کتاب تست فنی خودکار برای Test Data Management با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تست فنی خودکار برای Test Data Management

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تست نرم‌افزار**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تست نرم‌افزار و مدیریت داده‌ها
• 2. اصول و مفاهیم تست نرم‌افزار
• 3. چرخه حیات تست و مدل‌های مختلف
• 4. آشنایی با انواع تست (واحد، یکپارچه، سیستم، پذیرش)
• 5. اهمیت تست در توسعه نرم‌افزار
• 6. مفاهیم اولیه Test Data Management (TDM)
• 7. چرا به TDM نیاز داریم؟ چالش‌های مدیریت داده‌های تست
• 8. انواع داده‌های تست و خصوصیات آن‌ها
• 9. نقش TDM در افزایش کیفیت و سرعت تست
• 10. آشنایی با ابزارهای تست خودکار
• 11. مزایا و معایب تست خودکار
• 12. مبانی برنامه‌نویسی و اسکریپت‌نویسی (پایتون/جاوا)
• 13. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (IDE)
• 14. مبانی دستور زبان پایتون (یا جاوا) برای تست
• 15. آشنایی با کتابخانه‌های تست (unittest, pytest, JUnit)
• 16. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های تست
• 17. نوشتن اولین تست خودکار
• 18. اجرای تست‌ها و بررسی نتایج
• 19. شناخت انواع Report و گزارش‌گیری
• 20. اصول طراحی و معماری تست
• 21. استراتژی‌های تست خودکار
• 22. اصول SOLID و DRY در تست
• 23. انتخاب داده‌های تست مناسب
• 24. ایجاد و مدیریت داده‌های تست اولیه
• 25. ایجاد اسکریپت‌های تست ساده
• 26. آشنایی با چارچوب‌های تست (Frameworks)
• 27. بررسی انواع Frameworkهای تست
• 28. انتخاب Framework مناسب برای TDM
• 29. استفاده از Data-Driven Testing
• 30. پارامتریک کردن تست‌ها با داده‌های خارجی
• 31. پیاده‌سازی Data-Driven Testing
• 32. استفاده از Keyword-Driven Testing
• 33. ایجاد کلمات کلیدی برای تست
• 34. پیاده‌سازی Keyword-Driven Testing
• 35. آشنایی با تست API و وب‌سرویس‌ها
• 36. ابزارهای تست API (Postman, SoapUI)
• 37. تست API با استفاده از پایتون (یا جاوا)
• 38. تست داده‌های JSON و XML
• 39. استفاده از ابزارهای Mocking
• 40. ایجاد Mock برای تست ایزوله
• 41. تست پایگاه داده و داده‌سازی
• 42. اتصال به پایگاه داده با پایتون (یا جاوا)
• 43. کپی، ایجاد و پاک کردن داده‌ها در پایگاه داده
• 44. اعتبارسنجی داده‌های پایگاه داده
• 45. مدیریت داده‌های تست پویا
• 46. تولید داده‌های تست با استفاده از کتابخانه‌ها
• 47. ایجاد داده‌های تست تصادفی
• 48. استفاده از Seed برای تولید داده‌های ثابت
• 49. آشنایی با Version Control (Git)
• 50. استفاده از Git برای مدیریت کد تست
• 51. مدیریت Branch ها و Merge ها
• 52. اصول Continuous Integration (CI)
• 53. معرفی CI و نقش آن در تست
• 54. پیاده‌سازی CI با Jenkins (یا ابزارهای دیگر)
• 55. اتوماسیون اجرای تست‌ها
• 56. گزارش‌دهی و داشبوردهای تست
• 57. شناخت مفاهیم Code Coverage
• 58. اندازه‌گیری Code Coverage و تحلیل نتایج
• 59. تست امنیتی داده‌های تست
• 60. حفظ حریم خصوصی داده‌های تست
• 61. آشنایی با تکنیک‌های Obfuscation و Masking
• 62. استفاده از ابزارهای تست امنیتی
• 63. تست عملکرد و استرس
• 64. ابزارهای تست عملکرد (JMeter, Gatling)
• 65. ایجاد سناریوهای تست عملکرد
• 66. تجزیه و تحلیل نتایج تست عملکرد
• 67. مدیریت محیط‌های تست
• 68. ایجاد و مدیریت محیط‌های تست مختلف
• 69. استفاده از Containerization (Docker)
• 70. استفاده از Virtualization
• 71. استفاده از ابزارهای TDM
• 72. بررسی ابزارهای TDM موجود در بازار
• 73. انتخاب ابزار مناسب برای نیازهای شما
• 74. ایجاد داده‌های تست از روی داده‌های تولیدی
• 75. کپی کردن داده‌های تولیدی برای تست
• 76. Subsetting داده‌های تست
• 77. پاکسازی داده‌های تست بعد از اجرا
• 78. یکپارچه‌سازی TDM با CI/CD
• 79. ادغام تست‌های خودکار با pipeline های CI/CD
• 80. افزایش سرعت اجرای تست‌ها
• 81. بهینه‌سازی داده‌های تست برای عملکرد بهتر
• 82. شناخت الگوهای طراحی تست
• 83. استفاده از Page Object Model
• 84. استفاده از Factory Pattern
• 85. تست موبایل و دستگاه‌های مختلف
• 86. تست اپلیکیشن‌های موبایل (Android, iOS)
• 87. شبیه‌سازی دستگاه‌ها و شبکه‌ها
• 88. تست A/B و مقایسه‌ای
• 89. طراحی و اجرای تست‌های A/B
• 90. تحلیل نتایج تست A/B
• 91. تست مبتنی بر مدل (Model-Based Testing)
• 92. ایجاد مدل‌های تست
• 93. تولید داده‌های تست بر اساس مدل
• 94. بهره‌وری و نگهداری تست
• 95. نگهداری و به‌روزرسانی تست‌ها
• 96. بهینه‌سازی تست‌های موجود
• 97. شناخت تست‌های Regression
• 98. مدیریت و اجرای تست‌های Regression
• 99. گزارش‌گیری و تجزیه و تحلیل تست‌های Regression
• 100. مهارت‌های نرم برای متخصصان تست