فلش‌کارت‌های آموزشی تست داده‌های واقعی (Real-world Data Testing)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تست داده‌های واقعی (Real-world Data Testing)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تست نرم‌افزار**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تست داده‌های واقعی
• 2. مفاهیم اساسی در تست داده
• 3. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
• 4. اهمیت کیفیت داده در سیستم‌ها
• 5. استانداردهای داده در صنعت
• 6. شناسایی منابع داده معتبر
• 7. روش‌های جمع‌آوری داده‌های واقعی
• 8. پاکسازی داده‌ها و حذف خطاها
• 9. اعتبارسنجی داده‌ها بر اساس قوانین
• 10. تکنیک‌های مدیریت داده‌های ناقص
• 11. مدیریت داده‌های پرت و انحرافی
• 12. استانداردسازی داده‌ها برای تحلیل
• 13. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌ها
• 14. انواع مدل‌های داده‌ای رایج
• 15. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 16. طراحی پایگاه داده NoSQL
• 17. امنیت داده‌ها در پایگاه‌های داده
• 18. اصول حاکمیت داده در سازمان
• 19. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 20. مفاهیم مخازن داده (Data Warehousing)
• 21. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 22. کاوش الگوهای پنهان در داده‌ها
• 23. تکنیک‌های خوشه‌بندی داده‌ها
• 24. تحلیل رگرسیون و پیش‌بینی
• 25. طبقه‌بندی داده‌ها با الگوریتم‌ها
• 26. تحلیل سری‌های زمانی
• 27. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 28. آموزش مدل‌های نظارت‌شده
• 29. آموزش مدل‌های بدون نظارت
• 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری
• 31. بهینه‌سازی مدل‌ها و پارامترها
• 32. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار
• 33. انواع تست در چرخه توسعه
• 34. تست واحد (Unit Testing)
• 35. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 36. تست سیستمی (System Testing)
• 37. تست پذیرش کاربر (UAT)
• 38. تست عملکرد (Performance Testing)
• 39. تست بار (Load Testing)
• 40. تست استرس (Stress Testing)
• 41. تست امنیت (Security Testing)
• 42. تست قابلیت استفاده (Usability Testing)
• 43. تست سازگاری (Compatibility Testing)
• 44. تست رگرسیون (Regression Testing)
• 45. استراتژی‌های تست داده‌های واقعی
• 46. برنامه‌ریزی تست داده‌های واقعی
• 47. طراحی سناریوهای تست داده
• 48. ایجاد داده‌های تست مصنوعی
• 49. مدیریت داده‌های تست
• 50. اجرای تست داده‌های واقعی
• 51. تحلیل نتایج تست داده
• 52. گزارش‌دهی و ردیابی عیوب
• 53. ابزارهای اتوماسیون تست داده
• 54. مقدمه‌ای بر تست A/B
• 55. طراحی آزمایش‌های A/B
• 56. اجرای آزمایش‌های A/B
• 57. تحلیل آماری نتایج A/B
• 58. کاربرد تست A/B در کسب‌وکار
• 59. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 60. تولید ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
• 61. انتخاب بهترین ویژگی‌ها برای مدل
• 62. ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها
• 63. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
• 64. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
• 65. معماری سیستم‌های داده بزرگ
• 66. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
• 67. کاربرد داده‌های بزرگ در صنعت
• 68. چالش‌های مدیریت داده‌های بزرگ
• 69. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
• 70. ابزارهای هوش تجاری
• 71. ساخت داشبوردهای مدیریتی
• 72. تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 73. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 74. مقدمه‌ای بر علم داده (Data Science)
• 75. چرخه حیات پروژه‌های علم داده
• 76. مهارت‌های مورد نیاز دانشمند داده
• 77. اخلاق در علم داده
• 78. کاربرد علم داده در حل مسائل
• 79. مقدمه‌ای بر تست مدل‌های یادگیری ماشین
• 80. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 81. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 82. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 83. تشخیص بیش‌برازش (Overfitting)
• 84. تشخیص کم‌برازش (Underfitting)
• 85. تست مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 86. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
• 87. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 88. تست داده‌های واقعی در حوزه‌های خاص
• 89. تست داده‌های مالی
• 90. تست داده‌های پزشکی
• 91. تست داده‌های بازاریابی
• 92. تست داده‌های مربوط به رضایت مشتری
• 93. تست داده‌های مربوط به عملیات
• 94. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی داده‌ها
• 95. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 96. تست انطباق با مقررات حفاظت از داده
• 97. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در تست
• 98. اهمیت تست داده‌های واقعی در تضمین کیفیت