Corso di Software Engineering e Design Patterns

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la figura del Data Analyst è un professionista che si occupa di raccogliere, elaborare e analizzare i dati per fornire informazioni utili a supportare le decisioni aziendali. Utilizza strumenti e tecniche statistiche per interpretare grandi quantità di dati, identificare tendenze, pattern e anomalie, e presentare i risultati in modo chiaro e comprensibile. Il suo lavoro aiuta le organizzazioni a ottimizzare i processi, migliorare le performance e prendere decisioni basate su evidenze quantitative.

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Opinioni

Successi del Centro

2023
2022
2020

Tutti i corsi devono essere aggiornati

La media delle valutazioni dev'essere superiore a 3,7

Più di 50 opinioni degli ultimi 12 mesi

6 anni del centro in Emagister.

Materie

  • Python
  • Programmazione
  • Algoritmi
  • Testing
  • Ingegneria del software

Programma

Modulo 1: Software Engineering Cos'è il software engineering e la sua importanza Ciclo di vita del software: fasi di sviluppo e mantenimento Metodologie di sviluppo: tradizionali vs agili Principi di ingegneria del software: qualità, manutenibilità, scalabilità Modulo 2: Pianificazione e Gestione dei Progetti Software Definizione dei requisiti e gestione dei rischi Pianificazione e stima del progetto software Tecniche di monitoraggio e controllo del progetto Strumenti di gestione dei progetti software (JIRA, Trello, Asana) Modulo 3: Analisi e Progettazione del Software Tecniche di raccolta dei requisiti Modelli di progettazione (modello a cascata, agile, iterativo) Diagrammi UML e loro utilizzo (diagrammi di classe, sequenza, attività) Strumenti per la progettazione (Enterprise Architect, Lucidchart) Modulo 4: Architettura del Software Definizione e principi di un’architettura software Tipologie di architettura: monolitica, microservizi, a componenti Architetture di rete (client-server, peer-to-peer) Scelta dell’architettura in base ai requisiti del sistema Modulo 5: Principi di Programmazione e Best Practices Principi SOLID nella programmazione orientata agli oggetti Modularità e riutilizzabilità del codice Scrittura di codice manutenibile e leggibile Tecniche di refactoring del codice Modulo 6: Introduzione ai Design Patterns Cosa sono i design patterns e perché sono importanti Tipologie di design patterns: creazionali, strutturali, comportamentali Vantaggi e svantaggi nell’applicazione dei design patterns Quando e come utilizzare un design pattern Modulo 7: Design Pattern Creazionali Singleton Pattern: definizione e utilizzo Factory Method Pattern: creazione di oggetti Abstract Factory Pattern: creazione di famiglie di oggetti Builder Pattern: costruzione di oggetti complessi Prototype Pattern: creazione di oggetti tramite clonazione Modulo 8: Design Pattern Strutturali Adapter Pattern: adattamento di interfacce incompatibili Bridge Pattern: separazione dell’astrazione dalla sua implementazione Composite Pattern: gestione di oggetti gerarchici Decorator Pattern: aggiunta di comportamenti dinamici agli oggetti Facade Pattern: semplificazione delle interfacce di sistema complessi Flyweight Pattern: ottimizzazione della memoria con oggetti condivisi Proxy Pattern: rappresentazione di un altro oggetto Modulo 9: Design Pattern Comportamentali Chain of Responsibility Pattern: passaggio di una richiesta tra oggetti Command Pattern: incapsulamento di una richiesta come oggetto Interpreter Pattern: interpretazione di un linguaggio Iterator Pattern: iterazione su una collezione di oggetti Mediator Pattern: centralizzazione della comunicazione tra oggetti Memento Pattern: salvataggio e ripristino dello stato di un oggetto Observer Pattern: gestione di eventi e notifiche tra oggetti State Pattern: gestione dello stato di un oggetto Strategy Pattern: selezione di un algoritmo a runtime Template Method Pattern: definizione di un algoritmo con passaggi variabili Visitor Pattern: operazioni su oggetti di una struttura complessa Modulo 10: Implementazione dei Design Patterns in Diverse Lingue Applicazione dei design patterns in linguaggi di programmazione orientati agli oggetti (Java, C++, C#, Python) Analisi delle differenze nella sintassi e nelle caratteristiche tra i linguaggi Esempi pratici di implementazione in più linguaggi Modulo 11: Antipatterns nel Software Design Cosa sono gli antipatterns e come evitarli Antipatterns comuni: Spaghetti Code, God Object, Copy-Paste Programming Come riconoscere e correggere gli antipatterns nel design del software Gestione della complessità e miglioramento della qualità del codice Modulo 12: Testing nel Software Engineering Importanza dei test nel ciclo di vita del software Tipi di testing: unit testing, integration testing, system testing, acceptance testing Strumenti di testing automatico e framework (JUnit, TestNG, PyTest) Principi di Test-Driven Development (TDD) e Behavior-Driven Development (BDD) Modulo 13: Manutenzione e Evoluzione del Software Gestione delle versioni e controllo del codice sorgente (Git, SVN) Tecniche di manutenzione preventiva e correttiva Gestione delle modifiche e dei requisiti evolutivi Processo di rilascio e gestione delle versioni Modulo 14: Ottimizzazione delle Prestazioni del Software Tecniche di profiling e monitoraggio delle performance Ottimizzazione del codice per migliorare le performance (algoritmi e strutture dati) Best practices per la gestione della memoria e la concorrenza Design e ottimizzazione per sistemi distribuiti e ad alte prestazioni Modulo 15: Tendenze Future nel Software Engineering L’impatto delle nuove tecnologie (intelligenza artificiale, blockchain, IoT) sul software design Evoluzione dei design patterns nell'era del cloud e dei microservizi Programmazione funzionale e paradigmi emergenti Il futuro della programmazione e del software engineering

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