دوره تست فنی خودکار برای Big Data Tools همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تست فنی خودکار برای Big Data Tools

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تست نرم‌افزار**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار و اهمیت آن
• 2. آشنایی با مفاهیم Big Data و ابزارهای مرتبط
• 3. نقش تست در چرخه حیات Big Data
• 4. معرفی تست فنی خودکار
• 5. مزایا و معایب تست خودکار در Big Data
• 6. انواع تست‌های نرم‌افزاری: Unit, Integration, System, End-to-End
• 7. اصول و مفاهیم پایه‌ای تست Unit
• 8. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مورد نیاز (Python, Scala, Java)
• 9. محیط‌های توسعه و ابزارهای مورد نیاز (IDE, Git)
• 10. نصب و پیکربندی ابزارهای تست خودکار (JUnit, pytest, ScalaTest)
• 11. مبانی نوشتن تست‌های Unit برای Big Data
• 12. استفاده از Mocking و Stubbing در تست Unit
• 13. تست داده‌های ورودی و اعتبارسنجی آن‌ها
• 14. اصول تست Integration و اهمیت آن
• 15. معرفی فریم‌ورک‌های تست Integration (Testcontainers)
• 16. تست ارتباطات بین اجزای مختلف Big Data
• 17. تست تعاملات با پایگاه‌های داده (Hadoop, Spark, Kafka)
• 18. اصول تست System و اهمیت آن
• 19. طراحی تست‌های End-to-End برای سیستم‌های Big Data
• 20. شبیه‌سازی داده‌های بزرگ برای تست
• 21. استفاده از ابزارهای تست بار و استرس (JMeter, Gatling)
• 22. تست عملکرد (Performance Testing) و بهینه‌سازی
• 23. تست امنیت و حفاظت از داده‌ها در Big Data
• 24. آشنایی با تست‌های A/B و تجزیه و تحلیل نتایج
• 25. استراتژی‌های تست مبتنی بر ریسک
• 26. استفاده از CI/CD برای اتوماسیون تست
• 27. یکپارچه‌سازی تست‌ها با Jenkins و GitLab CI
• 28. معرفی ابزارهای تست خودکار Big Data (Spark Testing, Kafka Testing)
• 29. تست خودکار Spark برنامه‌ها و وظایف
• 30. تست خودکار برنامه‌های Kafka و Consumer ها
• 31. تست خودکار جریان‌های داده با Kafka Streams
• 32. استفاده از Spark Streaming و تست آن
• 33. تست ETL Pipelines در Big Data
• 34. آشنایی با ابزارهای تست داده (Great Expectations)
• 35. اعتبارسنجی داده‌ها با Great Expectations
• 36. تست کیفیت داده‌ها (Data Quality)
• 37. معرفی تست مبتنی بر داده (Data-Driven Testing)
• 38. ایجاد تست‌های Data-Driven
• 39. استفاده از کتابخانه‌های تست داده
• 40. مدیریت داده‌های تست
• 41. استفاده از Docker و Kubernetes در تست
• 42. تست در محیط‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
• 43. مبانی تست خودکار API
• 44. تست APIهای RESTful در Big Data
• 45. تست APIهای GraphQL
• 46. آشنایی با Test-Driven Development (TDD)
• 47. اجرای TDD در پروژه‌های Big Data
• 48. آشنایی با Behavior-Driven Development (BDD)
• 49. استفاده از Cucumber برای BDD
• 50. ایجاد اسکریپت‌های تست BDD
• 51. گزارش‌گیری و داشبوردهای تست
• 52. تجزیه و تحلیل نتایج تست
• 53. مدیریت باگ‌ها و مشکلات
• 54. اشکال‌زدایی (Debugging) در محیط‌های Big Data
• 55. بهینه‌سازی تست‌ها و کاهش زمان اجرا
• 56. استفاده از Parallel Testing
• 57. تکنیک‌های تست White-Box
• 58. تکنیک‌های تست Black-Box
• 59. آشنایی با Code Coverage
• 60. اندازه‌گیری Code Coverage و تحلیل نتایج
• 61. ارزیابی و انتخاب ابزارهای تست
• 62. چالش‌های تست Big Data
• 63. چالش‌های تست عملکرد در Big Data
• 64. چالش‌های تست امنیت در Big Data
• 65. بهبود و نگهداری تست‌ها
• 66. اصول طراحی تست‌های قابل نگهداری
• 67. Refactoring تست‌ها
• 68. بهترین شیوه‌ها در تست خودکار
• 69. نقش تیم تست و همکاری با توسعه‌دهندگان
• 70. آشنایی با DevOps و تست خودکار
• 71. اهمیت اتوماسیون در DevOps
• 72. معرفی ابزارهای تست پیشرفته (Selenium, Appium)
• 73. تست رابط کاربری (UI Testing) در Big Data
• 74. تست موبایل اپلیکیشن‌های Big Data
• 75. آشنایی با تست قابلیت اطمینان (Reliability Testing)
• 76. تست خطایابی (Fault Injection)
• 77. تست سازگاری (Compatibility Testing)
• 78. تست قابلیت استفاده (Usability Testing)
• 79. تست بین‌المللی‌سازی (Internationalization Testing)
• 80. تست محلی‌سازی (Localization Testing)
• 81. معرفی Big Data Testing Framework ها (Apache Beam, Flink)
• 82. تست Apache Beam برنامه‌ها
• 83. تست Apache Flink برنامه‌ها
• 84. بررسی معماری‌های Big Data و تاثیر آن بر تست
• 85. تست داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار
• 86. تست داده‌های در حال حرکت (Data in Motion)
• 87. تست داده‌های در حال استراحت (Data at Rest)
• 88. تست داده‌های Real-time
• 89. تست داده‌های Batch
• 90. آشنایی با NoSQL و تست آن
• 91. تست پایگاه داده‌های NoSQL (MongoDB, Cassandra)
• 92. مدیریت داده‌های تست بزرگ
• 93. ایجاد محیط‌های تست مجازی
• 94. استفاده از ابزارهای مدیریت تست
• 95. متریک‌های تست و ارزیابی عملکرد تیم تست
• 96. آنالیز ریشه‌ای علل مشکلات تست
• 97. آینده تست خودکار در Big Data
• 98. فناوری‌های نوظهور در تست Big Data
• 99. آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی تست
• 100. ایجاد رزومه و نمونه‌کارهای تست