YAZILIM KALİTE GÜVENCESİ VE TESTİ

Ders Açıklaması

Bu derste test ve diğer yazılım kalite güvence yöntemleri hakkında bilgi edinmeye odaklanılacaktır. Bu dersin kapsamı oldukça geniştir. Ders, yazılım kalitesi geliştirme ve güvence konusundaki çeşitli teknik ve yaklaşımların iyi bir şekilde anlaşılmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Bu derste, yazılım kalite güvencesinin yararlarını ve eksikliklerini değerlendirebilmek, ayrıca teknik ve yaklaşımların yararlarını ve uygulanabilirliğini öğretilecektir. Bu nedenle, bu ders öğrencilere belirli test teknolojileri, çerçeveler veya araçlar için özel teknik beceriler kazandırmayı amaçlamaz, ancak yazılım geliştirme süreçlerinin bir parçası olarak test ve kalite güvence yöntemlerinin rolünü derinlemesine öğrenme fırsatı sunar. Bununla birlikte, alıştırma çalışmasında, seçilen teknikleri veya araçları daha ayrıntılı inceleme fırsatı sunar.

YAZILIM KALİTE GÜVENCESİ VE TESTİ

Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)

Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.

Ders çıktıları

Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.

Ders Müfredatı

Referans Kitaplar & Ders Materyalleri

1. 01 SOFTWARE TESTING AND QUALITY ASSURANCE Theory and Practice, KSHIRASAGAR NAIK and PRIYADARSHI TRIPATHY.

Ders Çıktıları

Öğrenme çıktısı tanımlanmamış.

Program Çıktıları

1. P01 Gerçek yaşam durumlarındaki zorluklara veri bilimi ilke ve tekniklerini uygulayabilir ve çözümlerini etkin bir şekilde iletebilirler.
2. P02 Teorik fikirlere, etik koda ve temel verilere ilişkin derinlemesine bilgiye dayalı veri analizi metodolojilerini belirleyebilir ve uygulayabilirler.
3. P03 Gerçek hayattaki uygulamalarda bilgi analizi için yol gösterici kavramları ve değerlendirme prosedürlerini analiz edebilirler.
4. P04 İşle ilgili sorunlara belirsiz çözümler bulmak için ilgili veri analizi modellerini tasarlayabilir ve uygulayabilirler.
5. P05 Paralel ve dağıtılmış bilgi işlem ve makine öğrenimi gibi büyük miktarda veriyle karakterize edilen gerçek dünya sorunlarını ele almak için modern bilgi işlem tekniklerinden yararlanabilirler.
6. P06 Her boyuttaki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümesinden kullanılabilir bilgileri verimli bir şekilde üretmek için gereken yazılım araçlarını yapılandırabilir ve yönetebilirler.
7. P07 Karmaşık verilerden yararlı bilgiler elde etmeyi amaçlayan projeleri organize etmek ve tamamlamak için veri bilimi araçlarını ve tekniklerini yönetebilirler.
8. P08 Gerçek dünyadaki sorunları çeşitli açılardan kavrayarak eleştirel ve yaratıcı düşünebilirler ve sorunları işbirliği içinde çözmek için çeşitli ekiplerde çalışabilirler.
9. P09 Veri tabanlı çözümleri kullanıcı ortamına etkin bir şekilde entegre edebilme ve teknik olmayan profesyonellere bu çözümleri keşfetme, görselleştirme ve kullanma konusunda yardımcı olabilirler.
10. P10 Veri sahipliği ve atıf, veri güvenliği ve hassasiyeti ve veri analizinin mahremiyet üzerindeki etkileri gibi konularda mesleki ve etik standartlar kapsamındaki yükümlülüklerini anlayabilirler.

Pç-Dç Matrisi

PÇ-ÖÇ matrisi henüz doldurulmamış.