Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Podstawy Myślenia Agile
- Manifest Agile i jego znaczenie poza oprogramowaniem
- Porównanie agile z tradycyjnymi modelami kaskadowymi i planowymi
- Role, wydarzenia i artefakty Scruma w kontekście cykli projektów akademickich
- Kanban i zarządzanie oparte na przepływie dla zespołów badawczych i dydaktycznych
- Wybór hybryd agile odpowiednich dla środowisk inżynierskich i projektowych
Planowanie i Współpraca w Agile
- Pisanie user stories i definiowanie kryteriów akceptacji dla problemów inżynierskich
- Techniki priorytetyzacji backlogu: MoSCoW, wartość vs. wysiłek, porządkowanie oparte na ryzyku
- Planowanie sprintów i szacowanie w zespołach nie związanych z oprogramowaniem
- Retrospektywy i ciągłe doskonalenie w środowisku akademickim
- Narzędzia do współpracy i tablice dla uczestników wielodyscyplinarnych
Wprowadzenie do Kultury DevOps
- Definiowanie DevOps: przełamywanie barier między rozwojem a operacjami
- Model CALMS: Kultura, Automatyzacja, Lean, Pomiar, Dzielenie się
- DevOps w laboratoriach badawczych, zespołach inżynierii lądowej i studiach architektonicznych
- Budowanie kultury bez winy i pętli feedbacku w instytucjach edukacyjnych
- Kwestie etyki, bezpieczeństwa i zgodności w przyjmowaniu DevOps w środowisku akademickim
Kontrola Wersji i Zarządzanie Kodem w Zespole
- Podstawy Git dla powtarzalnej pracy inżynierskiej i projektowej
- Strategie rozgałęziania: trunk-based, feature branches i uproszczony GitFlow
- Pull requesty, recenzja kodu przez kolegów i własność kodu w zespołach dydaktycznych
- Zarządzanie zasobami niebędącymi kodem: pliki CAD, modele BIM, zbiory danych symulacyjnych
- Organizacja repozytoriów dla materiałów kursowych i projektów studenckich
Ciągła Integracja i Automatyzacja Budowania
- Koncepcje CI i ich zastosowanie w skompilowanych i skryptowych narzędziach inżynierskich
- Konfiguracja automatycznych buildów dla oprogramowania, symulacji i dokumentacji
- Etapy pipeline: kompilacja, pakowanie, linting i wstępne sprawdzanie
- Przegląd popularnych platform CI: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins
- Obsługa dużych artefaktów, cache'owanie zależności i równoległe wykonywanie
Jakość Oprogramowania i Analiza Statyczna
- Definiowanie jakości oprogramowania: utrzymywalność, niezawodność, użyteczność, wydajność
- Metryki kodu: złożoność cyklomatyczna, sprzężenie, spójność i duplikacja
- Narzędzia do analizy statycznej dla Python, Java, C++ i popularnych skryptów inżynierskich
- Dokumentacja jako jakość: docstrings, standardy README i żywe dokumenty
- Integracja bram jakościowych z pipeline'ami CI bez blokowania postępów studentów
Strategie Testowania i Projektowanie Testów
- Piramida testów: testy jednostkowe, integracyjne, systemowe i akceptacyjne
- Pisanie testów jednostkowych dla obliczeń inżynierskich, symulacji i narzędzi
- Podstawy test-driven development (TDD) i behavior-driven development (BDD)
- Mockowanie systemów zewnętrznych: czujniki, API, solvery elementów skończonych
- Strukturyzowanie zestawów testów dla projektów wielodyscyplinarnych zespołów
Automatyzacja Testów i Ciągłe Testowanie
- Automatyzacja wykonywania testów w ramach pipeline'ów CI/CD
- Raportowanie testów, progi pokrycia i zarządzanie niestabilnymi testami
- Testowanie oparte na właściwościach i fuzzing dla algorytmów inżynierskich
- Strategie testów regresyjnych dla ewoluujących zadań kursowych
- Testy wydajnościowe i obciążeniowe dla symulacji i renderowania
Koncepcje Ciągłego Dostarczania i Wdrażania
- Podstawy CD: dostarczanie vs. wdrażanie, środowiska i promocja
- Wzorce wdrażania: blue-green, canary i przełączanie funkcji
- Zastosowanie zasad CD do publikowania artefaktów badawczych, stron kursowych i aplikacji
- Podstawy konteneryzacji z Dockerem dla powtarzalnych środowisk inżynierskich
- Wprowadzenie do Infrastructure as Code: deklaratywne zarządzanie ustawieniami laboratoriów i chmury
Obserwowalność, Monitorowanie i Feedback
- Logowanie, metryki i śledzenie dla oprogramowania i symulacji akademickich
- Konfiguracja lekkiego monitorowania dla projektów studenckich i narzędzi badawczych
- Wykorzystanie danych z feedbacku do iteracji nad materiałami dydaktycznymi i zadaniami laboratoryjnymi
- Panele i alerty odpowiednie dla kontekstów edukacyjnych
- Procedury weryfikacji po wdrożeniu i wycofywania zmian
Najlepsze Praktyki Bezpieczeństwa i Jakości
- Podstawy bezpiecznego kodowania: walidacja wejść, uwierzytelnianie i zarządzanie sekretami
- Skanowanie zależności i zarządzanie lukami w otwartych stosach
- Zgodność licencyjna dla oprogramowania używanego w nauczaniu i publikacjach
- Kwestie prywatności danych przy zarządzaniu danymi studenckimi i badawczymi
- Budowanie kultury świadomości bezpieczeństwa w programach inżynierskich i projektowych
Tłumaczenie Praktyk na Moduły Dydaktyczne
- Projektowanie zadań projektowych w agile dla studentów inżynierii systemowej, lądowej, projektowania i architektury
- Tworzenie rubryk oceniających jakość procesu wraz z jakością produktu
- Konfiguracja szablonów repozytoriów z wstępnie skonfigurowanym CI do użytku studentów
- Stopniowe wprowadzanie koncepcji DevOps w trakcie semestru
- Ocenianie zespołów studenckich przy użyciu rzeczywistych metryk jakości i automatyzacji
Wybór Narzędzi i Ograniczenia Akademickie
- Ocena darmowych i otwartych narzędzi dla budżetowo ograniczonych wydziałów
- Integracja z istniejącymi systemami LMS, przechowywania plików i infrastruktury laboratoryjnej
- Zarządzanie długiem technicznym w długotrwałych kodach badawczych
- Wdrażanie studentów i pracowników o różnym poziomie technicznym
- Utrzymanie zrównoważonego rozwoju, gdy kluczowi współpracownicy kończą studia lub zmieniają się
Wymagania
- Podstawowa znajomość koncepcji rozwoju oprogramowania
- Znajomość ogólnych procesów inżynierskich lub projektowych
- Doświadczenie w korzystaniu z komputerów do pracy akademickiej lub projektowej
Grupa docelowa
- Profesorowie i wykładowcy z programów inżynierii systemowej, inżynierii lądowej, projektowania i architektury
- Pracownicy akademicy, którzy chcą unowocześnić swoje nauczanie poprzez praktyki branżowe
- Kierownicy badań i koordynatorzy laboratoriów integrujący technologię do programu nauczania
42 godzin
Opinie uczestników (2)
Craig był bardzo zaangażowany w szkolenie, zawsze zapewniał, że jesteśmy skupieni, dostosowywał przykłady do naszej codziennej pracy i zawsze udzielał odpowiedzi na zadane pytania, nawet jeśli informacja nie była zawarta w prezentacji.
Ecaterina Ioana Nicoale - BOOKING HOLDINGS ROMANIA SRL
Szkolenie - DevOps Foundation®
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wysoki poziom zaangażowania i wiedzy trenera
Jacek - Softsystem
Szkolenie - DevOps Engineering Foundation (DOEF)®
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
