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#47: Test Data Management meets Data Science
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Manage episode 458921174 series 3071211
Nach einer erkenntnisreichen Abwägung der Frage: “Synthetische Daten oder Livedaten” kommt Alexander im Podcast mit Markus schnell zur praktischen Bedeutung der Datenwissenschaft (Data Science) für das Testdatenmanagement. Er platziert das Thema in ein Set von eigenen Datenregeln, die sich auf Technik, Datenqualität und Realiltät beziehen. Am Beispiel der Verwendungsanalyse von realen Daten und der Datenreduktion macht Alexander den praktischen Bezug der Data Science für das Testdatenmanagement erkennbar. Die Zeitvorteile, die sich aus der Anwendung des Datenwissen insbesondere bei großen Datenmengen ergeben, deuten für Alexander auf eine weiter steigende Bedeutung des Themas in der Zukunft hin.
Alexander Becker kann kontaktiert werden via email (alexander.becker@gmx.de) oder linkedin https://www.linkedin.com/in/alexander-becker-aa075621
Grundlagen: Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking
Online Kurse/ Materialien von IBM Was ist maschinelles Lernen (ML)? | IBM
50 episoder
#47: Test Data Management meets Data Science
Agile-Test.Bar – Der Podcast für Testautomatisierung und Continuous Testing
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Alexander Becker kann kontaktiert werden via email (alexander.becker@gmx.de) oder linkedin https://www.linkedin.com/in/alexander-becker-aa075621
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50 episoder
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1 #50: Testautomatisierung: KI vs.Mensch. Wer behält das Zepter? 1:00:43



1 #47: Test Data Management meets Data Science 26:21

1 #46: Auswahl eines Testmanagementtools 41:15

1 #45: Cucumber mit Xray in der Pipeline (Jenkins) 24:32


1 #43: MBT in zwei Schritten (Testautomatisierung, die gelingt) 35:38

1 #42: Low-Code-Testautomatisierung mit Virtuoso 23:24

1 #41: Die Automatisierungslücke im Testdatenmanagement 21:39

1 #40 Eine CI-/CD Reise: Weniger Pipelines, mehr Spaß 32:45




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