Expert Team Tunisie

Formation Gestion de Projet de Test avec SquashTM - Tunisie
2022-11-14 - 2022-11-15
Prérequis pour la formation gestion de projet de test avec squashtm – tunisie:

Bonnes connaissances des processus de test.
Expérience du test.
Connaissance de base des langages de commande.

Objectifs :
À l’issue de cette formation Gestion de projet de test avec squashTM, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants :

Maîtriser le référentiel de test SquashTM.
Installer Squash TM au sein de son environnement.
Implémenter les exigences avec Squash TM.
Définir les tests et les jeux de test.
Planifier et piloter les campagnes de test.
Comprendre les possibilités d’automatisation avec Jenkins, Squash Autom et Squash TF.

Programme
1. Généralités sur Squash :
➤Le projet Squash (historique, roadmap) et ses domaines d’application.
➤Squash et les approches de développement classique et agile.
➤L’architecture de la plateforme : interconnexion entre Squash TM et Squash TA.
➤Les couplages avec gestionnaire d’anomalies et avec robots.
➤Personnalisation de la plateforme.
➤Le projet Squash (historique, roadmap) et ses domaines d’application.
➤Squash et les approches de développement classique et agile.
➤L’architecture de la plateforme : interconnexion entre Squash TM et Squash TA.
➤Les couplages avec gestionnaire d’anomalies et avec robots.
➤Personnalisation de la plateforme.
2. Mise en place du projet de test sous Squash TM :
➤Création du projet et des acteurs associés.
➤Illustrations de couplages avec des outils externes.
➤Gestion des exigences et import des exigences.
➤Définition des indicateurs (métriques, jalons).
➤Création du projet et des acteurs associés.
➤Illustrations de couplages avec des outils externes.
➤Gestion des exigences et import des exigences.
➤Définition des indicateurs (métriques, jalons).
3. Création des tests sous Squash TM :
➤Création de l’architecture des tests du projet.
➤Création de tests (classique, Gherkin, Cucumber, robot framework).
➤Traçabilité des tests.
➤Tests paramétrés et jeux de données.
➤Du test low-level au test métier (approches DDT, KDT).
➤Création de l’architecture des tests du projet.
➤Création de tests (classique, Gherkin, Cucumber, robot framework).
➤Traçabilité des tests.
➤Tests paramétrés et jeux de données.
➤Du test low-level au test métier (approches DDT, KDT).
4. Définition et déroulé des campagnes de test :
➤Planification des campagnes et des itérations de test.
➤Regroupement de tests en suites de test.
➤Exécution des tests.
➤Remontée des anomalies dans les outils de bug tracking.
➤Consolidation des tests jusqu’à convergence vers un niveau de qualité requis.
➤Création d’une nouvelle itération de campagnes sur base des résultats de test de la précédente itération.
➤Tests de non régression.
➤Planification des campagnes et des itérations de test.
➤Regroupement de tests en suites de test.
➤Exécution des tests.
➤Remontée des anomalies dans les outils de bug tracking.
➤Consolidation des tests jusqu’à convergence vers un niveau de qualité requis.
➤Création d’une nouvelle itération de campagnes sur base des résultats de test de la précédente itération.
➤Tests de non régression.
5. Pilotage des campagnes de test :
➤Graphiques d’indicateurs.
➤Définition de tableaux de bord selon espace de travail.
➤Production du cahier de test, des matrices de couverture des exigences…
➤Réalisation d’un export de données personnalisé.
➤Graphiques d’indicateurs.
➤Définition de tableaux de bord selon espace de travail.
➤Production du cahier de test, des matrices de couverture des exigences…
➤Réalisation d’un export de données personnalisé.
6. Automatisation des tests :
➤Chaîne d’automatisation complète avec remontée des résultats dans les campagnes Squash TM.
➤Illustration avec Jenkins et son plug-in Squash4Jenkins.
➤Illustration avec Squash TF.
➤Illustration avec Squash Autom.
➤Chaîne d’automatisation complète avec remontée des résultats dans les campagnes Squash TM.
➤Illustration avec Jenkins et son plug-in Squash4Jenkins.
➤Illustration avec Squash TF.
➤Illustration avec Squash Autom.

Formation Continuous Integration And Build Tools - Tunisie
2022-11-14 - 2022-11-16
Prérequis de la formation continuous integration and build tools :
Pour suivre ce cours continuous integration and build tool, il est recommandé d’avoir connaissances de base en développement logiciel.
Objectifs
À la fin de la formation Continuous integration and build tools, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants :

Comprendre l’intégration continue (CI) en tant que processus.
Acquérir une meilleure compréhension des avantages de l’intégration continue.
Savoir utiliser un système de contrôle des versions (VCS).
Comprendre les étapes et processus de la construction de logiciel et les outils de Build correspondants.
Réaliser la configuration d’un projet sur un serveur d’intégration continue.
Savoir traduire les principales métriques en outils d’analyse de votre code.
Comprendre le rôle des dépôts d’artefacts et gérer les configurations.
Être sensibilisé et sensibiliser à la façon de faire fonctionner .
l’intégration continue au sein des équipes.

Programme
1. Introduction:
➤Différencier les environnements de développement, de recette et de production.
➤Gérer les configurations système et applicative.
➤Le conteneur applicatif Docker, un mot sur les autres.
➤Centraliser les configurations avec Puppet ou Ansibl.
➤Industrialiser les déploiements.
➤Mise en place d’une plateforme d’intégration continue.
2.Aperçu de l’Intégration Continue:
➤Qu’est-ce que l’intégration continue ?
➤Qu’est-ce qu’un build ?
➤Principes clés de l’Intégration Continue.
➤Terminologie.
➤Pourquoi adopter un processus CI ?
➤Avantages de l’intégration continue.
➤Réduire les risques dans le développement de logiciels.
3.Gérer les versions:
➤Les fonctionnalités.
➤Source centralisée ou distribuée ?
➤Les différents gestionnaires de sources.
➤Problèmes soulevés par l’intégration des changements.
➤Rôle des branches et des tags.
➤Travaux pratiques : manipuler un dépôt Git.
4.Le processus CI et notion de build:
➤La construction de logiciels.
➤Notion de build et procédure générale de travail.
➤Neuf pratiques clés.
➤Réaliser des commits fréquents de son code.
➤Ne pas réaliser de commits sur du code non-fonctionnel.
➤Exécuter des builds privés d’abord.
➤Réparer immédiatement les builds cassés.
➤Éviter de casser les builds.
➤Écrire des tests de développement automatisés.
➤Tous les tests doivent être réussis.
➤Automatiser autant que possible.
➤Propriété partagée.
➤Les outils de Build : exemple avec Maven.
➤Plug-ins, profils, modules.
➤Exercice pratique : mettre en place la construction d’un projet simple avec Maven.
5.Gérer les dépôts:
➤Les gestionnaires de dépôts et types : public, interne.
➤Gérer les livrables : releases, snapshots, déploiement et organiser les dépôts selon les environnements.
➤Intégration des gestionnaires des dépôts, outils de Build et outils de gestion des tâches.
➤Tour d’horizon des solutions existantes.
➤Focus sur Nexus et Artifactory.
➤Exercice pratique : publier des artefacts dans Nexus.
6.L’Intégration Continue et les tests:
➤Que devez-vous tester ?
➤Types de tests.
➤Quels sont les outils à utiliser ?
➤Tests à l’aide de mocks / stubs.
➤Outils Mock Object (JMock/Easy Mock etc.).
➤Relation entre CI et le Test Driven Development (TDD).
➤Relation entre CI et Behaviour Driven Development (BDD).
➤Mise en œuvre de l’automatisation des tests.
➤Exercice pratique : mettre en place des tests automatisés avec JUnit.
7.Serveur d’intégration continue:
➤Rôle et fonctionnalités du serveur d’intégration continue.
➤La gestion des tâches (jobs) et dépendance.
➤Exemples de serveurs : Hudson/Jenkins, CruiseControle, etc.
➤Exercice pratique : configurer un projet sur un serveur d’intégration.
➤continue Jenkins.
8.Métriques et feedback:
➤Générer des rapports.
➤Outils pour l’analyse et le reporting (PMD, Findbugs, Cobertura, Emma, Checkstyle…).
➤Publication des résultats.
➤Exercice pratique : mettre en place des outils de métriques.
➤Gérer le feedback.
➤Gérer un cycle complet.
➤Traçabilité des changements.
➤Exercice pratique : utiliser Sonar.
9.Adopter l’Intégration Continue:
➤Qu’est-ce qui empêche les équipes d’utiliser l’Intégration Continue ?
➤Mon projet est trop important / J’ai une application existante / Elle est trop complexe, etc.
➤Comment réaliser le projet ?

Formation Machine Learning avec Python - Tunisie
2022-11-14 - 2022-11-17
Prérequis de formation machine learning avec python:
Cette formation machine learning avec python suppose de savoir développer et de connaître les bases de Python.
Vous pouvez les acquérir en suivant la formation Python (OPYT).
Objectifs :
À la fin de la formation Machine Learning avec Python, vous serez capable de valider les objectifs d’apprentissages suivants :

Décrire les concepts du machine learning.
Connaître les principaux algorithmes utilisés en machine learning.
Utiliser la bibliothèque Scikit-Learn.
Mettre en œuvre le regroupement de données automatique (clustering).
Utiliser Azure Machine Learning.

Programme
1.Fondamentaux du Machine Learning.
➤Les promesses du machine learning.
➤Les technologies sous-jacentes.
➤Liens entre Cloud, Big Data et Machine Learning.
➤Présentation du Deep Learning.
2.Les algorithmes standards.
➤Différences entre apprentissage supervisé et non supervisé.
➤La régression linéaire.
➤La régression logistique.
➤L’arbre de décision.
➤Les machines à vecteur de support (SVM).
➤La classification selon Naive Bayes.
➤Les plus proches voisins.
➤Pourquoi faut-il parfois réduire les dimensions ?
➤Les réseaux de neurones.
3.La bibliothèque Python (Scikit-Learn).
➤Comment utiliser la documentation ?
➤Intégration de Scikit-Learn avec d’autres librairies (Pandas, Numpy, SciPy, Matplotlib, etc.).
➤Représentation des données par des tableaux (Numpy, Scipy, Pandas, Python).
➤Représentation d’une prédiction par une classe (prédicteur, classifieur, estimator).
➤Comment choisir le bon algorithme d’apprentissage automatique ?
4.Apprentissage non supervisé (clustering) en Python.
➤Explorer les données et les regrouper (clustering).
➤Visualisation avec clustering hiérarchique et t-SNE.
➤Décorrélation des données et réduction des dimensions.
➤Découvrir des fonctionnalités interprétables.
➤Extraire des connaissances des textes (Text Mining).
5.Azure Machine Learning.
➤Construire des modèles sans coder avec les outils du Cloud.
➤Les services proposés par Visual Studio, Azure et GitHub.
➤Valider les performances des modèles.
➤Déployer son modèle.
➤La préparation des données.
