فلش‌کارت‌های آموزشی BDD برای تیم‌های متمرکز بر داده (Data-Centric Teams)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره BDD برای تیم‌های متمرکز بر داده (Data-Centric Teams)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: توسعه رفتارمحور (BDD)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر توسعه مبتنی بر رفتار (BDD)
• 2. مفاهیم کلیدی BDD
• 3. مزایای BDD برای تیم‌های متمرکز بر داده
• 4. تفاوت BDD و TDD (توسعه مبتنی بر تست)
• 5. نقش زبان طبیعی در BDD
• 6. سناریوها، ویژگی‌ها و مراحل در BDD
• 7. نوشتن سناریوهای واضح و قابل فهم
• 8. استفاده از ابزار Gherkin برای نوشتن سناریوها
• 9. دستورالعمل‌های نوشتن سناریوهای مؤثر
• 10. قوانین نوشتن سناریوهای خوب (Given-When-Then)
• 11. مراحل اجرای یک سناریوی BDD
• 12. نصب و پیکربندی ابزارهای BDD
• 13. معرفی فریم‌ورک‌های BDD (مانند Cucumber, SpecFlow)
• 14. انتخاب فریم‌ورک BDD مناسب
• 15. نصب Cucumber برای جاوا
• 16. نصب SpecFlow برای .NET
• 17. نصب Behave برای پایتون
• 18. یکپارچه‌سازی BDD با چرخه توسعه نرم‌افزار
• 19. نقش توسعه‌دهندگان در BDD
• 20. نقش تحلیلگران کسب‌وکار در BDD
• 21. نقش مدیران محصول در BDD
• 22. نقش تیم تضمین کیفیت (QA) در BDD
• 23. اصول همکاری در تیم‌های BDD
• 24. توسعه ویژگی‌های داده‌محور با BDD
• 25. شناسایی نیازهای داده‌ای در سناریوها
• 26. نوشتن سناریوهایی برای اعتبارسنجی داده‌ها
• 27. سناریوهایی برای پردازش داده‌ها
• 28. سناریوهایی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. سناریوهایی برای خطوط لوله داده (Data Pipelines)
• 30. سناریوهایی برای انبار داده (Data Warehousing)
• 31. سناریوهایی برای دریاچه داده (Data Lake)
• 32. سناریوهایی برای داشبوردهای مدیریتی
• 33. سناریوهایی برای گزارش‌گیری داده‌ها
• 34. سناریوهایی برای داده‌های بزرگ (Big Data)
• 35. سناریوهایی برای داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 36. مدیریت داده‌های آزمایشی (Test Data Management)
• 37. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
• 38. استفاده از داده‌های واقعی در تست‌ها (با رعایت حریم خصوصی)
• 39. اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها با BDD
• 40. سناریوهایی برای اعتبارسنجی صحت داده‌ها
• 41. سناریوهایی برای اعتبارسنجی کامل بودن داده‌ها
• 42. سناریوهایی برای اعتبارسنجی سازگاری داده‌ها
• 43. سناریوهایی برای اعتبارسنجی یکپارچگی داده‌ها
• 44. سناریوهایی برای اعتبارسنجی داده‌های ورودی
• 45. سناریوهایی برای اعتبارسنجی داده‌های خروجی
• 46. تست خودکار سناریوهای BDD
• 47. تبدیل سناریوهای Gherkin به کد قابل اجرا
• 48. نوشتن Step Definitions (تعاریف گام‌ها)
• 49. استفاده از Page Object Model (POM) در تست‌های UI
• 50. اتوماسیون تست‌های API با BDD
• 51. اتوماسیون تست‌های پایگاه داده با BDD
• 52. اتوماسیون تست‌های مدل‌های یادگیری ماشین با BDD
• 53. اتوماسیون تست‌های خطوط لوله داده با BDD
• 54. استفاده از ابزارهای تست API (مانند RestAssured)
• 55. استفاده از ابزارهای تست پایگاه داده
• 56. استفاده از ابزارهای تست ML
• 57. استفاده از ابزارهای تست Data Pipeline
• 58. مباحث پیشرفته در BDD برای داده
• 59. BDD در محیط‌های CI/CD (ادغام و تحویل مداوم)
• 60. پیکربندی CI/CD برای اجرای تست‌های BDD
• 61. گزارش‌دهی نتایج تست‌های BDD
• 62. تجزیه و تحلیل نتایج تست‌ها
• 63. مدیریت بهبود مستمر در BDD
• 64. BDD برای داده‌های حجیم و پیچیده
• 65. استفاده از BDD در پروژه‌های داده‌کاوی
• 66. استفاده از BDD در پروژه‌های هوش تجاری (BI)
• 67. استفاده از BDD در پروژه‌های کلان داده
• 68. استفاده از BDD در پروژه‌های علم داده
• 69. استفاده از BDD در پروژه‌های تحلیل آماری
• 70. استفاده از BDD در پروژه‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 71. استفاده از BDD در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 72. استفاده از BDD در پروژه‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 73. BDD و امنیت داده‌ها
• 74. سناریوهایی برای تست امنیت داده‌ها
• 75. سناریوهایی برای اعتبارسنجی دسترسی به داده‌ها
• 76. سناریوهایی برای تست رمزنگاری داده‌ها
• 77. سناریوهایی برای تست حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها
• 78. BDD و انطباق با مقررات (مانند GDPR, CCPA)
• 79. سناریوهایی برای انطباق با مقررات داده‌ای
• 80. چالش‌ها و راه‌حل‌ها در پیاده‌سازی BDD
• 81. اشتباهات رایج در BDD و نحوه اجتناب از آن‌ها
• 82. بهترین شیوه‌ها برای تیم‌های متمرکز بر داده
• 83. BDD و فرهنگ تیم
• 84. ترویج فرهنگ همکاری و شفافیت با BDD
• 85. BDD و مدیریت ریسک داده‌ای
• 86. BDD و اندازه‌گیری موفقیت پروژه‌های داده‌ای
• 87. آینده BDD در حوزه داده
• 88. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 89. مرور بر اصول کلیدی BDD
• 90. نقش BDD در تضمین کیفیت داده
• 91. BDD به عنوان ابزار ارتباطی
• 92. BDD برای توسعه نرم‌افزارهای داده‌محور
• 93. BDD در چرخه عمر داده
• 94. BDD و نوآوری در تحلیل داده
• 95. BDD برای تیم‌های چابک (Agile)
• 96. BDD و بهبود مستمر کیفیت داده
• 97. BDD فراتر از تست: ابزاری برای درک مشترک
• 98. BDD و ارزش کسب‌وکار در پروژه‌های داده‌ای