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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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Successi del Centro
2023
2022
2020
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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
Web master
Framework
Programmazione
Testing
Javascript
Programma
Modulo 1: Software Testing Avanzato
Panoramica sul ciclo di vita del testing del software
Differenze tra test manuali e test automatizzati
Obiettivi del testing delle performance
Concetti avanzati di test del software
Modulo 2: Fondamenti di Test Automation
Cos'è l'automazione dei test e perché è importante
Strumenti di automazione: overview delle tecnologie (Selenium, JUnit, TestNG, ecc.)
Best practices per la creazione di test automatizzati
Creazione di una strategia di automazione dei test
Modulo 3: Strumenti di Automazione dei Test
Selenium WebDriver: configurazione e utilizzo
Introduzione a strumenti di test automation avanzati (Appium, Cypress, Robot Framework)
Test framework per l'automazione: JUnit, TestNG, Cucumber
Strumenti di Continuous Integration e Continuous Testing (Jenkins, GitLab CI)
Modulo 4: Creazione di Script di Test Automatizzati
Scrittura e gestione degli script di test
Architettura degli script di test automatizzati (Design Patterns: Page Object, Test Data)
Uso di linguaggi di programmazione nei test automatizzati (Java, Python, JavaScript)
Gestione degli ambienti di test per l'automazione
Modulo 5: Gestione dei Dati nei Test Automatizzati
Uso dei dati dinamici nei test automatizzati
Creazione di set di dati per i test: data-driven testing
Gestione degli ambienti di test e configurazioni
Mocking e stubbing nei test automatizzati
Modulo 6: Integrazione dei Test Automatizzati nei Processi CI/CD
Concetti di Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
Integrazione dei test automatizzati nei pipeline CI/CD
Creazione di test automatizzati come parte di un processo di sviluppo agile
Monitoraggio e reportistica automatizzati per i test
Modulo 7: Performance Testing: Introduzione e Fondamenti
Cos'è il performance testing e perché è cruciale
Tipi di test delle performance: load testing, stress testing, scalability testing
Metodologia di performance testing
Strumenti di performance testing: JMeter, LoadRunner, Gatling
Modulo 8: Load Testing
Cos'è il load testing e come viene eseguito
Identificazione degli scenari di carico realistici
Creazione e configurazione dei test di carico
Interpretazione dei risultati del load testing
Modulo 9: Stress Testing e Scalability Testing
Differenze tra stress testing e load testing
Tecniche di stress testing per applicazioni web e mobile
Test di scalabilità: come testare il comportamento del sistema con l'aumento del carico
Analisi dei limiti di scalabilità delle applicazioni
Modulo 10: Performance Testing in Ambienti Distribuiti e Cloud
Performance testing su infrastrutture distribuite e in cloud
Utilizzo di servizi cloud per il load testing (AWS, Azure, Google Cloud)
Configurazione di test di performance su ambienti virtualizzati
Considerazioni sulle performance nei sistemi microservices
Modulo 11: Ottimizzazione delle Performance in Software Testing
Identificazione dei colli di bottiglia nelle performance delle applicazioni
Tecniche di ottimizzazione delle performance del codice
Ottimizzazione delle performance dei database e delle query
Utilizzo dei risultati dei test per migliorare l'architettura del software
Modulo 12: Monitoraggio e Analisi dei Test Automatizzati
Monitoraggio dei test automatizzati: log e report
Analisi dei risultati dei test automatizzati
Tecniche avanzate per l'analisi dei fallimenti nei test automatizzati
Uso di dashboard per il monitoraggio della qualità del software
Modulo 13: Gestione dei Test Automatizzati nelle Grandi Organizzazioni
Gestione dei test in progetti software di grande scala
Best practices per la manutenzione e l'evoluzione dei test automatizzati
Collaborazione tra team di sviluppo e team di testing
Gestione dei test in un contesto Agile e DevOps
Modulo 14: Sicurezza nei Test Automatizzati e nelle Performance
Sicurezza nei test automatizzati: protezione contro vulnerabilità e minacce
Testing della sicurezza automatizzato: penetration testing, vulnerability scanning
Performance testing in contesti sensibili alla sicurezza
Gestione della sicurezza durante l'esecuzione dei test
Modulo 15: Tendenze Future nel Software Testing: AI e Test Automation
L'intelligenza artificiale e il machine learning nell'automazione dei test
Test autonomi: come i sistemi automatizzati migliorano l'efficienza
Uso dell'AI per la predizione dei fallimenti nei test
Il futuro del testing nelle applicazioni e piattaforme moderne (IoT, Cloud, microservizi)