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SUMMARY:IQBBA Busines Analyst
DESCRIPTION:Certification internationale pour devenir Business Analyst.Formation de 5 jours axée sur l’analyse des besoins clients (finance\, banque\, assurance) et la rédaction du cahier des charges et des spécifications fonctionnelles\, avec une pratique sur UML\, BPMN et JIRA\, et 3 examens blancs. \n\nProgramme de la formation\n1. Fondamentaux de l’Analyse Métier (K2) \n1.1 Termes et définitions (K2) \n1.2 Rôle d’un Analyste Métier (K2) \n1.3 Aperçu des activités d’Analyse Métier (K1) \n1.4 Compétences (K2) \n\n2. Définition de la stratégie (K3) \n2.1 Analyse interne (K3) \n\n2.1.1 Vision\, Mission et Objectifs Métier (K2)\n2.1.2 Analyse des processus métier (K3)\n2.1.3 Le concept de Besoins Métier (K1)\n2.1.4 Analyse des écarts (K1)\n\n2.2 Analyse externe (K2) \n\n2.2.1 Études et analyses de marché (K2)\n2.2.2 Identification des besoins des utilisateurs (K1)\n\n2.3 Identification des parties prenantes (K2) \n2.4 Proposition et analyse de solutions (K2) \n2.5 Lancement du projet (K1) \n\n3. Gestion du processus d’analyse métier (K3) \n3.1 Introduction \n3.2 Approches de l’analyse métier (K3) \n\n3.2.1 Environnements traditionnels et Agile (K3)\n3.2.2 Approche interdisciplinaire (K1)\n\n3.3 Communication (K3) \n3.4 Produits (K2) \n3.5 Outils et techniques (K2) \n\n3.5.1 Outils (K2)\n3.5.2 Techniques (K2)\n3.5.3 Notations (K2)\n\n\n4. Ingénierie des exigences en analyse métier (K3) \n4.1 Développement des exigences (K3) \n\n4.1.2 Elucidation (K3)\n4.1.3 Analyse et modélisation (K3)\n4.1.4 Spécification (K3)\n4.1.5 Vérification & validation (K2)\n\n4.2 Gestion des exigences (K3) \n\n4.2.1 Introduction (K1)\n4.2.2 Architecture de l’information (K3)\n4.2.3 Communication des exigences (K1)\n4.2.4 Traçabilité (K3)\n4.2.5 Gestion de configuration (K2)\n4.2.7 Gestion du périmètre de la solution (K2)\n4.2.7 Assurance qualité (K2)\n\n4.3 Outils et techniques (K2) \n\n4.3.1 Outils (K2)\n4.3.2 Techniques (K2)\n4.3.3 Notations (K2)\n\n\n5. Évaluation et optimisation de la solution (K3) \n5.1 Evaluation (K3) \n5.2 Optimisation (K1)
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SUMMARY:ISTQB AI Testing
DESCRIPTION:La formation ISTQB AI Testing permet aux professionnels du test logiciel de comprendre les spécificités des systèmes basés sur l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Elle vise à acquérir les compétences fondamentales pour identifier les risques liés à l’IA\, appliquer des méthodes de test adaptées et utiliser l’IA comme levier pour améliorer l’efficacité des tests logiciels.\nCette formation s’adresse aux testeurs disposant de connaissances de base en test logiciel et titulaires de la certification ISTQB Foundation. \nProgramme de la formation\n1. Introduction à l’Intelligence Artificielle \n\nDéfinitions et catégories de l’IA (IA faible\, forte\, super IA)\nDifférences entre systèmes traditionnels et systèmes basés sur l’IA\nTechnologies et frameworks IA (TensorFlow\, PyTorch\, etc.)\nAI as a Service (AIaaS)\, modèles pré-entraînés\nNormes et réglementations liées à l’IA\n\n2. Caractéristiques de qualité des systèmes IA \n\nFlexibilité\, autonomie\, adaptabilité et évolutivité\nBiais\, éthique et sécurité\nTransparence\, explicabilité et interprétabilité\nRisques spécifiques liés aux systèmes IA\n\n3. Vue d’ensemble du Machine Learning \n\nTypes de Machine Learning : supervisé\, non supervisé\, par renforcement\nWorkflow ML : données → modèle → validation\nProblèmes courants : sur-ajustement et sous-ajustement\n\n4. Données et Intelligence Artificielle \n\nPréparation et qualité des données\nJeux de données (entraînement\, validation\, test)\nBiais et risques liés aux données\nÉtiquetage et gouvernance des données\n\n5. Métriques de performance du Machine Learning \n\nMatrice de confusion\nMétriques pour la classification\, la régression et le clustering\nLimites des métriques et choix des indicateurs adaptés\n\n6. Réseaux neuronaux et tests \n\nNotions de perceptron et de deep learning\nSpécificités des réseaux neuronaux\nMesures de couverture adaptées aux réseaux neuronaux\n\n7. Test des systèmes IA – Vue d’ensemble \n\nNiveaux de test pour les systèmes IA : données\, modèle\, composant\, système\, acceptation\nDocumentation et traçabilité\nProblèmes de dérive de concept\n\n8. Test des caractéristiques de qualité spécifiques \n\nTests des systèmes auto-apprenants\, probabilistes et non déterministes\nTests de robustesse et de biais\nTests de transparence\, d’explicabilité et d’interprétabilité\nOracles de test pour les systèmes IA\n\n9. Méthodes et techniques de test de l’IA \n\nTests adverses (attaques adversariales)\nEmpoisonnement des données\nTests par paires\, tests dos-à-dos et A/B testing\nTests métamorphiques\nTests exploratoires appliqués aux systèmes IA\n\n10. Environnements de test pour l’IA \n\nBesoins spécifiques des environnements de test IA\nSimulations\nDonnées synthétiques\nEnvironnements virtuels\n\n11. Utilisation de l’IA pour améliorer les tests logiciels \n\nGénération automatique de cas de test\nPriorisation et réduction des suites de tests\nPrédiction des défauts\nAnalyse intelligente des rapports de bugs\nAutomatisation des tests UI avec l’IA
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