Unit Testing ile Python Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde (yerinde veya uzaktan), katılımcılar AutoIt'i kullanarak pencere uygulamalarını nasıl otomatikleştireceklerini, bir dizi uygulamalı canlı laboratuvar egzersiziyle birlikte öğreneceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), büyük veri kümelerini oluşturmak, ölçeklendirmek ve analiz etmek için Dask'i Python ekosistemi ile kullanmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Dask ve Python ile büyük veri işleme için ortamı kurmak.
• Dask'de bulunan özellikleri, kitaplıkları, araçları ve API'leri keşfetmek.
• Dask'in Python içinde paralel işlemeyi nasıl hızlandırdığını anlamak.
• Python ekosistemini (Numpy, SciPy ve Pandas) Dask kullanarak nasıl ölçeklendireceğini öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini işlerken yüksek performansı korumak için Dask ortamını optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri analizi ve manipülasyonu becerilerini Pandas ve NumPy kullanarak geliştirmek isteyen orta seviyedeki Python geliştiriciler ve veri analistlerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python, Pandas ve NumPy içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Pandas ve NumPy kullanarak bir veri analizi uygulaması oluşturmak.
• Gelişmiş veri düzenleme, sıralama ve filtreleme işlemleri gerçekleştirmek.
• Toplu işlemler yürütmek ve zaman serisi verilerini analiz etmek.
• Matplotlib ve diğer görselleştirme kütüphanelerini kullanarak verileri görselleştirmek.
• Veri analizi kodlarını ayıklamak ve optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), FARM (FastAPI, React ve MongoDB) yığınını kullanarak dinamik, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir web uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI, React ve MongoDB'yı entegre eden gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FARM yığınının temel kavramlarını, özelliklerini ve faydalarını anlamak.
• FastAPI ile REST API'leri nasıl oluşturacaklarını öğrenmek.
• React ile etkileşimli uygulamaları nasıl tasarlayacaklarını öğrenmek.
• FARM yığınını kullanarak uygulamaları (ön uç ve arka uç) geliştirmek, test etmek ve dağıtmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RESTful API'leri daha kolay ve hızlı bir şekilde oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için FastAPI ile Python'i kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• FastAPI ve Python ile API'ler geliştirmek için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• FastAPI kütüphanesini kullanarak API'leri daha hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmak.
• Pydantic ve OpenAPI temelinde veri modelleri ve şemaları oluşturmayı öğrenmek.
• SQLAlchemy kullanarak API'leri bir veritabanına bağlamak.
• FastAPI araçlarını kullanarak API'lerde güvenlik ve kimlik doğrulama uygulamak.
• Web API'lerini bir bulut sunucusuna dağıtmak için konteyner imajları oluşturmak.

This practical course is addressed to Python developers that want to create and maintain their first web applications. It is also addressed to people who are already familiar with other web frameworks such as Django or Web2py, and want to learn how using a microframework (i.e. a framework which glues together third-party libraries instead of providing a self-contained universal solution) changes the process.

A significant part of the course is devoted not to Flask itself (it's tiny), but to third-party libraries and tools often used in Flask projects.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), MongoDB üzerine ölçeklenebilir web uygulamaları oluşturmak için Flask'nin gelişmiş özelliklerini kullanmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Web uygulamaları geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Gerçek dünya Flask projeleri için gelişmiş kavramları ve teknikleri öğrenmek.
• MongoDB üzerine RESTful bir API sunucusu oluşturmak.
• Flask, Docker ve Amazon EC2 ile mikro hizmetleri kapsayılaştırmayı, test etmeyi ve dağıtmayı öğrenmek.
• Web uygulamalarını ölçeklendirmek için gelişmiş Flask entegrasyonları hakkında bazı bilgiler edinmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), daha hızlı veri analizi için Pandas ile paralel hesaplamalar oluşturmak ve uygulamak isteyen veri bilimcileri ve geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Modin ile ölçeklenebilir Pandas iş akışlarını geliştirmek için gerekli ortamı kurmak.
• Modin'in özelliklerini, mimarisini ve avantajlarını anlamak.
• Modin, Dask ve Ray arasındaki farkları bilmek.
• Modin ile Pandas işlemlerini daha hızlı gerçekleştirmek.
• Tüm Pandas API'sini ve işlevlerini uygulamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Python programlamayı kullanarak oyun oluşturmak ve geliştirmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• PyGame ve Python ile oyun uygulamaları oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Animasyonlar ve multimedya özellikleriyle entegre etkileşimli PyGame uygulamaları oluşturmayı öğrenmek.
• PyGame test paketiyle oyun programlarını çalıştırmak ve test etmek ve bunları yürütülebilir dosyalara dönüştürmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde) arka uç geliştiricilerine yöneliktir ve Python ve Flask ile REST API'leri oluşturmak isteyenlere hitap eder.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Bir Flask web uygulamasının arka uçtaki bir veritabanından okuma ve yazma yapmasını sağlayan bir REST API uygulayın.
• Yenileme belirteçleri gibi gelişmiş kimlik doğrulama özelliklerini geliştirin.
• Gelecekteki Python projeleri için yeniden kullanılabilir bir arka uç oluşturun.
• SQLAlchemy ile veri depolamayı basitleştirin.
• REST API'lerini bulut tabanlı bir sunucuya dağıtın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yazılım test mühendislerinin bir dizi test senaryosu ve test paketi yazmayı, ardından testleri bir demo uygulaması üzerinde yürütmeyi öğrenmelerini amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robot Framework'in anahtar kelime odaklı test yaklaşımını ve tablo tabanlı test verisi sözdizimini kullanarak test yazmak ve yürütmek.
• Mevcut anahtar kelimelerden yeni anahtar kelimeler oluşturmak için tutarlı bir sözdizimi kullanmak.
• Behavior Driven Development (BDD) tarzı Gherkin testleri gerçekleştirmek ( Cucumber'e benzer şekilde).
• Test edilen uygulamadaki hataları gidermek için Rapor ve Günlükleri oluşturmak ve yorumlamak.
• Python, Java, Perl, Javascript ve PHP ile yazılmış üçüncü taraf kütüphaneleri kullanarak Robot Framework'in yeteneklerini genişletmek.
• Web uygulamalarını test etmek için Robot Framework'i Selenium ile entegre etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Python ile gelişmiş bilimsel hesaplama işlevleri oluşturmak isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Gerekli geliştirme ortamını bilimsel hesaplama işlevleri oluşturmaya başlamak için kurmak.
• Karmaşık işlemlerin pratik örneklerini gerçekleştirerek SciPy özelliklerinden tam olarak yararlanmak.
• Bilimsel problemleri çözmek için matematiksel algoritmaları ve işlevleri uygulamak ve optimize etmek.
• Görselleştirme, işleme ve analiz için veri yapılarını ve enterpolasyon yöntemlerini tasarlamak.

In this instructor-led, live training in Türkiye, participants will learn how to use TestComplete's features, including its test object model, check points, name mapping, and UI to carry out automated testing on desktop, web, and mobile applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Create, record and run functional tests.
• Create a scalable and maintainable test framework.
• Create checkpoints, adjust tests for multiple devices and analyze test results.
• Use TestComplete's script extensions.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde Türkiye katılımcılar, Tosca'yı kullanarak uçtan uca (web + arka uç) testler nasıl gerçekleştireceklerini öğreneceklerdir. Eğitim, canlı bir laboratuvar ortamında teori ve pratiği birleştirerek katılımcılara teknolojiyi, eğitmeni ve akranlarını etkileşim kurma fırsatı sunar.

Eğitim, geleneksel kod ve komut dosyası tabanlı otomasyon testlerine genel bir bakışla başlar ve bunu Tosca'nın model tabanlı (MBT) yaklaşımıyla karşılaştırır. Katılımcılar, Tosca'nın varsayılan modüllerini kullanarak test durumlarını nasıl oluşturacaklarını ve yürüteceklerini ve ayrıca yürütme için kendi modüllerini nasıl özelleştireceklerini öğrenirler.

Yazılım modelleme ilkelerinden farklı tarayıcılarda test kapsamına kadar, bu eğitim katılımcıları hem teori hem de pratik yoluyla yönlendirir ve Tosca'da kendi test çözümünü uygulamalarını sağlar.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), TOSCA sertifikası almak ve Tricentis Tosca kullanarak test otomasyonunda yetkinlik göstermek isteyen orta düzey yazılım test uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TOSCA sertifikasyon yapısını ve gereksinimlerini anlayabilecektir.
• Test senaryosu tasarımı, otomasyon ve yürütme dahil olmak üzere TOSCA kavramlarında ustalaşabilecektir.
• Yeniden kullanılabilir ve sürdürülebilir test senaryoları oluşturmak için en iyi uygulamaları uygulayabilecektir.
• TOSCA sertifikasyon sınavının pratik ve teorik bileşenlerine hazırlanabilecektir.