Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Modül 1: Kalite Güvencesi ve Testin Temelleri
- Kalite, kalite güvencesi ve testin tanımı
- Yedi test ilkesi (ISTQB CTFL v4.0)
- Test, hata ayıklama (debugging) ve kalite kontrol arasındaki farklar
- Testin psikolojisi
- Kalite güvencesi ekibindeki roller ve sorumluluklar
Modül 2: Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü ve Test
- Yazılım Test Yaşam Döngüsü (STLC) aşamaları
- Agile, DevOps ve CI/CD test yaklaşımları ile Waterfall
- Test düzeyleri: birim, entegrasyon, sistem, kabul
- Sola kaydırma (shift-left) ve sağa kaydırma (shift-right) test stratejileri
- İhtiyaç analizleri (requirements) ile test senaryoları arasındaki izlenebilirlik
Modül 3: Statik Test Teknikleri
- Gözden geçirmeler, tanıtımlar ve denetimler
- Otomatik araçlarla statik analiz
- Checklist (kontrol listesi) tabanlı ve rol tabanlı gözden geçirme
- Resmi ve gayri resmi gözden geçirme teknikleri
- Statik testin Agile süreçlerine entegrasyonu
Modül 4: Test Teknikleri
- Kara kutu teknikleri: eşdeğer sınıf analizi, sınır değer analizi
- Karar tablosu testi ve durum geçiş testi
- Kullanım senaryosu testi ve keşifsel test
- Beyaz kutu teknikleri: ifade kapsamı ve karar kapsamı
- Deneyime dayalı teknikler ve hata tahmini
Modül 5: Hata Yönetimi
- Hata yaşam döngüsü: tespit, raporlama, sınıflandırma (triage), çözüm, kapanış
- JIRA ile etkili hata raporları yazma
- Hata şiddeti ile öncelik sınıflandırması arasındaki fark
- Kök neden analiz teknikleri
- Hata metrikleri ve eğilim analizi
Modül 6: Test Yönetimi ve Risk Tabanlı Test
- Test planlaması ve tahminleme yöntemleri
- Risk tespiti, değerlendirilmesi ve azaltılması
- Test izleme, kontrol ve raporlama
- Test tamamlama kriterleri ve çıkış koşullarının tanımlanması
- ISTQB uyumlu test stratejisi ve test politikası belgeleri
Modül 7: Test Araçları ve Otomasyon Temelleri
- Test araçlarının sınıflandırılması (ISTQB araç kategorileri)
- Test otomasyonunun faydaları ve riskleri
- Araç seçimi: açık kaynak mı ticari çözümler mi?
- Selenium, Playwright ve Cypress'e giriş
- Temel bir otomatik test paketi oluşturma
Modül 8: Kalite Güvencesinde Yapay Zekaya Giriş
- Testerlar için yapay zeka ve makine öğrenimi kavramları
- Sınıflandırma: Test için yapay zeka vs. yapay zeka sistemlerinin testi
- Güncel yapay zeka test landscape: fırsatlar ve sınırlamalar
- Yapay zeka tabanlı sistemler için kalite karakteristikleri
- ISTQB CT-AI müfredatına genel bakış ve ilişkisi
Modül 9: Yapay Zeka Destekli Test Senaryosu Oluşturma
- Test senaryoları taslağı oluşturmak için Büyük Dil Modellerini (ChatGPT, Claude, Copilot) kullanma
- Test senaryoları oluşturmak için prompt mühendisliği teknikleri
- Kullanım hikayelerini ve kabul kriterlerini test senaryolarına dönüştürme
- Yapay zeka tarafından oluşturulan test senaryolarını gözden geçirme ve doğrulama
- Platformlar: Testim, Mabl ve yapay zeka doğumlu test üretimi araçları
Modül 10: Yapay Zeka Destekli Test Otomasyonu
- Katalon Studio AI ile kendini onaran test otomasyonu
- Yapay zeka destekli nesne tanıma ve öğe konumlandırma
- Applitools Eyes ile görsel regresyon testi
- Güvenli otomasyon için yapay zeka eklentileri ile Selenium
- Akıllı konumlandırıcılar (locators) ile bakım yükünün azaltılması
Modül 11: Hata Tahmini ve Analizi İçin Yapay Zeka
- Launchable ve Sealights ile tahmine dayalı test seçimi
- ReportPortal ile arıza kümeleme ve anomali tespiti
- Yapay zeka destekli kök neden analizi
- Kalite risk skoru ve test boşluk analitiği
- Test önceliğini belirlemek için tarihsel hata verisinin kullanımı
Modül 12: Yapay Zeka Araçlarının Değerlendirilmesi ve CI/CD Entegrasyonu
- Yapay zeka test araçlarının değerlendirilmesi için kriterler
- Yatırım getirisi (ROI) analizi ve benimseme stratejisi
- Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI gibi ortamlara yapay zeka test araçlarının entegrasyonu
- Pipeline tasarımı: Yapay zeka destekli testler ne zaman ve nerede çalıştırılmalı?
- Metriklerle yapay zeka test etkinliğinin ölçülmesi
Modül 13: Yapay Zeka Destekli Teste Etik Yaklaşımlar
- Yapay zeka tarafından oluşturulan test verilerinde önyargı ve adalet
- Bulut tabanlı yapay zeka araçlarının kullanımında gizlilik endişeleri
- Yapay zeka test kararlarının şeffaflığı ve açıklanabilirliği
- Yönetişim ve uyumluluk hususları
- Kalite güvencesi ekipleri için sorumlu yapay zeka uygulamaları
Modül 14: ISTQB CTFL Sınav Hazırlığı
- CTFL v4.0 sınav yapısı, süresi ve puanlama
- Soru türleri ve yanıtlama stratejileri
- CTFL müfredatı bölümleri arasında konu ağırlık dağılımı
- ISTQB tarzı örnek sorularla deneme sınavı
- Çalışma yol haritası ve önerilen kaynaklar
Modül 15: Başlangıç Projesi: Uçtan Uca Yapay Zeka ile Güçlendirilmiş Test İş Akışı
- Örnek bir ihtiyaç analizi dokümanından test senaryoları tasarlamak
- Yapay zeka kullanarak test senaryoları oluşturmak ve iyileştirmek
- Seçili testleri kendini onaran araçlarla otomatize etmek
- Hata raporlamak ve yapay zeka destekli kök neden analizi yürütmek
- Değerlendirme: Yapay zekanın günlük kalite güvencesi pratiğine entegrasyonu
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Yazılım geliştirme kavramları ve terminolojisi hakkında temel bilgi
- Yazılım testlerine yönelik temel hakimiyet
- Önceden ISTQB sertifikası veya resmi kalite güvencesi eğitimi gerekmez
Hedef Kitle
- ISTQB Temel Seviye sertifikasyonuna hazırlanan kalite güvencesi profesyonelleri ve yazılım test uzmanları
- Test süreçlerine yapay zeka araçlarını entegre etmek isteyen test mühendisleri
- Ad-hoc (görev odaklı) test yöntemlerinden yapılandırılmış kalite güvencesi çerçevelerine geçiş yapan ekipler
21 Saatler
