کتاب تست فنی خودکار برای Big Data
, ,

کتاب تست فنی خودکار برای Big Data

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000012641 دسته: , , برچسب:

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تست فنی خودکار برای Big Data

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تست نرم‌افزار**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر Big Data و چالش‌های تست
  • 2. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار و انواع آن
  • 3. مفهوم تست خودکار و مزایای آن
  • 4. اهمیت تست در چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
  • 5. نقش تست خودکار در پروژه‌های Big Data
  • 6. معرفی ابزارها و فریم‌ورک‌های تست خودکار Big Data
  • 7. معماری سیستم‌های Big Data و تاثیر آن بر تست
  • 8. انواع داده در Big Data (ساختاریافته، نیمه ساختاریافته، بدون ساختار)
  • 9. منابع داده در Big Data (پایگاه داده، فایل‌ها، استریم‌ها)
  • 10. فناوری‌های کلیدی Big Data (Hadoop، Spark، Kafka، NoSQL)
  • 11. مفاهیم پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 12. مفاهیم پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 13. چالش‌های کیفیت داده در Big Data
  • 14. مفهوم تست داده (Data Testing)
  • 15. انواع تست داده (اعتبارسنجی، تطابق، پاکسازی)
  • 16. اصول طراحی تست‌های داده برای Big Data
  • 17. شناسایی منابع داده برای تست
  • 18. استخراج و نمونه‌برداری داده برای تست
  • 19. ایجاد مجموعه داده‌های تست (Test Data Generation)
  • 20. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی (Synthetic Data Generation)
  • 21. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در داده‌های تست
  • 22. معرفی ابزارهای مدیریت داده تست
  • 23. مفهوم تست واحد (Unit Testing) در Big Data
  • 24. تست واحد کامپوننت‌های Spark
  • 25. تست واحد کامپوننت‌های Hadoop MapReduce
  • 26. تست واحد سرویس‌های NoSQL
  • 27. تست واحد APIهای Big Data
  • 28. اصول تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing) در Big Data
  • 29. تست یکپارچه‌سازی بین کامپوننت‌های Big Data
  • 30. تست جریان داده (Data Pipeline Testing)
  • 31. تست ETL (Extract, Transform, Load)
  • 32. تست پردازش جریانی (Stream Processing Testing)
  • 33. مفهوم تست سیستم (System Testing) در Big Data
  • 34. تست End-to-End برای سناریوهای Big Data
  • 35. تست عملکرد (Performance Testing) در Big Data
  • 36. تست بار (Load Testing)
  • 37. تست استرس (Stress Testing)
  • 38. تست مقیاس‌پذیری (Scalability Testing)
  • 39. تست قابلیت اطمینان (Reliability Testing)
  • 40. تست دوام (Endurance Testing)
  • 41. مفهوم تست پذیرش (Acceptance Testing) در Big Data
  • 42. تست پذیرش کاربر (UAT) برای سیستم‌های Big Data
  • 43. اصول تست امنیتی (Security Testing) در Big Data
  • 44. تست احراز هویت و مجوز در Big Data
  • 45. تست آسیب‌پذیری در Big Data
  • 46. تست انطباق با مقررات (Compliance Testing)
  • 47. تست مخرب (Chaos Engineering) در Big Data
  • 48. معرفی فریم‌ورک‌های تست خودکار Big Data (مانند PySpark testing, Spark-testing-base)
  • 49. استفاده از کتابخانه‌های تست پایتون (pytest, unittest)
  • 50. ادغام تست‌های خودکار با ابزارهای CI/CD (Jenkins, GitLab CI)
  • 51. مفهوم تست برگشت‌ناپذیر (Regression Testing) در Big Data
  • 52. استراتژی‌های تست برگشت‌ناپذیر برای Big Data
  • 53. اتوماسیون تست‌های برگشت‌ناپذیر
  • 54. تست A/B در Big Data
  • 55. تست‌های مبتنی بر مدل (Model-based Testing) برای Big Data
  • 56. تست‌های اکتشافی (Exploratory Testing) در Big Data
  • 57. تست داده با استفاده از Spark SQL
  • 58. تست داده با استفاده از Hive
  • 59. تست داده با استفاده از Pandas
  • 60. تست داده با استفاده از SQL (در صورت استفاده از پایگاه داده رابطه‌ای)
  • 61. تست APIهای Kafka
  • 62. تست APIهای Spark Streaming
  • 63. تست APIهای ElasticSearch
  • 64. تست APIهای Apache Cassandra
  • 65. تست APIهای Apache HBase
  • 66. تست APIهای MongoDB
  • 67. استراتژی‌های تست برای داده‌های حجیم
  • 68. مدیریت پوشش تست (Test Coverage) در Big Data
  • 69. متریک‌های کیفیت تست در Big Data
  • 70. اصول دیباگ کردن (Debugging) در محیط Big Data
  • 71. شناسایی و رفع اشکالات رایج در پردازش Big Data
  • 72. گزارش‌دهی نتایج تست و تحلیل آماری
  • 73. ابزارهای مصورسازی نتایج تست
  • 74. مدیریت انحرافات (Defect Management)
  • 75. مراحل گزارش یک انحراف (Defect Reporting)
  • 76. تکنیک‌های اولویت‌بندی انحرافات
  • 77. بازبینی کد (Code Review) برای اطمینان از کیفیت
  • 78. اصول تست در معماری میکروسرویس‌های Big Data
  • 79. تست میکروسرویس‌های مرتبط با Big Data
  • 80. تست تعامل بین میکروسرویس‌ها
  • 81. تست مدیریت خطا و بازگشت‌پذیری (Fault Tolerance)
  • 82. تست در محیط‌های ابری (Cloud Environments) برای Big Data (AWS, Azure, GCP)
  • 83. تست سرویس‌های Big Data مدیریت شده در ابر
  • 84. اصول تست داده‌های Real-time
  • 85. تست استراتژی‌های Data Quality در Big Data
  • 86. مفهوم Data Observability
  • 87. ابزارهای Data Observability
  • 88. استفاده از ابزارهای Data Quality برای Big Data
  • 89. تکنیک‌های اعتبارسنجی Schema در Big Data
  • 90. تست داده‌های گم شده (Missing Data)
  • 91. تست داده‌های تکراری (Duplicate Data)
  • 92. تست داده‌های خارج از محدوده (Outlier Data)
  • 93. تست ناسازگاری داده‌ها (Data Inconsistencies)
  • 94. تست وابستگی‌های داده (Data Dependencies)
  • 95. تست منطق کسب و کار (Business Logic Testing) در Big Data
  • 96. تست گزارش‌ها و داشبوردهای Big Data
  • 97. تست سفارشی‌سازی‌ها در پلتفرم‌های Big Data
  • 98. اصول تست اتوماسیون برای داده‌های حجیم
  • 99. بهینه‌سازی اجرای تست‌های خودکار Big Data
  • 100. مدیریت محیط‌های تست Big Data

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تست فنی خودکار برای Big Data”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا