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SUMMARY:A4Q Sélénium
DESCRIPTION:Certification internationale dédiée à l’automatisation des tests web et à la spécialisation en test logiciel.Formation 100 % pratique d’une durée de 5 jours\, basée sur l’utilisation des outils Selenium\, Java\, Git\, Maven et JUnit. \n\nProgramme de la formation\nLe programme de la formation est une alternance entre la théorie 20 % et la pratique 80 %. \n\n1. Concepts de l’automatisation \n1.1 Pourquoi automatiser ? \n1.2 Facteurs de succès de l’automatisation \n1.3 Bénéfices et limites de l’automatisation \n1.4 Comment choisir les tests à automatiser ? \n1.5 Approches de l’automatisation \n\n2. Introduction à Selenium et au test automatisé \n2.1 Présentation de Selenium WebDriver et de son rôle dans l’automatisation des tests \n2.2 Compréhension des principes fondamentaux du test automatisé \n2.3 Introduction aux principes de BDD et de Cucumber \n\n3. Configuration de l’environnement de développement \n3.1 Installation et configuration de Java JDK \n3.2 Configuration de l’IDE (Eclipse\, IntelliJ IDEA) \n3.3 Configuration de Maven pour la gestion des dépendances et la construction du projet \n\n4. Configuration du projet pratique avec Maven \n4.1 Création d’un nouveau projet Maven \n4.2 Ajout des dépendances nécessaires pour Selenium WebDriver et Cucumber dans le fichier xml \n4.3 Organisation du projet en utilisant des packages et des répertoires \n\n5. Mise en place des étapes de test avec des classes de définition de pas \n5.1 Création de classes de définition de pas en Java pour lier les étapes de test aux scénarios BDD \n5.2 Utilisation des annotations Cucumber pour marquer les méthodes comme correspondant à des étapes de Gherkin \n\n6. Configuration de Selenium WebDriver \n6.1 Initialisation de l’instance WebDriver dans le framework de test \n6.2 Configuration des options du pilote (gestion des options de navigateur\, gestion des attentes\, etc.) \n6.3 Utilisation de Page Object Model (POM) pour organiser les interactions avec les éléments de la page \n\n7. Exécution des tests et génération de rapports \n7.1 Exécution des tests automatisés à l’aide de JUnit ou TestNG \n7.2 Utilisation de plugins Maven pour exécuter les tests et générer des rapports \n7.3 Configuration de rapports HTML pour visualiser les résultats des tests \n\n8. Intégration continue et déploiement continu (CI/CD) \n8.1 Intégration de tests automatisés dans un pipeline CI/CD avec des outils tels que Jenkins \n8.2 Configuration de la compilation automatique et de l’exécution des tests à chaque déploiement \n\n9. Gestion des données de test avec Cucumber \n9.1 Utilisation de tables et de paramètres dans les scénarios pour fournir différentes données de test \n9.2 Intégration avec des sources de données externes (CSV\, Excel\, bases de données) \n\n10. Bonnes pratiques et astuces \n10.1 Organisation du code de test pour une maintenabilité et une extensibilité maximales \n10.2 Utilisation de l’injection de dépendances pour rendre le code plus modulaire \n10.3 Gestion des éléments dynamiques et des attentes dans les tests \n\n11. Workshop \n11.1 Automatisation avec la méthode capture / play back \n11.2 Automatisation avec Selenium WebDriver : script linéaire \n11.3 Automatisation avec Selenium WebDriver en utilisant le Design Pattern PO \n11.4 Automatisation avec Selenium WebDriver en utilisant l’approche test pilotée par les données et les mots-clés : initiation à Robot Framework
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SUMMARY:ISTQB Niveau Foundation
DESCRIPTION:Certification internationale très demandée et reconnue sur le marché de l’emploi.Formation de 5 jours\, comprenant 4 jours de cours et 1 journée de workshop pratique sur les outils JIRA et XRAY\, avec 6 examens blancs pour une préparation optimale à l’examen. \n\nProgramme de la formation\n1. Fondamentaux des tests \n1.1 Que sont les tests ? \n\n\n1.1.1 Objectifs habituels des tests \n\n\n1.1.2 Test et débogage \n\n\n1.2 Pourquoi les tests sont-ils nécessaires \n\n\n1.2.1 Contribution des tests au succès \n\n\n1.2.2 Test et assurance qualité \n\n\n1.2.3 Erreurs\, défauts et défaillances \n\n\n1.3 Principes du test \n1.4 Activités de test\, testware et rôles dans le test \n\n\n1.4.1 Activités et tâches de test \n\n\n1.4.2 Le processus de test selon le contexte \n\n\n1.4.3 Testware \n\n\n1.4.4 Traçabilité entre base de test et testware \n\n\n1.4.5 Rôles dans le test \n\n\n1.5 Compétences essentielles et bonnes pratiques en matière de test \n\n\n1.5.1 Compétences génériques requises pour le test \n\n\n1.5.2 Approche équipe intégrée \n\n\n1.5.3 Indépendance du test \n\n\n\n2. Tester tout au long du cycle de vie du développement logiciel \n2.1 Tester dans le contexte d’un cycle de vie du développement logiciel \n\n\n2.1.1 Impact du cycle de vie du développement logiciel sur le test \n\n\n2.1.2 Cycle de vie du développement logiciel et bonnes pratiques de test \n\n\n2.1.3 Le test en tant que moteur du développement de logiciels \n\n\n2.1.4 DevOps et tests \n\n\n2.1.5 Approche shift left \n\n\n2.1.6 Rétrospectives et amélioration de processus \n\n\n2.2 Niveaux de test et types de test \n\n\n2.2.1 Niveaux de test \n\n\n2.2.2 Types de test \n\n\n2.2.3 Test de confirmation et test de régression \n\n\n2.3 Test de maintenance \n\n3. Tests statiques \n3.1 Bases des tests statiques \n\n\n3.1.1 Produits d’activités examinables par le test statique \n\n\n3.1.2 Valeur du test statique \n\n\n3.1.3 Différences entre le test statique et le test dynamique \n\n\n3.2 Processus de feedback et de revue \n\n\n3.2.1 Bénéfices d’un feedback précoce et fréquent des parties prenantes \n\n\n3.2.2 Activités du processus de revue \n\n\n3.2.3 Rôles et responsabilités dans les revues \n\n\n3.2.4 Types de revues \n\n\n3.2.5 Facteurs de réussite des revues \n\n\n\n4. Analyse et conception des tests \n4.1 Aperçu des techniques de test \n4.2 Techniques de test boîte noire \n\n4.2.1 Partitions d’équivalence\n4.2.2 Analyse des valeurs limites\n4.2.3 Test de tables de décisions\n4.2.4 Test des transitions d’état\n\n4.3 Techniques de test boîte blanche \n\n4.3.1 Test des instructions et couverture des instructions\n4.3.2 Test des branches et couverture des branches\n4.3.3 La valeur des tests boîte blanche\n\n4.4 Techniques de test basées sur l’expérience \n\n4.4.1 Estimation d’erreurs\n4.4.2 Test exploratoire\n4.4.3 Tests basés sur des checklists\n\n4.5 Approches de test basées sur la collaboration \n\n4.5.1 Rédaction collaborative de User Stories\n4.5.2 Critères d’acceptation\n4.5.3 Développement piloté par les tests d’acceptation (ATDD)\n\n\n5. Gestion des activités de test \n5.1 Planification des tests \n\n5.1.1 Objet et contenu d’un plan de test\n5.1.2 Contribution du testeur à la planification des itérations et des releases\n5.1.3 Critères d’entrée et critères de sortie\n5.1.4 Techniques d’estimation\n5.1.5 Priorisation des cas de test\n5.1.6 Pyramide des tests\n5.1.7 Les quadrants de tests\n\n5.2 Gestion des risques \n\n5.2.1 Définition du risque et attributs du risque\n5.2.2 Risques projet et risques produit\n5.2.3 Analyse des risques produits\n5.2.4 Contrôle des risques produit\n\n5.3 Pilotage\, contrôle et clôture des tests \n\n5.3.1 Métriques utilisées pour les tests\n5.3.2 Objet\, contenu et destinataires des rapports de tests\n5.3.3 Communication de l’état d’avancement des tests\n\n5.4 Gestion de configuration \n5.5 Gestion des défauts \n\n6. Outils de test \n6.1 Les outils pour soutenir les tests \n6.2 Avantages et risques de l’automatisation des tests
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SUMMARY:ISTQB Test Automation Engineer
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. \n\nProgramme de la formation\n1. Introduction à l’Intelligence Artificielle\n• Définitions et catégories de l’IA (IA faible\, forte\, super IA)\n• Différences entre systèmes traditionnels et systèmes basés sur l’IA\n• Technologies et frameworks IA (TensorFlow\, PyTorch\, etc.)\n• AI as a Service (AIaaS)\, modèles pré-entraînés\n• Normes et réglementations liées à l’IA \n2. Caractéristiques de qualité des systèmes IA\n• Flexibilité\, autonomie\, adaptabilité et évolutivité\n• Biais\, éthique et sécurité\n• Transparence\, explicabilité et interprétabilité\n• Risques spécifiques liés aux systèmes IA \n3. Vue d’ensemble du Machine Learning\n• Types de Machine Learning : supervisé\, non supervisé\, par renforcement\n• Workflow ML : données → modèle → validation\n• Problèmes courants : sur-ajustement et sous-ajustement \n4. Données et Intelligence Artificielle\n• Préparation et qualité des données\n• Jeux de données (entraînement\, validation\, test)\n• Biais et risques liés aux données\n• Étiquetage et gouvernance des données \n5. Métriques de performance du Machine Learning\n• Matrice de confusion\n• Métriques pour la classification\, la régression et le clustering\n• Limites des métriques et choix des indicateurs adaptés \n6. Réseaux neuronaux et tests \n• Notions de perceptron et de deep learning\n• Spécificités des réseaux neuronaux\n• Mesures de couverture adaptées aux réseaux neuronaux \n7. Test des systèmes IA – Vue d’ensemble\n• Niveaux de test pour les systèmes IA : données\, modèle\, composant\, système\, acceptation\n• Documentation et traçabilité\n• Problèmes de dérive de concept \n8. Test des caractéristiques de qualité spécifiques\n• Tests des systèmes auto-apprenants\, probabilistes et non déterministes\n• Tests de robustesse et de biais\n• Tests de transparence\, d’explicabilité et d’interprétabilité\n• Oracles de test pour les systèmes IA \n9. Méthodes et techniques de test de l’IA\n• Tests adverses (attaques adversariales)\n• Empoisonnement des données\n• Tests par paires\, tests dos-à-dos et A/B testing\n• Tests métamorphiques\n• Tests exploratoires appliqués aux systèmes IA \n10. Environnements de test pour l’IA\n• Besoins spécifiques des environnements de test IA\n• Simulations\n• Données synthétiques\n• Environnements virtuels \n11. Utilisation de l’IA pour améliorer les tests logiciels\n• Génération automatique de cas de test\n• Priorisation et réduction des suites de tests\n• Prédiction des défauts\n• Analyse intelligente des rapports de bugs\n• Automatisation des tests UI avec l’IA
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