ڈیٹا پر مبنی ثقافت کی طرف بڑھنے والی تنظیمیں فیصلہ سازی میں ڈیٹا اور مشین لرننگ (ML) کے استعمال کو قبول کرتی ہیں۔ ڈیٹا سے ML پر مبنی فیصلے کرنے کے لیے، آپ کو ML ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے اپنا ڈیٹا دستیاب، قابل رسائی، صاف اور صحیح فارمیٹ میں درکار ہے۔ ملٹی اکاؤنٹ آرکیٹیکچر والی تنظیمیں ایسے حالات سے بچنا چاہتی ہیں جہاں انہیں ڈیٹا کی تیاری کی سرگرمیوں کے لیے ایک اکاؤنٹ سے ڈیٹا نکالنا اور اسے دوسرے اکاؤنٹ میں لوڈ کرنا چاہیے۔ مختلف اکاؤنٹس میں مختلف ایکسٹریکٹ، ٹرانسفارم، اور لوڈ (ETL) جابز کو دستی طور پر بنانا اور برقرار رکھنا پیچیدگی اور لاگت میں اضافہ کرتا ہے، اور آپ کے ڈیٹا کو محفوظ رکھنے کے لیے گورننس، تعمیل اور سیکیورٹی کے بہترین طریقوں کو برقرار رکھنا مزید مشکل بنا دیتا ہے۔
ایمیزون ریڈ شفٹ ایک تیز، مکمل طور پر منظم کلاؤڈ ڈیٹا گودام ہے۔ Amazon Redshift کراس اکاؤنٹ ڈیٹا شیئرنگ فیچر آپ کے Amazon Redshift ڈیٹا گودام میں مختلف AWS اکاؤنٹس میں کسی بھی تعداد میں اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ تازہ، مکمل اور مستقل ڈیٹا کا اشتراک کرنے کا ایک آسان اور محفوظ طریقہ فراہم کرتا ہے۔ ایمیزون سیج میکر ڈیٹا رینگلر کی صلاحیت ہے ایمیزون سیج میکر جو ڈیٹا سائنسدانوں اور انجینئرز کے لیے بصری انٹرفیس کا استعمال کرتے ہوئے ایم ایل ایپلی کیشنز کے لیے ڈیٹا تیار کرنا تیز تر بناتا ہے۔ ڈیٹا رینگلر آپ کو ایمیزون ریڈ شفٹ ڈیٹا شیئرز سے منسلک ہو کر ایم ایل کے لیے ڈیٹا کو تلاش کرنے اور تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
اس پوسٹ میں، ہم Amazon Redshift ڈیٹا شیئر کا استعمال کرتے ہوئے کراس اکاؤنٹ انٹیگریشن ترتیب دینے اور ڈیٹا رینگلر کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی تیاری کے ذریعے چلتے ہیں۔
حل جائزہ
ہم دو AWS اکاؤنٹس کے ساتھ شروعات کرتے ہیں: Amazon Redshift ڈیٹا گودام کے ساتھ ایک پروڈیوسر اکاؤنٹ، اور SageMaker ML کے استعمال کے معاملات کے لیے صارف اکاؤنٹ۔ اس پوسٹ کے لیے، ہم استعمال کرتے ہیں۔ بینکنگ ڈیٹاسیٹ. پیروی کرنے کے لیے، ڈیٹاسیٹ کو اپنی مقامی مشین پر ڈاؤن لوڈ کریں۔ مندرجہ ذیل ورک فلو کا ایک اعلیٰ سطحی جائزہ ہے۔
- پروڈیوسر اکاؤنٹ میں ایک Amazon Redshift RA3 کلسٹر کو فوری بنائیں اور ڈیٹاسیٹ لوڈ کریں۔
- پروڈیوسر اکاؤنٹ میں ایک Amazon Redshift ڈیٹا شیئر بنائیں اور صارف اکاؤنٹ کو ڈیٹا تک رسائی کی اجازت دیں۔
- صارفین کے اکاؤنٹ میں Amazon Redshift ڈیٹا شیئر تک رسائی حاصل کریں۔
- صارف اکاؤنٹ میں ڈیٹا رینگلر کے ساتھ ڈیٹا کا تجزیہ کریں اور اس پر کارروائی کریں اور اپنے ڈیٹا کی تیاری کے ورک فلو کو بنائیں۔
سے آگاہ رہیں خیالات ایمیزون ریڈ شفٹ ڈیٹا شیئرنگ کے ساتھ کام کرنے کے لیے:
- متعدد AWS اکاؤنٹس - آپ کو کم از کم دو AWS اکاؤنٹس کی ضرورت ہے: ایک پروڈیوسر اکاؤنٹ اور ایک صارف اکاؤنٹ۔
- کلسٹر کی قسم - ڈیٹا شیئرنگ RA3 کلسٹر قسم میں تعاون یافتہ ہے۔ Amazon Redshift کلسٹر کو شروع کرتے وقت، RA3 کلسٹر کی قسم کا انتخاب یقینی بنائیں۔
- خفیہ کاری - ڈیٹا شیئرنگ کے کام کرنے کے لیے، پروڈیوسر اور کنزیومر کلسٹرز دونوں کو انکرپٹ کیا جانا چاہیے اور ایک ہی AWS ریجن میں ہونا چاہیے۔
- خطے - کراس اکاؤنٹ ڈیٹا شیئرنگ تمام Amazon Redshift کے لیے دستیاب ہے۔ RA3 نوڈ کی اقسام یو ایس ایسٹ (این ورجینیا)، یو ایس ایسٹ (اوہائیو)، یو ایس ویسٹ (این. کیلیفورنیا)، یو ایس ویسٹ (اوریگون)، ایشیا پیسفک (ممبئی)، ایشیا پیسفک (سیول)، ایشیا پیسفک (سنگاپور)، ایشیا پیسفک (سنگاپور) میں سڈنی، ایشیا پیسفک (ٹوکیو)، کینیڈا (وسطی)، یورپ (فرینکفرٹ)، یورپ (آئرلینڈ)، یورپ (لندن)، یورپ (پیرس)، یورپ (اسٹاک ہوم) اور جنوبی امریکہ (ساؤ پالو)۔
- قیمتوں کا تعین - کراس اکاؤنٹ ڈیٹا شیئرنگ ان کلسٹروں میں دستیاب ہے جو ایک ہی علاقے میں ہیں۔ ڈیٹا شیئر کرنے کی کوئی قیمت نہیں ہے۔ آپ صرف Amazon Redshift کلسٹرز کے لیے ادائیگی کرتے ہیں جو اشتراک میں حصہ لیتے ہیں۔
کراس اکاؤنٹ ڈیٹا شیئرنگ ایک دو قدمی عمل ہے۔ سب سے پہلے، ایک پروڈیوسر کلسٹر ایڈمنسٹریٹر ڈیٹا شیئر بناتا ہے، اشیاء شامل کرتا ہے، اور صارف کے اکاؤنٹ تک رسائی دیتا ہے۔ پھر پروڈیوسر اکاؤنٹ ایڈمنسٹریٹر مخصوص صارف کے لیے ڈیٹا شیئر کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ آپ یہ Amazon Redshift کنسول سے کر سکتے ہیں۔
پروڈیوسر اکاؤنٹ میں ایک Amazon Redshift ڈیٹا شیئر بنائیں
اپنا ڈیٹا شیئر بنانے کے لیے، درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- Amazon Redshift کنسول پر، ایک Amazon Redshift کلسٹر بنائیں۔
- وضاحت کریں پیداوار اور RA3 نوڈ کی قسم کا انتخاب کریں۔
- کے تحت اضافی کنفیگریشنز، غیر منتخب کریں۔ ڈیفالٹس استعمال کریں۔.
- کے تحت ڈیٹا بیس کنفیگریشنزاپنے کلسٹر کے لیے انکرپشن سیٹ اپ کریں۔
- کلسٹر بنانے کے بعد، براہ راست مارکیٹنگ بینک ڈیٹاسیٹ درآمد کریں۔ آپ درج ذیل یو آر ایل سے ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں: https://sagemaker-sample-data-us-west-2.s3-us-west-2.amazonaws.com/autopilot/direct_marketing/bank-additional.zip.
- اپ لوڈ کریں
bank-additional-full.csv
ایک ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (Amazon S3) بالٹی آپ کے کلسٹر تک رسائی حاصل ہے۔ - Amazon Redshift استفسار ایڈیٹر کا استعمال کریں اور Amazon Redshift میں ڈیٹا کاپی کرنے کے لیے درج ذیل SQL استفسار چلائیں:
- کلسٹر تفصیلات کے صفحہ پر جائیں اور پر ڈیٹا شیئرز ٹیب، منتخب کریں ڈیٹا شیئر بنائیں.
- کے لئے ڈیٹا شیئر کا نام، ایک نام درج کریں۔
- کے لئے ڈیٹا بیس کا نام۔، ایک ڈیٹا بیس کا انتخاب کریں۔
- میں ڈیٹا شیئر آبجیکٹ شامل کریں۔ سیکشن میں، ڈیٹا بیس سے اشیاء کا انتخاب کریں جسے آپ ڈیٹا شیئر میں شامل کرنا چاہتے ہیں۔
آپ جس چیز کو دوسروں کے ساتھ بانٹنے کا انتخاب کرتے ہیں اس پر آپ کے پاس دانے دار کنٹرول ہے۔ سادگی کے لیے، ہم تمام میزیں بانٹتے ہیں۔ عملی طور پر، آپ ایک یا زیادہ ٹیبلز، ویوز، یا صارف کی طرف سے طے شدہ فنکشنز کا انتخاب کر سکتے ہیں۔ - میں سے انتخاب کریں شامل کریں.
- ڈیٹا صارفین کو شامل کرنے کے لیے، منتخب کریں۔ ڈیٹا شیئر میں AWS اکاؤنٹس شامل کریں۔ اور اپنا سیکنڈری AWS اکاؤنٹ ID شامل کریں۔
- میں سے انتخاب کریں ڈیٹا شیئر بنائیں.
- ڈیٹا کنزیومر کو اجازت دینے کے لیے جسے آپ نے ابھی بنایا ہے، پر جائیں۔ ڈیٹا شیئرز Amazon Redshift کنسول پر صفحہ دیکھیں اور نئے ڈیٹا شیئر کا انتخاب کریں۔
- ڈیٹا صارف کو منتخب کریں اور منتخب کریں۔ اختیار.
سے صارف کی حیثیت بدل جاتی ہے۔ Pending authorization
کرنے کے لئے Authorized
.
صارف AWS اکاؤنٹ میں Amazon Redshift کراس اکاؤنٹ ڈیٹا شیئر تک رسائی حاصل کریں۔
اب جبکہ ڈیٹا شیئر سیٹ اپ ہو چکا ہے، ڈیٹا شیئر استعمال کرنے کے لیے اپنے صارف AWS اکاؤنٹ پر جائیں۔ یقینی بنائیں کہ آپ کے صارف اکاؤنٹ میں کم از کم ایک Amazon Redshift کلسٹر بنایا گیا ہے۔ کلسٹر کو انکرپٹ کیا جانا چاہیے اور اسی علاقے میں جس کا ذریعہ ہے۔
- ایمیزون ریڈ شفٹ کنسول پر، منتخب کریں۔ ڈیٹا شیئرز نیوی گیشن پین میں.
- پر دوسرے اکاؤنٹس سے ٹیب، اپنے بنائے ہوئے ڈیٹا شیئر کو منتخب کریں اور منتخب کریں۔ ایسوسی ایٹ.
- آپ ڈیٹا شیئر کو اس اکاؤنٹ میں ایک یا زیادہ کلسٹرز کے ساتھ منسلک کر سکتے ہیں یا ڈیٹا شیئر کو پورے اکاؤنٹ سے منسلک کر سکتے ہیں تاکہ صارف اکاؤنٹ میں موجودہ اور مستقبل کے کلسٹرز کو اس شیئر تک رسائی حاصل ہو سکے۔
- اپنے کنکشن کی تفصیلات بتائیں اور منتخب کریں۔ رابطہ قائم کریں.
- میں سے انتخاب کریں ڈیٹا شیئر سے ڈیٹا بیس بنائیں اور اپنے نئے ڈیٹا بیس کے لیے ایک نام درج کریں۔
- ڈیٹا شیئر کی جانچ کرنے کے لیے، استفسار ایڈیٹر پر جائیں اور نئے ڈیٹا بیس کے خلاف سوالات چلائیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ڈیٹا شیئر کے حصے کے طور پر تمام اشیاء دستیاب ہیں۔
ڈیٹا رینگلر کے ساتھ ڈیٹا کا تجزیہ اور کارروائی کریں۔
اب آپ Amazon Redshift میں ڈیٹا شیئر کے طور پر بنائے گئے کراس اکاؤنٹ ڈیٹا تک رسائی کے لیے Data Wrangler استعمال کر سکتے ہیں۔
- اوپن ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو.
- پر فائل مینو، منتخب کریں نئی اور ڈیٹا رینگلر فلو.
- پر درآمد کریں ٹیب، منتخب کریں ڈیٹا کا ماخذ شامل کریں اور ایمیزون ریڈ شفٹ.
- ایمیزون ریڈ شفٹ کلسٹر کے کنکشن کی تفصیلات درج کریں جسے آپ نے ابھی ڈیٹا شیئر کے لیے صارف اکاؤنٹ میں بنایا ہے۔
- میں سے انتخاب کریں رابطہ قائم کریں.
- استعمال کریں AWS شناخت اور رسائی کا انتظام (IAM) کا کردار جو آپ نے اپنے Amazon Redshift کلسٹر کے لیے استعمال کیا۔
نوٹ کریں کہ اگرچہ ڈیٹا شیئر Amazon Redshift کلسٹر میں ایک نیا ڈیٹا بیس ہے، لیکن آپ Data Wrangler سے براہ راست اس سے رابطہ نہیں کر سکتے۔
صحیح طریقہ یہ ہے کہ پہلے ڈیفالٹ کلسٹر ڈیٹا بیس سے جڑیں، اور پھر ڈیٹا شیئر ڈیٹا بیس سے استفسار کرنے کے لیے SQL کا استعمال کریں۔ ڈیفالٹ کلسٹر ڈیٹا بیس سے مربوط ہونے کے لیے مطلوبہ معلومات فراہم کریں۔ نوٹ کریں کہ ایک AWS کلیدی انتظام کی خدمت مربوط ہونے کے لیے (AWS KMS) کلیدی ID کی ضرورت نہیں ہے۔
ڈیٹا رینگلر اب ایمیزون ریڈ شفٹ مثال سے منسلک ہے۔
- ایس کیو ایل ایڈیٹر کا استعمال کرتے ہوئے ایمیزون ریڈ شفٹ ڈیٹا شیئر ڈیٹا بیس میں ڈیٹا سے استفسار کریں۔
- میں سے انتخاب کریں درآمد کریں ڈیٹا سیٹ کو ڈیٹا رینگلر میں درآمد کرنے کے لیے۔
- ڈیٹاسیٹ کے لیے ایک نام درج کریں اور منتخب کریں۔ شامل کریں.
اب آپ پر بہاؤ دیکھ سکتے ہیں۔ ڈیٹا کے بہاؤ ڈیٹا رینگلر کا ٹیب۔
ڈیٹا رینگلر میں ڈیٹا لوڈ کرنے کے بعد، آپ ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں اور ML کے لیے ڈیٹا تیار کر سکتے ہیں۔
- جمع کا نشان منتخب کریں اور منتخب کریں۔ تجزیہ شامل کریں۔.
ڈیٹا رینگلر بلٹ ان تجزیہ فراہم کرتا ہے۔ ان میں ڈیٹا کے معیار اور بصیرت کی رپورٹ، ڈیٹا کا ارتباط، پری ٹریننگ تعصب کی رپورٹ، آپ کے ڈیٹاسیٹ کا خلاصہ، اور تصورات (جیسے ہسٹوگرام اور سکیٹر پلاٹ) شامل ہیں لیکن ان تک محدود نہیں ہیں۔ آپ اپنی مرضی کے مطابق ویژولائزیشن بھی بنا سکتے ہیں۔
آپ ڈیٹا کوالٹی اور بصیرت کی رپورٹ کو خود بخود اعداد و شمار کے معیار کے مسائل کی نشاندہی کرنے کے لیے تصورات اور تجزیے پیدا کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، اور اپنے ڈیٹا سیٹ کے لیے درکار درست تبدیلی کی سفارش کر سکتے ہیں۔
- میں سے انتخاب کریں ڈیٹا کوالٹی اور بصیرت کی رپورٹ، اور منتخب کریں ٹارگٹ کالم as y.
- کیونکہ یہ درجہ بندی کے مسئلے کا بیان ہے، کے لیے مسئلہ کی قسممنتخب کی درجہ بندی.
- میں سے انتخاب کریں تخلیق کریں.
ڈیٹا رینگلر آپ کے ڈیٹا سیٹ پر ایک تفصیلی رپورٹ بناتا ہے۔ آپ رپورٹ کو اپنی مقامی مشین پر بھی ڈاؤن لوڈ کر سکتے ہیں۔
- ڈیٹا کی تیاری کے لیے، جمع کا نشان منتخب کریں اور منتخب کریں۔ تجزیہ شامل کریں۔.
- میں سے انتخاب کریں قدم شامل کریں۔ اپنی تبدیلیوں کی تعمیر شروع کرنے کے لیے۔
اس تحریر کے وقت، ڈیٹا رینگلر 300 سے زیادہ بلٹ ان تبدیلیاں فراہم کرتا ہے۔ آپ Pandas یا PySpark کا استعمال کرتے ہوئے اپنی تبدیلیاں بھی لکھ سکتے ہیں۔
اب آپ اپنی کاروباری ضرورت کی بنیاد پر اپنے ٹرانسفارمز اور تجزیہ بنانا شروع کر سکتے ہیں۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے ڈیٹا کو دستی طور پر ڈاؤن لوڈ اور اپ لوڈ کیے بغیر Amazon Redshift ڈیٹا شیئرز کا استعمال کرتے ہوئے اکاؤنٹس میں ڈیٹا شیئر کرنے کی کھوج کی۔ ہم نے ڈیٹا رینگلر کا استعمال کرتے ہوئے مشترکہ ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے اور آپ کے ایم ایل کے استعمال کے کیسز کے لیے ڈیٹا تیار کرنے کا طریقہ سیکھا۔ ایمیزون ریڈ شفٹ ڈیٹا شیئرز اور ڈیٹا رینگلر کی یہ بغیر کوڈ/لو کوڈ کی صلاحیت تربیتی ڈیٹا کی تیاری کو تیز کرتی ہے اور ڈیٹا انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کی تیز رفتار تکراری ڈیٹا کی تیاری کے ساتھ چستی میں اضافہ کرتی ہے۔
Amazon Redshift اور SageMaker کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، دیکھیں ایمیزون ریڈ شفٹ ڈیٹا بیس ڈویلپر گائیڈ اور ایمیزون سیج میکر دستاویزات.
مصنفین کے بارے میں
میناکشی سندرم تھنڈاورائن AWS کے ساتھ ایک سینئر AI/ML ماہر ہے۔ وہ ان کے AI اور ML سفر میں ہائی ٹیک اسٹریٹجک اکاؤنٹس کی مدد کرتا ہے۔ وہ ڈیٹا سے چلنے والی AI کے بارے میں بہت پرجوش ہے۔
جیمز وو AWS میں ایک سینئر AI/ML ماہر حل آرکیٹیکٹ ہے۔ AI/ML سلوشنز کو ڈیزائن اور بنانے میں صارفین کی مدد کرنا۔ جیمز کا کام ایم ایل کے استعمال کے کیسز کی ایک وسیع رینج پر محیط ہے، جس میں کمپیوٹر ویژن، گہری سیکھنے، اور پورے انٹرپرائز میں ایم ایل کی پیمائش میں بنیادی دلچسپی ہے۔ AWS میں شامل ہونے سے پہلے، جیمز 10 سال سے زائد عرصے تک ایک معمار، ڈویلپر، اور ٹیکنالوجی لیڈر تھے، جس میں 6 سال انجینئرنگ اور 4 سال مارکیٹنگ اور اشتہاری صنعتوں میں شامل تھے۔
- سکے سمارٹ۔ یورپ کا بہترین بٹ کوائن اور کرپٹو ایکسچینج۔
- پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ مفت رسائی۔
- کرپٹو ہاک۔ Altcoin ریڈار. مفت جانچ.
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/import-data-from-cross-account-amazon-redshift-in-amazon-sagemaker-data-wrangler-for-exploratory-data-analysis- اور-ڈیٹا کی تیاری/
- "
- &
- 10
- 100
- 11
- 7
- a
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- قابل رسائی
- اکاؤنٹ
- کے پار
- سرگرمیوں
- اشتہار.
- کے خلاف
- AI
- تمام
- کی اجازت دیتا ہے
- ایمیزون
- امریکہ
- تجزیہ
- ایک اور
- ایپلی کیشنز
- فن تعمیر
- ایشیا
- ایشیا پیسیفک
- ایسوسی ایٹ
- خود کار طریقے سے
- دستیاب
- AWS
- بینک
- BEST
- بہترین طریقوں
- سرحد
- تعمیر
- عمارت
- تعمیر میں
- کاروبار
- کیلی فورنیا
- مہم
- کینیڈا
- مقدمات
- مرکزی
- میں سے انتخاب کریں
- درجہ بندی
- بادل
- مکمل
- تعمیل
- کمپیوٹر
- رابطہ قائم کریں
- منسلک
- مربوط
- کنکشن
- متواتر
- کنسول
- بسم
- صارفین
- صارفین
- رابطہ کریں
- کنٹرول
- تخلیق
- بنائی
- پیدا
- اسناد
- ثقافت
- موجودہ
- اپنی مرضی کے
- گاہکوں
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیہ
- ڈیٹا شیئرنگ
- ڈیٹا بیس
- فیصلے
- گہری
- ڈیزائن
- تفصیلی
- تفصیلات
- ڈیولپر
- مختلف
- مشکل
- براہ راست
- براہ راست
- ڈاؤن لوڈ، اتارنا
- ایڈیٹر
- تعلیم
- گلے
- خفیہ کاری
- انجنیئرنگ
- انجینئرز
- درج
- انٹرپرائز
- یورپ
- تلاش
- فاسٹ
- تیز تر
- نمایاں کریں
- پہلا
- بہاؤ
- پر عمل کریں
- کے بعد
- فارمیٹ
- تازہ
- سے
- افعال
- مستقبل
- پیدا
- گورننس
- ہونے
- مدد
- مدد کرتا ہے
- ہاؤسنگ
- کس طرح
- کیسے
- HTTPS
- شناخت
- شناختی
- شامل
- سمیت
- صنعتوں
- معلومات
- بصیرت
- مثال کے طور پر
- انضمام
- دلچسپی
- انٹرفیس
- آئر لینڈ
- مسائل
- IT
- ایوب
- نوکریاں
- شمولیت
- سفر
- رکھیں
- کلیدی
- رہنما
- جانیں
- سیکھنے
- لمیٹڈ
- لوڈ
- مقامی
- محل وقوع
- لندن
- مشین
- مشین لرننگ
- برقرار رکھنے کے
- بنا
- بناتا ہے
- میں کامیاب
- انتظام
- دستی طور پر
- مارکیٹنگ
- شاید
- ML
- ماڈل
- مہینہ
- زیادہ
- منتقل
- ممبئی
- سمت شناسی
- تعداد
- اوہائیو
- حکم
- وریگن
- تنظیمیں
- دیگر
- خود
- پیسیفک
- پیرس
- حصہ
- شرکت
- جذباتی
- ادا
- پریکٹس
- تیار
- پچھلا
- پرائمری
- مسئلہ
- عمل
- پروڈیوسر
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- معیار
- رینج
- سفارش
- خطے
- رپورٹ
- ضرورت
- کردار
- رن
- محفوظ
- اسی
- سکیلنگ
- سائنسدانوں
- ثانوی
- محفوظ بنانے
- سیکورٹی
- سیول
- مقرر
- قائم کرنے
- سیکنڈ اور
- مشترکہ
- اشتراک
- سائن ان کریں
- سادہ
- سنگاپور
- So
- ٹھوس
- حل
- حل
- جنوبی
- ماہر
- شروع کریں
- بیان
- درجہ
- ذخیرہ
- حکمت عملی
- تائید
- سوئچ کریں
- سڈنی
- ٹیکنالوجی
- ٹیسٹ
- ۔
- ماخذ
- کے ذریعے
- وقت
- ٹوکیو
- کی طرف
- ٹریننگ
- تبدیل
- تبدیلی
- تبدیلی
- us
- استعمال کی شرائط
- ورجینیا
- نقطہ نظر
- تصور
- مغربی
- کیا
- بغیر
- کام
- کام کے بہاؤ
- کام کر
- تحریری طور پر
- سال
- اور