Теория мен практиканың арасындағы алшақтықты жою: бағдарламалық қамтамасыз ету сапасын қамтамасыз ету саласындағы

Мақалада тестілеу саласындағы теориялық дайындық пен индустриядағы практикалық жұмыс шарттары арасындағы алшақтық қарастырылады. Гипотезаларды тексеру нәтижелері сұхбат түрінде ұсынылган. Студент, профессор және QA ага маманы арасындағы диалог мысалында түлектердің оқу аудиториясынан кәсіби ортаға ауысу кезіндегі негізгі қиындықтары талқыланады. Профессор университеттің бағдарламалық қамтамасыз етуді тестілеу курсы жүйелі принциптерге негізделгенін, тестілеудің негізгі әдістемелері мен құралдарын қамтитынын түсіндіреді. Сонымен қатар, тәжірибелі QA маманы уақыт, бюджет және жобаның ауқымы жиі өзгеретін динамикалық жұмыс жағдайларында икемділіктің маңыздылыгын көрсететін практикалық мысалдармен бөліседі. Мақалада шектеулі ресурстар жагдайында теория мен практиканың бағдарламалық қамтамасыз етуді тестілеуде бір-бірін қалай толықтырып, оңтайлы нәтижелерге қол жеткізуге болатынына баса назар аударылады.

1. Akhrameyko, A.A. (n.d.). On improving the efficiency o f m anagerial decision-m aking under conditions o f non-stochastic data uncertainty [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from http://bseu.by

2. Kulikova, VP. (2006). D ata analysis and processing in information systems: Educational and m ethodological manual. - Petropavlovsk: SKSU named after M. Kozybayev.

3. Mukhin, O.I. (n.d.). Lecture 36. Expertise [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from http://stratum.ac.rn

4. RSVPU. (n.d.). Using E xcel to summarize expert opinions using K em en y’s median m ethod [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from http://rsvpu.ru

5. MedStatistic. (n.d.). Online calculators fo r statistical indicators [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from http://medstatistic.ru

6. Kulikov, S.V. (2023). Software testing: Basic course (3rd ed.). Moscow.

7. Myers, G.J., Sandler, C., & Badgett, T. (2020). The art o f software testing (4th ed.). Wiley.

8. Aniche, M. (2022). Effective software testing. Manning Publications.

9. Applitools. (n.d.). Test Autom ation University [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from https://www.applitools.com

10. Ministry of Testing. (n.d.). Where software testers, QA, and quality engineers build their careers [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from https://www.ministryoftesting.com

11. StatSoft. (n.d.). B ig Data, data mining, predictive analytics, statistics. StatSoft Electronic Textbook [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from https://archive.org

12. Omsk Region. (n.d.). Probability theory - A dditional resources [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from http://newasp.omskreg.ru/probability/

13. Orlov, A.I. (2018). M ethods o f m anagerial decision-making: Textbook. Moscow: KNORUS.

14. Borodina, A.V., & Nekrasova, R.S. (2023). Statistical criteria in data analysis: Educational manual. Petrozavodsk: PetrSU Publishing.

15. Borovikov, V (2003). Statistica (Art o f data analysis on a computer). Moscow (St. Petersburg): Piter.

16. Habr. (n.d.). H ow to choose the right statistical test fo r different m etrics [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024.

17. Microsoft Support. Using the analysis toolpak [Electronic resource]. Retrieved November 5, 2024, from https://support.microsoft.com

18. Nikitin, O.R., & Korneeva, N.N. (2020). M ethods fo r m easuring statistical param eters o f radio signals: Textbook. Vladimir: Vladimir State University named after A.G. and N.G. Stoletovs.

19. BirdyX.ru. (n.d.). Non-param etric statistical criterion o f Kruskal-W allis [Electronic resource]. Retrieved November 12, 2024.

20. LibreTexts. (n.d.). K ruskal-W allis Test - Statistics [Electronic resource]. Retrieved November 12, 2024.

21. Crispin, L., & Gregory, J. (2019). A gile testing condensed: A b rie f introduction. AgileTester.

22. IBM. (n.d.). User guide fo r IB M SP SS Statistics 27 base system [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024.

23. SPSS Manual. (n.d.). SP SS instruction m anual [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from http://bsu.ac.ug

24. Real Python. (n.d.). Python statistics fundam entals: How to describe your data [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from https://realpython.com/python-statistics/

25. Python.org. (n.d.). Statistics-m athem atical statistics functions - Python 3.13.0 documentation [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from https://docs.python.org/3/library/statistics.html

26. Murray, A. (n.d.). A dvanced Excel success: A practical guide to m astering E xcel [Electronic resource]. Retrieved October 5, 2024, from https://doi.org/10.1007/978-1-4842-6467-6