Programinės įrangos testavimas – pradedančių kursai
4.8 (4)

"CodeAcademy" UAB

Programinės įrangos testavimas – pradedančių kursai

Neformaliojo suaugusiųjų švietimo programa | 22006130008

  • Mokymai prasideda:
  • Trukmė: 107 akad. val.
  • Kaina nuo:
  • Finansavimas:

Apie mokymus

Mokymų teikėjo pateikta informacija

Anotacija

Programinės įrangos testavimas – tai nesibaigianti kova dėl geresnės kokybės. Testavimas yra programinės įrangos vertinimo procesas, siekiant nustatyti, ar ji atitinka konkrečius saugumo ir kokybės reikalavimus, taip pat mėginant aptikti galimas spragas ar klaidas. Dažnai būtent kokybiškas programinės įrangos testuotojo darbas nulemia vartotojo džiaugsmą. Testavimas taip pat yra vienas populiariausių ir paprasčiausių būdų įžengti į IT sferą. Ši veikla puikiai tinka kruopštiems ir kantriems, tačiau kūrybiškumo nestokojantiems žmonėms.

Įgyjamos ir tobulinamos kompetencijos

Bendrosios kompetencijos

  • Skaitmeninė kompetencija

Profesinės kompetencijos

  • Skaitmeninė kompetencija
  • Surinkti duomenis programinės įrangos testavimui
  • Parinkti testavimo technikos pobūdį, atsižvelgiant į pagalbinius dokumentus

Aukštą pridėtinę vertę kuriančios kvalifikacijos ir kompetencijos

  • 146. Kurti ir vykdyti nesudėtingus testavimo atvejus rankiniu būdu

Mokymosi programos turinys

Temos pavadinimas Trumpas temos aprašymas
1. Debesų testavimas ir pagrindinės Linux komandos Debesų aukšto lygio apžvalga, pagrindinės debesų sąvokos, 6 debesų kompiuterijos privalumai, debesų kompiuterijos tipai ir implementacijos, pagrindiniai debesų tiekėjai, pagrindinės interneto paslaugos, debesų technologijų įtaka programinės įrangos testavimui, kaip testuoti debesų pagrindu veikiančias aplikacijas. Pagrindinės Linux komandos.
2. Tinklo, darbalaukio ir mobiliųjų programų testavimas Darbalaukio ir tinklo testavimas (pagrindinės skirtumai ir aspektai, naršyklės plėtiniai); Mobiliųjų programų testavimas (Apžvalga, įrenginių tipai, mobiliųjų programų tipai, mobiliųjų testavimo strategija, mobiliųjų testavimo lygiai ir technikos)
3. Modelinis testavimas (MBT) MBT istorija ir aktualumas, pagrindiniai pranašumai ir pavojai, įrankiai, strategija, automatinio testo atvejo generavimas, dirbtinis intelektas/mašininis mokymasis MBT kontekste, įvadas į Tosca įrankį, pagrindiniai skirtumai nuo tradicinio testavimo.
4. Įrankiai ir testavimo automatizavimas Įrankiai testavime (įrankių rinkos apžvalga, klasifikacija ir tipai, įrankių įdiegimas organizacijoje). Testavimo automatizavimas (apžvalga, evoliucija, strategija, geriausios praktikos, karkasai); Paslaugų virtualizavimas.
5. Saugumo ir API testavimas Saugumo testavimas (pagrindiniai konceptai, OWASP TOP 10, socialinis inžinierius, saugumo įrankiai ir pavyzdžiai); API testavimas (pagrindiniai konceptai, API tipai, duomenų formatavimas, atsakymo kodai, API testavimo įrankiai ir kt.).
6. Testų kūrimo technikos Testų kūrimo technikos (juodosios dėžės testavimas, baltosios dėžės testavimas; patirties pagrįstos, pažangios technikos) Statinis testavimas (peržiūros, tipai, procesas, technikos, statinis/dinaminis analizė, įrankiai).
7. Savarankiškas darbas Namų darbai, projektinės užduotys, savarankiški darbai
8. Programinės įrangos testavimo įvadas Testavimo apžvalga ir būsimasis testavimas; Testavimo pagrindai (pagrindinė terminologija, testavimo tikslai, 7 testavimo principai, testavimo procesas); Testavimas SDLC (SDLC tipai, testavimo tipai ir lygiai, STLC veiklos); Įvadas į ISTQB ir peržiūra.
9. Duomenų bazės ir duomenų sandėlio testavimas Duomenų bazės (apžvalga, duomenų modeliavimo lygiai, reliacinės ir nesireliacinės duomenų bazės, pagrindiniai SQL, lentelių sujungimas); Duomenų sandėlis (Duomenų sandėlio testavimas, ETL, BI, Duomenų sandėlio testavimo tipai, tikslai, strategija, technikos)
10. Dirbtinis intelektas programinės įrangos testavime.Ruošimasis testavimo rinkai Dirbtinio intelekto istorija, pagrindinės dirbtinio intelekto sąvokos, dirbtinio intelekto sistemų testavimas, dirbtinio intelekto sistemų naudojimas testavime, įrankiai ir karkasai, naudojantys dirbtinį intelektą, pagrindiniai pranašumai, strategijos testuoti dirbtinio intelekto pagrindu veikiančias sistemas, mašininio mokymo modelio mokymas ir testavimas. Interviu (įprastiniai/nepaprastiniai testavimo interviu, dažniausiai užduodami klausimai, sudėtingi klausimai, gyvenimo aprašymai, socialinio media efektas, patarimai ir gudrybės, pasirengimas realiems testavimo interviu)
11. Defektai ir testavimo valdymas Defektai (tipai ir klasifikacija, pavyzdžiai, defektų valdymo sistemos, defektų gyvavimo ciklas, prioritetai ir sunkumai); Testavimo valdymas (rizikų pagrindu testavimas, projekto / produkto rizikos, testavimo valdymo veiklos SDLC/STLC metu).

Programos ypatumai

Papildomi reikalavimai

Mokymosi programos trukmė

Mokymosi programos trukmė: 107 akad. val.

Praktinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.

Teorinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.

Savarankiško darbo trukmė: akad. val.

Vertinimas

Įgytų kompetencijų vertinimo sistema / skalė: 1-10

Slapukai

Naudojame būtinuosius slapukus, kad svetainė veiktų. Su jūsų sutikimu taip pat galime naudoti analitikos ir rinkodaros slapukus, kad pagerintume svetainės patirtį.
Būtinieji
Nuostatos
Analitika