Beskrivning

Målgrupp

Kursen vänder sig till testare, testanalytiker, utvecklare, teamledare och andra som vill bredda sin kunskap inom test och testautomatisering. Det krävs bara en grundläggande IT-förståelse; inget särskilt programmeringskunnande krävs, även om det kan vara en fördel när vi går in på automatiserade delar.

Kursagenda

Dag 1 — Testteori

• Varför test? Cost of defects, “shift-left”, testnivåer (från enhet till acceptans), V-modellen vs. Agile/DevOps

• Terminologi & standarder: ISTQB Core, ISO/IEC/IEEE 29119, DO-178C (relevant för Ada)

• Testprocessen: planering, monitorering, rapportering, riskbaserad prioritering, definition of done

• Designtekniker: ekvivalensuppdelning, gränsvärdesanalys, beslutstabell, tillståndsövergångar

• Kvalitetsattribut: ISO 25010 (prestanda, säkerhet, UX), icke-funktionella krav

• Workshop: Deltagarna skriver testfall & riskmatris för ett givet scenario

• Wrap-up: Nyckelinsikter, Q&A
  Leverabler: Mall för testplan, Exempel på riskmatris, Referenslitteratur

Dag 2 — Manuella tester

• Rollen för manuella tester — när det slår automation (utforskande, UX, tillgänglighet)

• Testfallsskrivning: Given-When-Then, förväntade resultat, spårbarhet mot krav

• Exploratory testing: Session-Based Test Management, heuristik (SFDIPOT, mnemonic)

• Defekthantering: Jira/YouTrack-workflows, prioritet vs allvarlighetsgrad, reproducerbarhet

• Miljö & data: Testmiljöstrategier, seeding, mock vs stub vs fake

• Hands-on: Deltagarna utför och dokumenterar manuella testfall

• Special checks: tillgänglighet (WCAG 2.2), säkerhet, l10n/i18n

• Reflektion & Q&A

Dag 3 — Automatiserade tester & CI/CD

• Testpyramiden och trophyn: balans enhet, integration, E2E; kost kontra värde

• Unit-test-ramverk: Python → pytest, hypothesis; C++ → Google Test/Catch2; Ada → AUnit

• Integrationstester: Kontraktstester, API-tester, Docker Compose, Hårdvara-in-loop

• Kodkvalitet & analys: Täckningsgrad (gcov, coverage.py), statisk analys (Cppcheck, Pylint, GNATcheck)

• Pipeline-grunder: YAML, stages, artefakter, matriser (Github Actions, GitLab CI, Jenkinsfile)

• Hands-on labb: Skapa repo → pipeline som utför:

  • Python-tester (pytest)

  • C++-tester (Google Test)

  • Ada-tester (AUnit)

  • Integrationstester mot API

  • Rapportering av täckning och statisk analys

• CD & release: SemVer, paketering (Docker, Apt, Yum), canary deploy, rollback-strategier

• Underhåll av testsvit: Flaky tests, testdata-hantering, refactoring, ROI-uppföljning

• Avslut & nästa steg: Roadmap för fortsatt mognad inom test och automation

Kursen levereras i samarbete med

Kontakta oss om denna kurs