Detectarás los diferentes bugs para garantizar la calidad y el buen funcionamiento de las aplicaciones en móviles gracias a este programa 100% online”

A la hora de diseñar aplicaciones móviles, los especialistas deben tener presente el ciclo de vida de Testing. Esto alude a las distintas fases que componen la planificación, diseño, ejecución y seguimiento de las pruebas durante el desarrollo de los bienes. Con el objetivo de mejorar la eficiencia y calidad de estos procedimientos, los expertos de la Informática aprovechan las herramientas del Aprendizaje Automático. En este sentido, la IA mejora cada actividad al acelerar los testings, automatizar tareas repetitivas y proporcionar insights adicionales para la toma de decisiones informadas en la confección de aplicaciones móviles.  

Para optimizar estos procedimientos, TECH ha implementado un avanzado Postgraduate certificate centrado en la creación de pruebas automatizadas a través de IA. Elaborado por un experimentado cuadro docente, el plan de estudios abordará en detalla los Test Cases y detección de bugs. Asimismo, el temario ofrecerá las claves para crear los planes de pruebas más efectivos, que servirán al alumnado para desarrollar las aplicaciones móviles más innovadores del mercado de las telecomunicaciones. También los materiales didácticos pondrán a disposición de los estudiantes las herramientas más modernas de Aprendizaje Automático para el Web Testing. Por otra parte, la capacitación incluye casos reales y resolución de situaciones complejas en entornos simulados de aprendizaje. Además, los expertos podrán planificar individualmente sus horarios y cronogramas educativos. 

Gracias a que este Postgraduate certificate impartido en una modalidad 100% online, los informáticos tendrán la posibilidad de actualizarse en la rama del Testing en Aplicaciones de IA sin la necesidad de realizar desplazamientos diarios hacia un centro académico. Además, dispondrán de una gran variedad recursos didácticos presentes en soportes multimedia como lecturas complementarias o resúmenes interactivos. Cabe destacar que la titulación universitaria se basa en el sistema de enseñanza Relearning, de la cual TECH es pionera. Este método consiste en la reiteración de los aspectos claves del temario, de forma natural y progresiva para garantizar que perduren en la mente del alumnado.

Diseñarás proyectos innovadores, creativos y adaptados a los requerimientos de un sector tecnológico en pleno crecimiento”

Este Postgraduate certificate en Artificial Intelligence Application Testing contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en la Programación 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Te convertirás en un especialista del API Testing y evaluarás tanto la funcionalidad como el rendimiento y seguridad de las pruebas de Interfaz de Programación de Aplicaciones!”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Crearás planes de pruebas destinados a establecer estrategias sólidas, verificando que los programas se ejecuten adecuadamente antes de su lanzamiento en el mercado” 

Gracias al sistema Relearning que utiliza TECH reducirás las largas horas de estudio y memorización”

This Postgraduate certificate will guide students through the Testing life cycle, starting from the creation of test cases to the detection of bugs. In this way, the curriculum will analyze in detail various types of tests, among which functionality, compatibility or performance tests stand out. The syllabus will also delve into time-saving automation. The teaching materials will also explore the use of AI-powered QA tools Students will acquire a complete vision that will ensure the efficiency and reliability of software products.

You will create automated tests with Artificial Intelligence to execute procedures in an agile and frequent way"

Module 1. AI for QA Testing

1.1 Testing Life Cycle

1.1.1. Description and Understanding of the Testing Life Cycle in Software Development
1.1.2. Phases of the  Testing Life Cycle and Its Importance for Quality Assurance
1.1.3. Integration of Artificial Intelligence in Different Stages of the Testing Life Cycle
1.1.4. Strategies for Continuous Improvement of the Testing Life Cycle using AI

1.2. Test Cases and Bug Detection

1.2.1. Effective Test Case Design and Writing in the QA Testing Context
1.2.2. Identification of Bugs and Errors during Test Case Execution
1.2.3. Application of Early Bug Detection Techniques using Static Analysis
1.2.4. Use of Artificial intelligence Tools for the Automatic Identification of Bugs in Test Cases

1.3. Types of Testing

1.3.1. Exploration of Different Types of Testing in the QA Domain
1.3.2. Unit, Integration, Functional, and Acceptance Testing: Characteristics and Applications
1.3.3. Strategies for the Selection and Appropriate Combination of Testing Types in AI Projects
1.3.4. Adaptation of Conventional Testing Types to Projects with Artificial Intelligence Components

1.4. Creating a Test Plan

1.4.1. Designing and Structuring a Comprehensive Test Plan
1.4.2. Identifying Requirements and Test Scenarios in AI Projects
1.4.3. Strategies for Manual and Automated Test Planning
1.4.4. Continuous Evaluation and Adjustment of the Test Plan as the Project Develops

1.5. AI Bug Detection and Reporting

1.5.1. Implementation of Automatic Bug Detection Techniques using Machine Learning Algorithms
1.5.2. Use of Artificial Intelligence Tools for Dynamic Code Analysis in Search of Possible Errors
1.5.3. Strategies for Automatic Generation of Detailed Reports on AI-Detected Bugs
1.5.4. Effective Collaboration between Development and QA Teams in the Management of AI-Detected Bugs

1.6. Creation of Automated Testing with AI

1.6.1. Development of Automated Test Scripts for Projects with AI Components
1.6.2. Integration of AI-based Test Automation Tools
1.6.3. Use of Machine Learning Algorithms for Dynamic Generation of Automated Test Cases
1.6.4. Strategies for Efficient Execution and Maintenance of Automated Test Cases in AI Projects

1.7. API Testing

1.7.1. Fundamental Concepts of API Testing and Its Importance in QA
1.7.2. Development of Tests for API Verification in Environments with Artificial Intelligence Components
1.7.3. Strategies for Data and Results Validation in API Testing with AI
1.7.4. Use of Specific Tools for API Testing in Artificial Intelligence Projects

1.8. AI Tools for Web Testing

1.8.1. Exploring Artificial Intelligence Tools for Test Automation in Web Environments
1.8.2. Integration of Element Recognition and Visual Analysis Technologies in Web Testing
1.8.3. Strategies for Automatic Detection of Changes and Performance Problems in Web Applications using AI
1.8.4. Evaluation of Specific Tools for Improving Efficiency in Web Testing with AI

1.9. Mobile Testing  Using AI

1.9.1. Development of Testing Strategies for Mobile Applications with Artificial Intelligence Components
1.9.2. Integration of Specific Testing Tools for AI-based Mobile Platforms
1.9.3. Use of Machine Learning Algorithms for the Detection of Performance Problems in Mobile Apps
1.9.4. Strategies for the Validation of Specific Mobile Application Interfaces and Functions using AI

1.10. QA Tools with AI

1.10.1. Exploration of QA Tools and Platforms that Incorporate Artificial Intelligence Functionalities
1.10.2. Evaluation of Tools for Efficient Test Management and Execution in AI Projects
1.10.3. Use of Machine Learning Algorithms for Test Case Generation and Optimization
1.10.4. Strategies for Effective Selection and Adoption of QA Tools with AI Capabilities

This university program prepares you for the present and future challenges of Mobile Testing. Bet on TECH and experience immediate career advancement!"