার বৈধ সমাপ্তি সার্টিফিকেট
এই কোর্সটি আপনার জন্য:
বিজনেস অ্যানালিস্ট: এক্সেল পিভট টেবিলের সীমাবদ্ধতা পেরিয়ে স্কেলেবল BI-তে যেতে প্রস্তুত।
ডেটা ইঞ্জিনিয়ার: পলিশড ও গভর্নড রিপোর্টের মাধ্যমে পাইপলাইন আউটপুট প্রদর্শন করতে ইচ্ছুক।
আর্থিক বিশ্লেষক: ধীরগতির ম্যানুয়াল স্প্রেডশিট মডেল প্রতিস্থাপনকারী ডায়নামিক ড্যাশবোর্ড প্রয়োজন।
আইটি পেশাদার: এন্টারপ্রাইজজুড়ে Power BI ডিপ্লয় ও সুরক্ষিত করার দায়িত্বপ্রাপ্ত।
মার্কেটিং অ্যানালিস্ট: সেলফ-সার্ভিস ইন্টারঅ্যাক্টিভিটি দিয়ে ক্যাম্পেইন পারফরম্যান্স ভিজ্যুয়ালাইজ করতে আগ্রহী।
ক্যারিয়ার পরিবর্তনকারী: ডেটা রোলে স্থানান্তরিত হয়ে চাকরির জন্য প্রস্তুত BI পোর্টফোলিও তৈরি করছেন।
আমাদের শিক্ষার্থীরা কী বলে
আপনার ক্লাসগুলো অসাধারণ। আমি এক বছরের প্যাকেজ কিনেছি এবং অবশেষে বিভিন্ন আগ্রহের বিষয় অনুসরণ করার সুযোগ পাচ্ছি, প্ল্যাটফর্ম পরিবর্তন করার দরকার হচ্ছে না... আপনি যা করছেন তার জন্য ধন্যবাদ, আমি ইতিমধ্যে আপনাদের অন্যদেরও সুপারিশ করেছি...
আমার ভালো লাগে যে পাঠগুলো সরাসরি মূল বিষয়ে যায় এবং আমি অধ্যায় পরিবর্তন করতে ও যেসব বিষয় দরকার নেই সেগুলো এড়িয়ে যেতে পারি।
আমি কনটেন্ট, উপস্থাপনার ধরন এবং ভিডিও ট্রান্সক্রিপশন পছন্দ করি, যা পুরো প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত করে তোলে!
প্ল্যাটফর্মটি দ্রুত, ব্যবহার করা সহজ। কনটেন্টের বৈচিত্র্য এবং সম্পূরক ভিডিওগুলো শেখার ক্ষেত্রে সত্যিই সহায়ক।
প্রধান দক্ষতা উন্নয়ন
প্রশ্নোত্তর
Dedika কে?
সার্টিফিকেটটি কি বাংলাদেশ-এ বৈধ?
কোর্সগুলো কি ফ্রি?
কোর্সের ওয়ার্কলোড কী?
কোর্সগুলো কেমন?
কোর্সগুলো কীভাবে কাজ করে?
কোর্সের সময়কাল কত?
কোর্সের খরচ বা মূল্য কত?
EAD বা অনলাইন কোর্স কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে?
PDF কোর্স