AI - Automotive SW Testmanager
Werden Sie zum Vorreiter im KI-gestützten Softwaretest: Testprozesse optimieren, Qualität steigern, Innovation vorantreiben – mit modernster Data-Analytics- und KI-Kompetenz für das Automotive-Umfeld
Programmbeschreibung
In diesem Weiterbildungsprogramm erhalten Sie im ersten Teil eine fundierte Ausbildung zum Data Analyst und im Anschluss daran erfolgt eine Vertiefung zum Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz im Softwaretest und Softwaretestmanagement.
Sie lernen die Anwendungsbereiche und Vorteile von KI-gestützten Testverfahren kennen. Kenntnisse zu Tools und Frameworks zur Generierung von Testfällen, sowie Methoden zur Optimierung der Testabdeckung befähigen Sie dazu Ihr Team dabei zu unterstützen die Testprozesse in Zukunft effizienter zu gestalten.
Im Praxisteil werden weitere Inhalte vermittelt und diese jeweils direkt angewendet. Sie erfahren, wie Sie Dashboards aufbauen können, um die Testfortschritte zu überwachen. Dabei gehen wir auch auf die Anforderungen von Automotive SPICE in Hinblick auf Machine Learning sowie Test- und Projektmanagement ein. Sie lernen Anwendungsfälle für Copilot und ChatGPT anhand von Übungen kennen.
Zielgruppe: Der Kurs richtet sich an Softwaretester, Softwareentwickler, die in den Test wechseln wollen und Quereinsteiger, sowie Fachkräfte aus der Informatik, Mathematik, Physik oder ähnlichem.
Zusätzlicher Benefit: kostenfreier dreimonatiger Zugang zur Embedded Academy für alle Kurse
MEHR INFORMATIONEN:
- Softwaretester in Automotive, Avionik, Medizintechnik oder ähnlichen Anwendungsbereichen
- Softwareentwickler, die in den Test wechseln wollen
- Quereinsteier mit Hintergrund in Informatik, Mathematik, Physik oder ähnlichem
- Python für Data Science: Datenstrukturen, NumPy, Pandas, Visualisierung
- Fortgeschrittene Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie
- Datenbereinigung, -aufbereitung & Feature Engineering
- Explorative Datenanalyse (EDA) und Hypothesentests
- Anwendung von Machine Learning-Algorithmen: (Klassifikation, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion)
- Modelltraining, -evaluierung und -optimierung (inkl. Cross-Validation)
- Einführung in Deep Learning & neuronale Netze (optional)
- Zeitreihenanalyse & Forecasting-Modelle
- Arbeiten mit großen Datensätzen und Tools wie PySpark
- Nutzung von SQL für Datenabfragen und -integration
- Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn und Plotly
- Kommunikation von Dateninsights für nicht-technische Zielgruppen
- Grundlagen zu Deployment und Monitoring on Modellen (z.B. Streamlit, MLflow)
- Testfälle mit generativer KI automatisch erstellen
- Erhöhung der Testabdeckung
- Testdaten mit Hilfe von KI schneller analysieren und interpretieren
- KI-Tools in der Praxis einsetzen
- Automotive OEM und Zulieferer
- Unternehmen der Medizintechnik
- Avionik und Militär
- Unternehmen im Bereich Consumer Produkte oder Haushaltswaren
- Engineering Dienstleister
- Automobilindustrie: Softwaretests im Rahmen der Steuergeräteentwicklung
- Avionik: Softwaretest von eingebetteten elektronischen Geräten
- Erneuerbare Energien: Softwaretest von Invertern, Ladeinfrastruktur, etc.
- Medizintechnik: Softwaretest von medizinischen Geräten
- Sensorik: Software- und Systemtest von Sensoren
- Unterhaltungselektronik: Test von Fernbedienungs- und Ansteuerungssoftware
- Kenntnisse in Pythn (inkl. Pandas, NumPy, Grundlagen von Matplotlib) sind von Vorteil
- Interesse an Mathematik, Statistik und maschinellem Lernen
- Erfahrung mit Datenanalyse ist von Vorteil
- SQL-Grundlagen sind hilfreich
- Certified Tester Foundation Level, bzw. Erfahrung im Softwaretest
- Englischkenntnisse auf B2-Niveau (der Kurs wird auf Englisch durchgeführt)
- Bereitschaft zur aktiven Teilnahme am Online-Unterricht und zur Projektarbeit
Bereit für den nächsten Schritt?
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