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Learn Automobile Engineering [Android]

「Learn Automobile Engineering」は、Alpha Z Studioが配信するエデュケーションアプリです。

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自動車エンジニアリング ガイド、チュートリアル、FAQ を簡単かつ詳細に学習します

「Learn Automobile Engineering」は、Alpha Z Studioが配信するエデュケーションアプリです。

教育

このアプリの話題とニュース

  • 1万ダウンロード突破!


  • 新バージョン1.0.1が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


最新更新情報

version1.0.1が、2023年5月25日(木)にリリース

- Fixed Bugs

使い方や遊び方

自動車エンジニアリング
自動車工学は、自動車の機械機構の設計、製造、操作を扱う分野です。また、自動車、オートバイ、トラック、バスなどを含む車両工学の入門書でもあります。



自動車工学は、航空宇宙工学や造船工学と並んで、オートバイ、自動車、トラックの設計、製造、運用に適用される機械工学、電気工学、電子工学、ソフトウェアおよび安全工学の要素を含む車両工学の一分野です。エンジニアリングサブシステム。



自動車工学では、機械工学、電気工学、電子工学、ソフトウェア工学、安全工学などのさまざまな工学要素の特性を利用して、自動車の製造と設計を適切に組み合わせます。



自動車工学の紹介
乗客を運ぶことができる自動車が流行して以来、自動車工学は認識され重要性を増しています。現在、自動車部品メーカーや自動車産業の急速な発展により、自動車エンジニアの需要は非常に高まっています。



自動車エンジニアリング、別名自動車エンジニアリングまたは車両エンジニアリングは、範囲が広いエンジニアリング分野の中で最もやりがいのあるキャリアの 1 つです。乗用車、トラック、バイク、スクーターなどの自動車および関連するサブエンジニアリングシステムの設計、開発、製造、試験、修理、整備を行っています。



自動車エンジニアは何をしますか?
現在、自動車エンジニアは、自動車の外観やメカニズムから新しい交通手段の安全性やセキュリティに至るまで、業界のあらゆる分野で働いています。



自動車エンジニアの主な職務は、コンセプト段階から生産段階まで車両を設計、開発、製造、テストすることです。自動車エンジニアは、乗用車、トラック、バス、オートバイ、オフロード車の開発に携わります。



これらは、次の 1 つ以上の機能を実行します。
- 新しい製品を設計するか、既存の製品を変更する
- エンジニアリング上の問題のトラブルシューティングと解決
- 製造プロセスの計画と設計



自動車エンジニアリングの範囲
今日、多くの専門分野の中で、自動車エンジニアリングは間違いなく若い人たちが最も追求している職業の 1 つです。自動車産業の日々の発展には、仕事に熱心な、より多くの若い専門家が求められています。自動車を含めた自動車工学の未来は、革新性と科学的創造性を実験したいと考えている志望者にとって、さらに興味深いものになります。



インド国内外の自動車市場では、この分野の将来に必要な重要な変化をもたらすことができる人材が求められています。この業界には多額の投資が行われており、人々にとって車両をより快適にし、最新のテクノロジーを活用して顧客のニーズに応えるというコンセプトが継続的に成長しています。したがって、これらの科学的イノベーションに取り組んでいる自動車会社には非常に大きな範囲があり、そのために若い才能が求められています。



私たちのアプリが気に入っていただけましたら、5 つ星の評価をお願いします。私たちは学習プロセスをより簡単かつシンプルにするために最善を尽くしています。

カスタマーレビュー・評価

4.4
5つ星
 
13
4つ星
 
2
3つ星
 
1
2つ星
 
1
1つ星
 
1

最新ストアランキングと月間ランキング推移

Learn Automobile EngineeringのAndroidアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
4.4 以降
容量
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2023/05/25

インストール数
10,000~

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

※この結果はLearn Automobile Engineeringのユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

実におもしろい

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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