Produkt zum Begriff Softwareentwicklung:
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Forbrig, Peter: Objektorientierte Softwareentwicklung mit UML
Objektorientierte Softwareentwicklung mit UML , - Für alle, die sich mit Arbeitsweisen der Softwareentwicklung befassen wollen - Kompakte Darstellung der objektorientierten Grundprinzipien - Nutzung des aktuellen Standards von UML - Diskussion von agilen und kollaborative Methoden - Zusatzmaterial: Lösungen zu den Aufgaben; Quelltexte in Java, C#, Eiffel, Pascal und Python; alle Abbildungen und interessante Links - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Das Buch bietet einen Einstieg in die objektorientierte Spezifikation mit UML (Unified Modeling Language), einem Standard für die objektorientierte Softwareentwicklung. Neben der Nutzung der Sprachelemente von UML werden Vorgehensweisen für eine benutzerzentrierte Softwareentwicklung vorgestellt und diskutiert. Das beginnt bei der Analyse von Anforderungen und deren Spezifikation durch Szenarien und Anwendungsfallmodelle. Die Idee der Entwurfsmuster wird präsentiert und die Notationsmöglichkeiten in UML diskutiert. Beispiele für viel genutzte Entwurfsmuster und ihre Anwendung bei der Programmierung ergänzen den Inhalt. Sowohl Zustands- als auch Aktivitätsdiagramme werden ausführlich vorgestellt. Daneben sind auch Möglichkeiten aufgezeigt, wie die besonders bei Banken und Versicherungen beliebten Ereignis-Prozess-Ketten in UML notiert werden können. Es wird eine Einführung in die Notation von OCL (Object Constraint Language) gegeben, die als Teilsprache von UML notwendig ist, wenn grafische Darstellungen nicht genügend Ausdrucksstärke besitzen. Das neue Kapitel Kollaborative Analyse und Design wurde in Zusammenarbeit mit Dr.-Ing. Anke Dittmar verfasst. AUS DEM INHALT // Anwendungsfälle/Klassendiagramme/Zustandsdiagramme/Aktivitätsdiagramme/Entwurfsmuster/Softwarequalitätskriterien/Entwicklungsprozesse/Prototyping/Personas/Modellintegration , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Requirements Engineering für die agile Softwareentwicklung (Bergsmann, Johannes)
Requirements Engineering für die agile Softwareentwicklung , Das Handbuch für agile Requirements Engineers Umfassend und anwendungsbezogen Ein Buch aus der Praxis für die Praxis Mit durchgängigem Projektbeispiel und wertvollen Hinweisen für pragmatische Lösungen Die 3. Auflage wurde vollständig überarbeitet und berücksichtigt den Lehrplan »RE@Agile Primer« des International Requirements Engineering Board (IREB) sowie die neue Fassung des Scrum Guide von November 2020 Dieses Buch gibt einen praxisorientierten Überblick über die am weitesten verbreiteten Techniken für die Anforderungsspezifikation und das Requirements Management in agilen Projekten. Es beschreibt sowohl sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten als auch Fallstricke der einzelnen Techniken. Behandelt werden im Einzelnen: Grundlagen und die fünf Grundprinzipien des Requirements Engineering in der agilen Softwareentwicklung Requirements-Ermittlung und -Dokumentation Requirements-Validierung und -Abstimmung Qualität im Requirements Engineering Requirements Management Organisatorische Aspekte Rollen im Requirements Engineering Darüber hinaus werden rechtliche und wirtschaftliche Themen erläutert sowie auf die Herausforderungen in größeren Organisationen eingegangen. Das Buch ist Hilfestellung und Nachschlagewerk, um in der täglichen Praxis der agilen Projekte Requirements Engineering und Requirements Management professionell und mit nachhaltigem Nutzen umzusetzen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3., überarbeitete und aktualisierte Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Leinen, Autoren: Bergsmann, Johannes, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und aktualisierte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 434, Keyword: Anforderungsmanagement; Business Analysts; CPRE; Entwickler*innen; IREB; International Requirements Engineering Board; Product Owner; Produktmanagement; Projektmanagement; Projektmanager*innen; Qualitätsverantwortliche; RE@Agile; RE@Agile Primer; Requirements Engineers; Requirements Management; Scrum Master; agile Vorgehensweisen, Fachschema: EDV / Theorie / Software-Entw. / Software Engineering~Informatik~EDV / Theorie / Informatik / Allgemeines, Fachkategorie: Systemanalyse und -design, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: dpunkt, Länge: 245, Breite: 170, Höhe: 30, Gewicht: 940, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 1830929, Vorgänger EAN: 9783864904851 9783864901492, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1696862
Preis: 39.90 € | Versand*: 0 € -
Qualitätssicherung (Timischl, Wolfgang)
Qualitätssicherung , Nach einer Einführung in das Qualitätsmanagement - in der 3. Auflage komplett überarbeitet - behandelt der Autor Bedeutung und Maßnahmen der Qualitätssicherung. Den Schwerpunkt bilden statistische Verfahren. Berücksichtigt werden die Grundlagen, Auswerteverfahren, Prozessregelung, Annahmestichprobenprüfung und Zuverlässigkeit. Zahlreiche Beispiele und Aufgaben mit Lösungen sind in diesem Lehr- und Übungsbuch enthalten. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 4., aktualisierte Auflage, Erscheinungsjahr: 201209, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Fachwissen der Technik##, Autoren: Timischl, Wolfgang, Auflage: 12004, Auflage/Ausgabe: 4., aktualisierte Auflage, Abbildungen: 202 schwarz-weiße Abbildungen, 19 schwarz-weiße Tabellen, Keyword: Qualitätsmanagement; Qualitätssicherung; Statistik, Fachschema: Mathematik / Statistik~Stochastik~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Fertigungstechnik~Kontrolle (wirtschaftlich) / Qualitätskontrolle~Qualitätskontrolle~Qualitätssicherung~Sicherung / Qualitätssicherung, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Industrielle Qualitätskontrolle, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: IX, Seitenanzahl: 384, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Länge: 227, Breite: 160, Höhe: 24, Gewicht: 665, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783446220539 9783446185913 9783446177567, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0012, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 352761
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
Pimoroni Yukon Prototyping Modul
Pimoroni Yukon Prototyping Modul
Preis: 3.50 € | Versand*: 4.95 €
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Wie kann die Validierung von Daten in den Bereichen Softwareentwicklung, Datenanalyse und Qualitätssicherung effektiv durchgeführt werden?
Die Validierung von Daten in der Softwareentwicklung, Datenanalyse und Qualitätssicherung kann effektiv durchgeführt werden, indem klare Validierungskriterien definiert werden, die den Anforderungen des jeweiligen Bereichs entsprechen. Zudem ist es wichtig, automatisierte Validierungstests zu implementieren, um die Daten auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz zu überprüfen. Darüber hinaus sollten regelmäßige Überprüfungen und Audits durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Datenvalidierung den aktuellen Anforderungen entspricht. Schließlich ist eine enge Zusammenarbeit zwischen den Entwicklern, Datenanalysten und Qualitätssicherungsteams unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Validierung von Daten effektiv und effizient durchgeführt wird.
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Wie kann die Validierung von Daten in den Bereichen Softwareentwicklung, Datenanalyse und Qualitätssicherung effektiv durchgeführt werden?
Die Validierung von Daten in der Softwareentwicklung, Datenanalyse und Qualitätssicherung kann effektiv durchgeführt werden, indem klare Validierungskriterien definiert werden, die den Anforderungen und Standards entsprechen. Zudem ist es wichtig, automatisierte Validierungstests zu implementieren, um die Daten auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz zu überprüfen. Darüber hinaus sollten regelmäßige Überprüfungen und Audits durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Datenvalidierung kontinuierlich und konsistent erfolgt. Schließlich ist die Einbindung von Fachexperten und Stakeholdern in den Validierungsprozess entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten den tatsächlichen Anforderungen und Erwartungen entsprechen.
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Wie beeinflusst das Testen die Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung und welche Methoden werden in verschiedenen Branchen angewendet?
Das Testen ist ein wesentlicher Bestandteil der Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung, da es hilft, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Durch das Testen können Entwickler sicherstellen, dass die Software den Anforderungen und Spezifikationen entspricht und zuverlässig funktioniert. In verschiedenen Branchen werden unterschiedliche Testmethoden angewendet, wie z.B. manuelles Testen, automatisiertes Testen, Last- und Performance-Tests, Usability-Tests und Sicherheitstests. Jede Methode hat ihre eigenen Vorteile und wird je nach Anforderungen und Zielen des Projekts eingesetzt. Das Testen trägt dazu bei, die Qualität der Software zu verbessern, indem es potenzielle Probleme identifiziert und die Benutzererfahrung optimiert. Durch regelmäßiges Testen können Entwickler
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Wie kann die Validierung von Daten in den Bereichen der Softwareentwicklung, der wissenschaftlichen Forschung und der Qualitätssicherung effektiv durchgeführt werden?
In der Softwareentwicklung kann die Validierung von Daten durch automatisierte Tests und Code-Reviews erfolgen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt verarbeitet werden. In der wissenschaftlichen Forschung kann die Validierung durch die Verwendung von standardisierten Methoden und Peer-Reviews erfolgen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten. In der Qualitätssicherung kann die Validierung durch die Verwendung von Stichproben, statistischen Analysen und Vergleichen mit Referenzdaten erfolgen, um sicherzustellen, dass die Daten den Qualitätsstandards entsprechen. In allen Bereichen ist es wichtig, klare Validierungsverfahren zu definieren und regelmäßig zu überprüfen, um die Integrität der Daten zu gewährleisten.
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Prototyping Shield für Raspberry Pi
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Prototyping Shield für D1 Mini
Prototyping Shield für D1 Mini
Preis: 0.90 € | Versand*: 4.95 € -
Röttger, Nils: Basiswissen KI-Testen
Basiswissen KI-Testen , Qualitätssicherung in KI-basierten System - damit KI-Projekte nicht scheitern Zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen Viele praktische Übungen mit Beispiellösungen Mit Exkursen auf Basis industrieller Projekterfahrungen Umfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern häufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung für KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar. Das Autorenteam bietet einen fundierten Überblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Lösungsansätze rund um die Qualitätssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt: Einführung in KI Qualitätsmerkmale KI-basierter Systeme Maschinelles Lernen (ML) ML-Daten Funktionale Leistungsmetriken Neuronale Netze und Testen Testen KI-basierter Systeme Testen KI-spezifischer Qualitätsmerkmale Methoden und Verfahren für das Testen KI-basierter Systeme Testumgebungen für KI-basierte Systeme Einsatz von KI beim Testen Das Buch enthält mehrere Exkurse, z.B. »ChatGPT als Teammitglied?«, Praxisbeispiele und zu vielen Kapiteln auch praktische Übungen, wobei die Lerninhalte durch Codebeispiele und Programmierübungen in Python veranschaulicht werden. Die Aufgaben und Lösungen sind als Jupyter Notebooks auf GitHub verfügbar. Das Buch orientiert sich am ISTQB®-Syllabus »Certified Tester AI Testing« (CT-AI) und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prüfungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 €
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Wie kann die Validierung von Daten in den Bereichen der Softwareentwicklung, der wissenschaftlichen Forschung und der Qualitätssicherung effektiv durchgeführt werden?
In der Softwareentwicklung kann die Validierung von Daten durch automatisierte Tests und Code-Reviews erfolgen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt verarbeitet und dargestellt werden. In der wissenschaftlichen Forschung kann die Validierung von Daten durch die Verwendung von standardisierten Methoden und Protokollen sowie durch Peer-Reviews und Reproduzierbarkeit der Ergebnisse gewährleistet werden. In der Qualitätssicherung können Datenvalidierungstests in den Produktionsprozess integriert werden, um sicherzustellen, dass die Daten den definierten Qualitätsstandards entsprechen, und Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Darüber hinaus ist die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Validierungsprozessen und -standards entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten zuverläss
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Wie kann die Validierung von Daten in den Bereichen der Softwareentwicklung, der wissenschaftlichen Forschung und der Qualitätssicherung effektiv durchgeführt werden?
In der Softwareentwicklung kann die Validierung von Daten durch automatisierte Tests und Code-Reviews erfolgen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt verarbeitet werden. In der wissenschaftlichen Forschung kann die Validierung durch die Verwendung von reproduzierbaren Methoden und die Überprüfung der Daten durch unabhängige Forscher erfolgen. In der Qualitätssicherung können Validierungsprozesse wie Stichprobenprüfungen, statistische Analysen und Audits eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Daten den Qualitätsstandards entsprechen. Darüber hinaus ist die Verwendung von validen und zuverlässigen Datenquellen sowie die regelmäßige Aktualisierung und Überprüfung der Daten von entscheidender Bedeutung, um die Effektivität der Validierung zu gewährleisten.
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Was sind die häufigsten Methoden zur Token-Validierung in der Softwareentwicklung?
Die häufigsten Methoden zur Token-Validierung in der Softwareentwicklung sind das Überprüfen der Signatur des Tokens, das Vergleichen des Tokens mit einem gespeicherten Wert in der Datenbank und das Überprüfen des Ablaufdatums des Tokens. Diese Methoden helfen dabei, sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf geschützte Ressourcen zugreifen können.
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Was sind die gängigen Methoden zur Validierung von Tokens in der Softwareentwicklung?
Die gängigen Methoden zur Validierung von Tokens in der Softwareentwicklung sind die Verwendung von digitalen Signaturen, die Überprüfung der Gültigkeit des Tokens anhand eines geheimen Schlüssels und die Implementierung von Zeitstempeln zur Verhinderung von Replay-Angriffen. Es ist wichtig, dass die Validierungsmethoden sicher und effizient sind, um die Integrität und Authentizität der übertragenen Daten zu gewährleisten. Fehlerhafte Validierung von Tokens kann zu Sicherheitslücken führen und sensible Informationen gefährden.
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