Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Základy agilního myšlení

  • Agilní manifest a jeho relevance nad rámec softwaru
  • Srovnání agilních metodik s tradičními vodopádovými a plánově řízenými modely
  • Role, události a artefakty Scrumu mapované na akademické cykly projektů
  • Kanban a řízení založené na toku pro výzkumné a výukové týmy
  • Výběr agilních hybridů vhodných pro prostředí inženýrství a designu

Agilní plánování a spolupráce

  • Psaní uživatelských příběhů a definování kritérií přijetí pro inženýrské problémy
  • Techniky prioritizace backlogu: MoSCoW, hodnota versus úsilí, rizikově řízené řazení
  • Plánování sprintu a odhadování s ne-sofťáckými týmy
  • Retrospektivy a neustálé zlepšování v akademickém prostředí
  • Nástroje a tabule pro spolupráci pro vícedisciplinární účastníky

Úvod do kultury DevOps

  • Definice DevOps: prolomování sil mezi vývojem a provozem
  • Model CALMS: Kultura, Automatizace, Lean, Měření, Sdílení
  • DevOps ve výzkumných laboratořích, týmech stavebního inženýrství a architektonických ateliérech
  • Tvorba kultury bez obviňování a zpětné vazby ve vzdělávacích institucích
  • Etické, bezpečnostní a související aspekty přizpůsobení akademického DevOps

Kontrola verzí a společná správa kódu

  • Základy Gitu pro reprodukovatelnou inženýrskou a designovou práci
  • Strategie větvění: trunk-based, funkční větve a zjednodušený GitFlow
  • Pull requests, peer review a vlastnictví kódu ve výukových týmech
  • Správa ne-kódových aktiv: soubory CAD, modely BIM, soubory dat simulací
  • Organizace repozitářů pro výukové materiály a studentské projekty

Kontinuální integrace a automatizace sestavování

  • Koncepty CI a jejich aplikace na kompilované a skriptované inženýrské nástroje
  • Nastavení automatizovaných sestav pro software, simulace a dokumentaci
  • Etapy pipeline: kompilace, balení, linting a předletové kontroly
  • Přehled populárních CI platforem: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins
  • Zvládání velkých artefaktů, ukládání závislostí do mezipaměti a paralelní provádění

Kvalita softwaru a statická analýza

  • Definování kvality softwaru: udržitelnost, spolehlivost, použitelnost, efektivita
  • Metriky kódu: cyklomatická komplexita, zapojení, soudržnost a duplikace
  • Nástroje statické analýzy pro Python, Java, C++ a běžné inženýrské skripty
  • Dokumentace jako kvalita: docstrings, normy README a živá dokumentace
  • Integrace quality gate do CI pipeline bez blokování pokroku studentů

Strategie testování a návrh testů

  • Testovací pyramid: unitové testy, integrační testy, systémové testy a testy přijetí
  • Psaní unitových testů pro inženýrské výpočty, simulace a utility
  • Základy vývoje řízeného testováním (TDD) a vývoje řízeného chováním (BDD)
  • Mockování externích systémů: senzory, API, řešičy konečných prvků
  • Strukturování testovacích sad pro vícedisciplinární týmové projekty

Automatizace testů a kontinuální testování

  • Automatizace provádění testů v rámci CI/CD pipeline
  • Vyhodnocování testů, prahy pokrytí a zvládání nestabilních testů
  • Testování založené na vlastnostech (Property-based) a fuzzing pro inženýrské algoritmy
  • Strategie regresního testování pro vyvíjející se zadání kurzů
  • Prostorové a zátěžové testování pro simulace a rendering

Kontinuální dodávka a nasazení - koncepty

  • Základy CD: dodávka versus nasazení, prostředí a postupnosti
  • Vzory nasazení: blue-green, canary a funkční přepínače (feature toggles)
  • Aplikace principů CD pro publikování výzkumných artefaktů, webů kurzů a aplikací
  • Základy kontejnerizace s Dockerem pro reprodukovatelná inženýrská prostředí
  • Úvod do Infrastructure as Code: deklarativní správa nastavení laboratoří a cloudu

Observability, monitorování a zpětná vazba

  • Logging, metriky a tracing pro akademický software a simulace
  • Nastavení lehkého monitorování pro studentské projekty a výzkumné nástroje
  • Využití dat zpětné vazby k iteraci na výukových materiálech a laboratorních zadáních
  • Dashboardy a upozornění vhodné pro vzdělávací kontexty
  • Ověření po nasazení a postupy rollbacku

Bezpečnost a nejlepší praktiky kvality

  • Základy bezpečného programování: validace vstupu, ověřování identity a správa tajných údajů
  • Skenování závislostí a zvládání zranitelností v open-source stackech
  • Soulad s licencemi pro software používaný ve výuce a publikování
  • Úvažování o ochraně osobních údajů při zacházení s daty studentů a výzkumu
  • Tvorba kultury vnímající bezpečnost v programech inženýrství a designu

Překládání praktik do výukových modulů

  • Navrhování agilních projektových zadání pro studenty systémového inženýrství, stavebního inženýrství, designu a architektury
  • Tvorba rubrik, které hodnotí kvalitu procesu alongside kvalitu produktu
  • Nastavení šablonových repozitářů s předkonfigurovaným CI pro použití studenty
  • Postupné scaffoldování konceptů DevOps napříč semestrem
  • Hodnocení studentských týmů pomocí reálných metrik kvality a automatizace

Výběr toolchainu a akademická omezení

  • Hodnocení bezplatných a open-source nástrojů pro rozpočtem omezené oddělení
  • Integrace s existujícím LMS, úložištěm souborů a laboratorní infrastrukturou
  • Správa technického dluhu v dlouhodobých kódech výzkumných projektů
  • Onboarding studentů a fakulty s různými technickými pozadím
  • Udržení udržitelnosti, když klíčoví přispěvatelé absolvovali nebo se střídají

Požadavky

  • Základní porozumění konceptům vývoje softwaru
  • Seznámenost s obecnými pracovními postupy inženýrství nebo designu
  • Zkušenosti s používáním počítačů pro akademickou nebo projektovou činnost

Cílová skupina

  • Profesoři a přednášející z programů systémového inženýrství, stavebního inženýrství, designu a architektury
  • Akademičtí pracovníci hledající modernizaci své výuky pomocí praktik relevantních pro průmysl
  • Vedení výzkumných týmů a koordinátoři laboratoří integrující technologie do studijních plánů
 42 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (2)

Nadcházející kurzy

Související kategorie