דודי ואנונו

בינה מלאכותית וראיית מחשב: טכנולוגיה שמשנה עולמות

ראיית מחשב (Computer Vision) היא תחום בבינה מלאכותית שמאפשר למחשבים

ראיית מחשב (Computer Vision) היא תחום בבינה מלאכותית שמאפשר למחשבים לזהות ולעבד תמונות ווידאו באופן אוטומטי, כמו העין האנושית.

זיהוי פנים: מבט לעולם הביטחוני והפרטיות

1.אבטחה בנמלי תעופה: חברת Vision-Box מפעילה מערכות זיהוי פנים בנמלי תעופה כדי להאיץ את תהליכי ביקורת הגבולות ולשפר את חוויית הנוסע.

2.ניהול גישה ארגונית: חברת NEC מספקת מערכות זיהוי פנים לחברות גדולות לשליטה בגישה למתקנים רגישים, מה שמבטיח אבטחה גבוהה יותר וניהול זהויות מדויק.

3.שירותי קמעונאות: רשתות קמעונאות כמו Alibaba משתמשות בזיהוי פנים לזיהוי קונים והצעת מבצעים אישיים בזמן אמת במהלך הקנייה.

ראיית מחשב ברפואה: חדשנות באבחון וטיפול

1.אבחון מחלות עור: חברת DermTech משתמשת בראיית מחשב לאבחון מוקדם של סרטן העור, על ידי איתור שינויים פתולוגיים בתמונות דרמטולוגיות.

2.ניתוחים ממוחשבים: מערכת הניתוח הרובוטית Da Vinci משתמשת בראיית מחשב לביצוע ניתוחים מדויקים, על ידי זיהוי רקמות ואבחון פתולוגי בזמן אמת.

3.ניטור חולים ביחידות טיפול נמרץ: חברת AiCure משתמשת בראיית מחשב לניטור וניתוח
תגובות חולים לתרופות ביחידות טיפול נמרץ, תוך זיהוי תגובות פיזיולוגיות ושינויים בהתנהגות שעשויים להצביע על תופעות לוואי או התקדמות המחלה.

ראיית מחשב בתעשייה: אוטומציה ובקרת איכות

1.בדיקת איכות אוטומטית: חברת Cognex מספקת מערכות ראיית מחשב לזיהוי פגמים ואי-סדירויות בחלקים תעשייתיים, מה שמשפר את איכות המוצרים ומפחית בזבוז והחזרות.

2.מיון וסיווג אוטומטי: חברת Keyence משתמשת בראיית מחשב למיון וסיווג אוטומטי של מוצרים בקווי ייצור, על פי גודל, צורה, צבע ותכונות נוספות.

3.ניהול מלאי ולוגיסטיקה: חברות כמו Amazon משתמשות בראיית מחשב לאוטומציה של מערכות מלאי ולוגיסטיקה, כולל זיהוי ומיון חבילות במרכזי חלוקה.

ראיית מחשב בעולם הרכב: פיתוח רכבים אוטונומיים

מציגה את הפוטנציאל הגדול של ראיית מחשב לשינוי ולשיפור במגוון תחומים, מהבטיחות עד לבריאות והמכונאות.
כל תת-נושא מלווה בדוגמאות ממשיות המדגימות את ההשפעה המעשית של ראיית מחשב בשוק הגלובלי ובחיי היומיום.

1.נהיגה אוטונומית: חברת Tesla משתמשת בראיית מחשב לזיהוי מכשולים, שילוט והתנהגות כלי רכב אחרים בכדי להפעיל את מערכת הנהיגה האוטונומית שלהם.

2.בטיחות ומערכות אזהרה: חברת Volvo משתמשת בראיית מחשב לזיהוי הולכי רגל ורכבים בסביבה, לשם עצירת חירום אוטומטית והגברת בטיחות הנהיגה.

3.שיפור חוויות הנהיגה: חברות כמו Ford משלבות ראיית מחשב במערכת המולטימדיה לזיהוי תזוזות וביצוע פקודות מבלי שהנהג צריך להסיט את מבטו מהדרך.

חכמת ההמונים: ראיית מחשב בצילום ומדיה

1.עריכה ואופטימיזציה של תמונות: חברות כמו Adobe משתמשות בראיית מחשב בתוכנות עריכת תמונה כדי לשפר אוטומטית את איכות התמונות, על ידי תיקון צבעים, חידוד פרטים והסרת פגמים.

2.שיפור חוויות צפייה בטלוויזיה: חברת Samsung משלבת ראיית מחשב בטלוויזיות החכמות שלהם לזיהוי והתאמה אוטומטית של בהירות וניגודיות התמונה בהתאם לתנאי הסביבה והתוכן המוצג.

3.זיהוי פרצופים ואובייקטים בווידאו: חברות כמו Facebook וGoogle משתמשות בראיית מחשב לזיהוי פרצופים ואובייקטים בתמונות ווידאו למטרות סיווג וחיפוש תוכן רלוונטי יותר למשתמשים.

סיכום ומבט לעתיד

ראיית מחשב היא טכנולוגיה מהפכנית שמשנה את פני העולם בכל היבט של חיינו, מהבטיחות הציבורית ועד לבריאות האישית, עולם המכונאות והרכב, ועד לאיך שאנו צורכים תוכן וידאו ומדיה.
עם ההתפתחויות המתמשכות בתחום, ניתן לצפות שראיית מחשב תמשיך להיות בחזית הטכנולוגיה, כשהיא מביאה עימה הזדמנויות חדשות לחדשנות ושיפור

מעוניינים ללמוד עוד ???
מכללת סמארט מציגה קורס פיתוח בינה מלאכותית AI עם פיתוח ראיה ממוחשבת !
לפרטים נוספים – לחצו כאן

למידע נוסף :

אתר IEEE – קישור לאתר ה-IEEE, מאמרים ומחקרים עדכניים בנושא ראיית מחשב. בקרו ב-IEEE

מאמרים ב-Nature או Science – קישורים למאמרים בתחום ראיית מחשב שפורסמו ב Nature או Science. מחקרים ב-Nature מחקרים ב-Science

TechCrunch או Wired – קישורים למאמרים על השימוש בראיית מחשב בתעשייה וחדשנות, באתרים טכנולוגיים מובילים. טכנולוגיה ב-TechCrunch חדשות ב-Wired

כתבות נוספות

14.09.2024 | דודי ואנונו

בדיקות תוכנה ל-Back-End ו-API

כאשר חושבים על בדיקות תוכנה, ההתמקדות הראשונית היא בדרך כלל בבדיקות ממשק המשתמש (UI). עם זאת, כדי להבטיח מערכת יציבה, מהירה ואמינה, חשוב לבצע גם בדיקות מקיפות של תהליכי ה-Back-End וממשקי ה-API (Application Programming Interface). במאמר זה נצלול לעומק לבדיקות ה-Back-End וה-API, נסביר למה הן חיוניות לפיתוח תוכנה מוצלח, ונבחן את הכלים והמתודולוגיות המשמשות לביצוע הבדיקות, כולל אפשרויות לבודקים ידניים ואוטומטיים.

מה זה Back-End?

כאשר אנו מדברים על אפליקציות ואתרים, הם מורכבים בדרך כלל משני חלקים עיקריים: Front-End ו-Back-End. ה-Front-End הוא החלק שהמשתמש רואה ומתקשר איתו – ממשק המשתמש, עיצוב הדפים, התצוגה של נתונים. ה-Back-End, לעומת זאת, הוא המנוע שמניע את האפליקציה ועוסק בכל מה שקורה "מאחורי הקלעים". ה-Back-End הוא המקום שבו כל העיבוד מתבצע, שבו הנתונים נשמרים במסדי נתונים, מבוצעים חישובים מורכבים, מיושמים חוקי העסק, ונוצרת אינטגרציה עם מערכות חיצוניות. ה-Back-End מורכב משרתים, מסדי נתונים, קוד תוכנה, וממשקי API המאפשרים לאפליקציה לתקשר עם רכיבים שונים.

דוגמאות לתפקידי ה-Back-End:

ניהול משתמשים: יצירת משתמשים, ניהול הרשאות ואימות משתמשים בכניסה לאפליקציה.
ניהול נתונים: שמירת נתונים במסדי נתונים, עדכון נתונים ושליפתם לפי הצורך.
תהליכים עסקיים: ניהול עסקאות, חישובי הנחות, והפעלה של תהליכים עסקיים מורכבים.

מה זה API ולמה הוא כל כך חשוב?

API (Application Programming Interface) הוא ממשק המאפשר לתוכנות לתקשר זו עם זו. מדובר באוסף של כללים, פרוטוקולים, ושיטות עבודה שמאפשרים למערכות שונות לבקש מידע, לבצע פעולות, ולקבל תגובות. לדוגמה, כאשר אפליקציית מזג האוויר במכשיר הסלולרי שלכם רוצה לקבל את תחזית מזג האוויר, היא שולחת בקשה לשרת באמצעות API של שירות מזג האוויר, ומקבלת בתגובה את המידע הדרוש. ה-API פועל כמתווך בין ה-Front-End (האפליקציה או האתר) ל-Back-End (מסדי הנתונים והלוגיקה העסקית). הוא מאפשר גמישות, הרחבה, ושימוש חוזר ברכיבי המערכת בצורה מאובטחת ויעילה.

דוגמאות לשימושי API בעולם האמיתי:

1.אינטגרציה עם שירותי צד שלישי: אפליקציות סלולריות משתמשות ב-API כדי לתקשר עם שירותי תשלום כמו PayPal או שירותי Google Maps. 2.שיתוף מידע בין מערכות: מערכות של בנקים משתמשות ב-API כדי לשתף מידע עם מערכות חיצוניות (כגון אפליקציות לתשלום) בצורה מאובטחת. 3.אוטומציה: חברות רבות משתמשות ב-API כדי ליצור אוטומציה של תהליכים, כמו שליחת הודעות דוא"ל אוטומטיות או עדכון מאגרי נתונים.

למה צריך API?

בגלל שהמערכות היום מורכבות ומכילות אינטגרציות רבות, ה-API מהווה את הדרך הסטנדרטית לתקשורת בין רכיבים שונים. ה-API מאפשר לאפליקציות לתקשר, להחליף מידע ולעבוד יחד בצורה חלקה. הוא גם מסייע למפתחים להוסיף פיצ'רים חדשים בקלות מבלי לשנות את כל המערכת.

איך בודקים API?

בדיקות API מבוצעות כדי לוודא שהממשקים הפנימיים והחיצוניים של התוכנה מתפקדים כראוי. במילים פשוטות, מדובר בבדיקת הדרך שבה רכיבים שונים בתוכנה מתקשרים זה עם זה. בודקים את האופן שבו ה-API מגיב לפעולות שונות, איך הוא מעבד נתונים ומחזיר תשובות, ובודקים את הטיפול בשגיאות.

סוגי בדיקות API

1.בדיקות פונקציונליות (Functional Testing)

בדיקות אלו בודקות האם ה-API מבצע את כל הפעולות שלו בצורה תקינה. לדוגמה, אם ה-API נועד לשלוח הודעות דוא"ל, הבדיקות יבדקו האם הוא באמת שולח את ההודעה ומחזיר תשובה מתאימה. בבדיקות אלו בודקים תרחישים שונים, כמו שליחת בקשה חוקית או שליחת בקשה עם נתונים שגויים.

2.בדיקות עומסים (Load Testing)

מטרתן לבחון את התפקוד של ה-API תחת עומס גבוה, כלומר כמות גדולה של בקשות בפרק זמן קצר. בדיקות אלו מאפשרות לוודא שה-API יישאר יציב ומהיר גם כשהוא נדרש להתמודד עם מספר רב של משתמשים במקביל.

3.בדיקות אבטחה (Security Testing)

בדיקות אלו חיוניות במיוחד עבור APIs המעבירים נתונים רגישים כמו פרטי משתמשים או פרטי תשלום. בדיקות אבטחה כוללות בדיקת הצפנה של המידע, הגנה מפני התקפות כמו CSRF (Cross-Site Request Forgery), SQL Injection, ודרישת הרשאות מתאימות כדי למנוע גישה לא מורשית.

4.בדיקות טיפול בשגיאות (Error Handling Testing)

כל API נדרש לטפל בצורה נכונה בשגיאות, למשל כאשר נתונים חסרים או לא חוקיים נשלחים אליו. בדיקות אלו מוודאות שה-API מחזיר הודעות שגיאה מתאימות ושהמערכת מגיבה כראוי במצבים של כשל.

איך לבצע בדיקות API בצורה ידנית?

בודקי תוכנה ידניים יכולים לבצע בדיקות API באמצעות כלים כמו Postman. Postman הוא כלי עוצמתי לבדיקות API שמאפשר לשלוח בקשות לשרת ולקבל תגובות בצורה ידידותית למשתמש. זהו כלי מצוין עבור בודקים ידניים שיכולים להשתמש בו כדי לבדוק את התקשורת בין רכיבי המערכת מבלי צורך לכתוב קוד מורכב.

עבודה עם Postman

1.שליחת בקשות: ב-Poatman ניתן לשלוח בקשות HTTP כמו GET, POST, PUT ו-DELETE ל-API, ולבדוק את התגובה המתקבלת. לדוגמה, ניתן לשלוח בקשת GET לכתובת URL של ה-API כדי לקבל מידע על משתמשים. 2.בניית בקשות מורכבות: בודקים ידניים יכולים להשתמש ב-Postman כדי ליצור בקשות עם פרמטרים, נתוני גוף (Body) וכותרות (Headers) מותאמים אישית. 3.בדיקות אוטומטיות: Postman מאפשר ליצור בדיקות אוטומטיות באמצעות כתיבת סקריפטים פשוטים ב-JavaScript. כך ניתן להוסיף בדיקות נוספות כמו בדיקת התגובה המתקבלת מהשרת, ווידוא שהנתונים התקבלו בפורמט הנכון. 4.הרצת תרחישי בדיקה: Postman מאפשר להריץ תרחישי בדיקה מורכבים הכוללים סדרה של בקשות, כגון התחברות למערכת, שליפת נתונים וביצוע פעולות שונות. 5.תיעוד וניטור: ניתן לתעד את הבדיקות ולהשתמש ב-Postman לניטור ה-API בצורה שוטפת כדי לזהות תקלות בזמן אמת.

איך בודקים API בצורה אוטומטית?

בודקי אוטומציה יכולים להשתמש בכלים מתקדמים כמו Rest-Assured (עבור Java) או JMeter כדי לכתוב סקריפטים המאפשרים לבדוק את ה-API בצורה אוטומטית. כלים אלו מאפשרים להריץ תרחישי בדיקה מורכבים, לבצע בדיקות עומסים ולבדוק את יציבות המערכת בצורה יעילה.

דוגמה לבדיקות אוטומטיות עם Rest-Assured:

1.שליחת בקשות: כתיבת סקריפטים ב-Java המאפשרים שליחת בקשות GET, POST, PUT ל-API ובדיקת תגובות ה-JSON המתקבלות. 2.בדיקות מתמשכות (Continuous Testing): שילוב הבדיקות בתהליכי CI/CD כך שהבדיקות מתבצעות אוטומטית בכל פעם שמתבצעת עדכון בקוד.

איך בודקים Back-End?

מעבר לבדיקות API, חשוב לבצע בדיקות מקיפות לתהליכים שמתבצעים ב-Back-End של האפליקציה. ה-Back-End אחראי על עיבוד נתונים, ניהול מסדי נתונים, חישובי לוגיקה עסקית, וניהול תהליכים מסובכים. בדיקות Back-End כוללות בדיקות מסדי נתונים, לוגיקה עסקית וביצועים. נסקור כעת את סוגי הבדיקות המרכזיים:

1. בדיקות מסדי נתונים (Database Testing)

במסדי הנתונים נשמרים כל המידע והנתונים של המערכת. בדיקות מסדי הנתונים מתמקדות בשלמות הנתונים, ביצועים, ודיוק המידע הנשמר והנשלף ממסד הנתונים.

שלבים עיקריים בבדיקות מסדי נתונים:

בדיקת שלמות הנתונים (Data Integrity): וידוא שהמידע במסד הנתונים נשמר בצורה מדויקת וללא כפילויות או שגיאות.
בדיקות פעולות CRUD: בדיקת פעולות בסיסיות של יצירה (Create), קריאה (Read), עדכון (Update) ומחיקה (Delete) של נתונים במסד. לדוגמה, שליחת בקשת POST ל-API כדי להוסיף משתמש חדש ובדיקה שהמידע התווסף כראוי למסד הנתונים.
בדיקת יחסי גומלין: וידוא שהקשרים (Relationships) בין הטבלאות במסד הנתונים נשמרים בצורה תקינה, כגון הקשרים בין טבלת משתמשים לטבלת הזמנות.
בדיקות ביצועים: בדיקות זמני תגובה לשליפת נתונים ממסד הנתונים. למשל, בדיקת מהירות של שאילתות מורכבות על מסד הנתונים כדי לוודא שהמערכת מתפקדת היטב גם תחת עומס.

2. בדיקות לוגיקה עסקית

הלוגיקה העסקית היא סדרת הכללים והתהליכים שמבצעים חישובים ומנחים את המערכת כיצד לפעול במצבים שונים. בדיקות הלוגיקה העסקית כוללות הרצת תרחישי בדיקה כדי לוודא שכללי העסק מתבצעים בצורה נכונה.

דוגמאות לתרחישי בדיקות:

בדיקת הנחות: ניהול חישוב הנחות על מוצרים בהתאם לתנאי המבצע.
ניהול תהליכים עסקיים: בדיקות תהליך הרכישה באפליקציות מסחר מקוון (eCommerce) כולל ניהול מלאי, אישור הזמנות והחיוב הכספי.

3. בדיקות ביצועים (Performance Testing)

בדיקות ביצועים בודקות את מהירות ויציבות המערכת בתרחישי עומס שונים. בדיקות אלו כוללות בדיקות של זמני תגובה תחת עומסים גבוהים, ניתוח ביצועים לאורך זמן, ובדיקת עמידות המערכת במצבים של כמות משתמשים גבוהה.

כלים לבדיקות Back-End

מעבר ל-Postman ו-Rest-Assured, קיימים כלים נוספים לבדיקות Back-End:

JMeter: כלי לבדיקות עומסים וביצועים המאפשר בדיקות של שרתים, מסדי נתונים ו-APIs כדי לוודא שהמערכת עומדת בדרישות הביצועים.
DBUnit: ספריית Java המיועדת לבדוק את מסדי הנתונים של המערכת. היא מאפשרת לבדוק את שלמות הנתונים ומאפשרת השוואת נתונים לפני ואחרי ביצוע פעולות על המסד.

בדיקות API ו-Back-End: המפתח להצלחה

החשיבות של בדיקות Back-End ו-API נובעת מהתפקיד הקריטי שיש להם במערכת. בזמן שבדיקות Front-End מתמקדות בחוויית המשתמש ובנראות האפליקציה, בדיקות ה-Back-End וה-API מבטיחות את תקינות התהליכים, הנתונים והאינטגרציות שבבסיס המערכת.

דגשים לבדיקות מקצועיות:

1.בדיקות מקיפות: יש להריץ בדיקות מרובות תרחישים כדי לכסות כמה שיותר מצבים אפשריים, כולל מקרים חריגים ושגיאות. 2.ביצוע בדיקות עומסים: יש לבצע בדיקות עומסים לבדיקת היכולת של ה-API וה-Back-End להתמודד עם מספר רב של משתמשים בו זמנית. 3.בדיקות אבטחה: חובה לבצע בדיקות אבטחה ולוודא שהנתונים נשמרים ומועברים בצורה מאובטחת כדי להגן על המידע הרגיש.4.בדיקות אוטומטיות: השילוב של בדיקות אוטומטיות בתהליכי CI/CD מבטיח בדיקות מהירות ויעילות בכל שלב של מחזור הפיתוח.

תהליך בדיקות API עבור בודקים ידניים: כיצד להתחיל?

בודקים ידניים מתחילים לרוב את בדיקות ה-API באמצעות כלים כמו Postman. הנה כמה שלבים לבדיקות ידניות מוצלחות: 1.הכרת התיעוד (Documentation): הבודק לומד את התיעוד של ה-API כדי להבין את הפעולות האפשריות, הפרמטרים הנדרשים ואת סוגי הבקשות (GET, POST, PUT, DELETE). 2.שליחת בקשות ובדיקת תגובות: ב-Postman, שולחים בקשות שונות ל-API ומנתחים את התגובות (Responses) המתקבלות. לדוגמה, ניתן לשלוח בקשת GET כדי לקבל מידע על משתמש ולוודא שהתגובה מכילה את כל הפרטים הצפויים. 3.בדיקת נתונים: בודקים שהנתונים המתקבלים מה-API תקינים ונכונים, וכי הם בפורמט הצפוי (JSON, XML). 4.בדיקות שגיאות: שולחים בקשות עם נתונים שגויים או חסרים כדי לבדוק כיצד ה-API מטפל בשגיאות ומחזיר הודעות שגיאה מתאימות. 5.יצירת תרחישים מורכבים: משתמשים ב-Postman כדי לבנות סדרות של פעולות (מכונות Collections) המדמות את התהליכים האמיתיים במערכת, כמו יצירת משתמש חדש, ביצוע רכישה ועוד.

בניית אוטומציה עם Postman

אחת התכונות החזקות של Postman היא היכולת לכתוב סקריפטים ב-JavaScript כדי לבצע בדיקות אוטומטיות כחלק מהרצת הבקשות. לדוגמה, ניתן לכתוב סקריפט שמוודא את תקינות התגובה, בודק אם המידע התקבל בפורמט הצפוי ומבצע השוואת נתונים.

למה לבחור בבדיקות API ו-Back-End כתחום התמחות ב-QA?

הביקוש לבודקי Back-End ו-API רק הולך וגדל בתעשיית ההייטק. היכולת להבין את המערכת בצורה מעמיקה, לדעת כיצד לתקשר עם ה-API ואיך לבדוק אותו בצורה מקיפה, היא נכס יקר ערך עבור כל ארגון. אנשי QA המתמחים בבדיקות אלו הופכים למומחים בתהליכי עיבוד נתונים ואינטגרציות, דבר שמקנה להם יתרון משמעותי בשוק העבודה ומאפשר קידום לתפקידים בכירים.

סיכום

בדיקות Back-End ו-API הן חלק בלתי נפרד ממערך בדיקות התוכנה ומאפשרות לוודא את תקינות המערכת, יציבותה ואבטחתה. באמצעות כלים כמו Postman, JMeter ו-Rest-Assured, ניתן לבצע בדיקות מקיפות הן בצורה ידנית והן בצורה אוטומטית, ובכך להבטיח שהמוצר הסופי יהיה אמין ובטוח לשימוש.

רוצים להפוך למומחי QA בתחום הבדיקות ל-Back-End ו-API? הצטרפו עכשיו לקורס בדיקות התוכנה של מכללת סמארט בשיטת TESTPRO. בקורס תלמדו את כל מה שאתם צריכים לדעת כדי לבצע בדיקות מקצועיות ואיכותיות, כולל עבודה עם הכלים המובילים בתעשייה. הירשמו עוד היום והתחילו לבנות את הקריירה שלכם בעולם ה-QA!

קרא עוד

14.09.2024 | דודי ואנונו

התפתחות מקצועית בעולם ה-QA – מסלולי קידום ומשכורות

תחום בדיקות התוכנה (QA) הוא אחד התחומים המבוקשים ביותר בתעשיית ההייטק ומציע מגוון רחב של אפשרויות להתפתחות מקצועית ולקידום קרירה. אנשי QA, הן בתחום הבדיקות הידניות והן בתחום האוטומציה, יכולים להתקדם לתפקידים בכירים בתחום עצמו, ואף לעבור לתחומים אחרים בהייטק.

במאמר זה נסקור את שלבי ההתפתחות המקצועית בעולם ה-QA, נתייחס למשכורות, ונבחן אפשרויות התפתחות לתפקידים אחרים בתעשיית ההייטק.

שלב ראשון: בודק תוכנה ג'וניור (Junior QA Tester)

בודק תוכנה ג'וניור הוא נקודת הכניסה לתחום ה-QA. תפקיד זה מתמקד בעיקר בהרצת בדיקות ידניות לתוכנה, איתור באגים ותיעודם, ובחינת עמידות המוצר. בשלב זה, בודקי תוכנה מתחילים לרכוש הבנה בסיסית של מחזור חיי פיתוח התוכנה (SDLC) ומתודולוגיות עבודה כמו Agile. הם עובדים בשיתוף פעולה עם מפתחים, לומדים כיצד לכתוב תרחישי בדיקה ולתעד את הממצאים בצורה מסודרת כדי לסייע בתהליך הפיתוח.

משכורת ממוצעת: בודקי תוכנה ג'וניור מרוויחים בממוצע בין 10,000 ל-14,000 ש"ח בחודש.
קידום אפשרי: בשלב זה, מומלץ להתמקד בהעמקת הידע בטכנולוגיות וכלים מתקדמים כמו SQL, תהליכי אוטומציה בסיסיים, ולימוד כלים כמו Selenium. אלה יסייעו במעבר לתפקידים מתקדמים יותר בתחום.

שלב שני: בודק תוכנה מיד (Mid-Level QA Tester)

בודק תוכנה מיד אחראי על תכנון תהליכי הבדיקות, פיתוח תרחישי בדיקה מורכבים יותר, ותיעוד ממצאים ברמה גבוהה. בודקים ברמה זו מתנסים גם בבדיקות אוטומטיות בסיסיות, כתיבת סקריפטים לשיפור תהליכי הבדיקות, וניהול מערכי בדיקה מורכבים. הם עוסקים בבדיקות מורכבות יותר, כגון בדיקות אינטגרציה ובדיקות רגרסיה, ומשתמשים בכלים מתקדמים כדי לייעל את תהליך הבדיקה.

משכורת ממוצעת: בודקי מיד מרוויחים בין 15,000 ל-20,000 ש"ח בחודש, בהתאם לניסיון ולכלים בהם הם מתמחים.
קידום אפשרי: המשך התמקצעות באוטומציה הוא השלב הבא. לימוד שפות תכנות כגון Python או Java יסייע במעבר לתפקידים של בודק אוטומציה או בודק בכיר.

שלב שלישי: בודק אוטומציה (Automation Tester)

כבודק אוטומציה, מתמקד התפקיד ביצירת מערכי בדיקות אוטומטיים. העבודה כוללת כתיבת סקריפטים, פיתוח תהליכי אוטומציה לכל שלבי הבדיקות, ושילוב מערכות האוטומציה בתהליכי CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment). בודקי אוטומציה עובדים עם כלים מתקדמים כמו Selenium, Appium, Jenkins ו-Cypress כדי ליצור בדיקות אוטומטיות למערכות מורכבות, ולייעל את תהליכי הבדיקות.

משכורת ממוצעת: בודקי אוטומציה מרוויחים בין 16,000 ל-25,000 ש"ח בחודש, כאשר העלייה בשכר תלויה במורכבות הכלים וביכולות התכנות.
קידום אפשרי: מעבר לתפקידים בכירים יותר באוטומציה כמו Senior Automation Engineer או Automation Tech Lead, בו מתמקדים בהובלת תהליכי האוטומציה בארגון.

שלב רביעי: בודק בכיר (Senior QA Tester/Senior Automation Engineer)

בודק בכיר אחראי על תכנון מערכי בדיקות מתקדמים, ניהול תשתיות הבדיקות האוטומטיות ופיקוח על איכות הבדיקות של הארגון. בתפקיד זה דרוש ידע רחב בכתיבת קוד, הבנה מעמיקה של מחזור חיי פיתוח התוכנה, והתנסות עם כלי בדיקות שונים. בודקים בכירים מובילים פרויקטים של בדיקות, מייעצים בצוותים חוצי-ארגון, ומשתתפים בתכנון וביצוע של אסטרטגיות הבדיקות.

משכורת ממוצעת: בודקים בכירים מרוויחים בין 22,000 ל-30,000 ש"ח בחודש, עם פוטנציאל להרוויח יותר כאשר יש התמחות בתחום האוטומציה.
קידום אפשרי: התמקצעות והובלת תחום האוטומציה בחברה, מעבר לתפקידים ניהוליים כמו Automation Tech Lead או QA Team Lead.

שלב חמישי: מוביל טכנולוגי לאוטומציה (Automation Tech Lead)

מוביל טכנולוגי בתחום האוטומציה (Tech Lead) אחראי על תכנון ופיתוח אסטרטגיות האוטומציה בארגון. התפקיד כולל פיקוח על צוותי האוטומציה, ניהול תשתיות האוטומציה והטמעת כלים וטכנולוגיות מתקדמות בתהליכי הפיתוח. ה-Tech Lead הוא המומחה הטכנולוגי בצוות, המוביל את הבחירה והיישום של כלי האוטומציה, ומפתח פתרונות יצירתיים לבעיות אוטומציה.

משכורת ממוצעת: אנשי Tech Lead בתחום האוטומציה מרוויחים בין 28,000 ל-38,000 ש"ח בחודש.
קידום אפשרי: מעבר לתפקידי ניהול כמו Automation Team Lead או QA Manager, בו ישנה אחריות ניהולית נוספת מעבר לפן הטכנולוגי.

שלב שישי: מוביל צוות בדיקות (QA Team Lead)

מוביל צוות בדיקות אחראי על ניהול צוותי הבדיקות, תכנון ופיקוח על תהליכי הבדיקות הידניות והאוטומטיות, והגדרת אסטרטגיות עבודה בארגון. בתפקיד זה נדרשת הבנה מעמיקה של מערכות מורכבות, כישורי ניהול ומנהיגות, ויכולת עבודה עם צוותי פיתוח, אוטומציה ותפעול. ה- Team Lead הוא גם המנהיג של הצוות, המנחה, מסייע בפתרון בעיות ומתאם בין הצוות לשאר מחלקות החברה.

משכורת ממוצעת: מובילי צוותי בדיקות מרוויחים בין 30,000 ל-40,000 ש"ח בחודש.
קידום אפשרי: מעבר לתפקיד ניהולי בכיר יותר כמו QA Manager או QA Director, בו האחריות היא על ניהול אסטרטגי של כלל תהליכי האיכות והבדיקות בארגון.

שלב שביעי: מנהל QA (QA Manager)

מנהל QA אחראי על כל תהליכי הבדיקות והאוטומציה בארגון. התפקיד כולל פיקוח על צוותי הבדיקות, הגדרת תהליכי בדיקות ארגוניים, הובלת פרויקטים בתחום האיכות, ועבודה עם מחלקות הפיתוח, התפעול והתמיכה. תפקיד זה דורש הבנה מקיפה של תהליכי בדיקות, יכולות ניהול מתקדמות, ויכולת לעבוד בסביבה דינמית ורב-תחומית.

משכורת ממוצעת: מנהלי QA מרוויחים בין 35,000 ל-50,000 ש"ח בחודש, בהתאם לגודל החברה ומורכבות המערכות.
קידום אפשרי: מעבר לתפקידים בכירים יותר כמו QA Director או VP of Quality.

שלב שמיני: דירקטור QA (QA Director)

דירקטור QA אחראי על כלל תחום הבדיקות והאוטומציה בארגון. הוא מתמקד בקביעת האסטרטגיה הארגונית, הטמעת תהליכים וסטנדרטים איכותיים, פיקוח על צוותי הבדיקות והאוטומציה, ושילוב האיכות בכל שלבי מחזור החיים של המוצר. תפקיד זה דורש ראייה מערכתית ויכולת לעבוד מול הנהלת החברה כדי להבטיח שהאיכות תישמר ברמה הגבוהה ביותר.

משכורת ממוצעת: דירקטורי QA מרוויחים בין 40,000 ל-60,000 ש"ח בחודש.
קידום אפשרי: מעבר לתפקיד סמנכ"ל איכות (VP of Quality), שבו האחריות היא לניהול כולל של כל תחום האיכות בארגון, כולל הקשר עם לקוחות והבטחת שביעות רצונם מהמוצר.

שלב תשיעי: סמנכ"ל איכות (VP of Quality)

סמנכ"ל האיכות אחראי על כל היבטי האיכות בארגון, כולל הטמעת תהליכי אוטומציה חדשניים, פיקוח על כלל הצוותים, וקביעת אסטרטגיות איכות מתקדמות. בתפקיד זה, ה-VP of Quality עובד באופן ישיר עם הנהלת החברה, מוביל פרויקטים לשיפור תהליכי הפיתוח והאיכות ומוודא שמוצרי החברה עומדים בסטנדרטים הגבוהים ביותר. בנוסף, הוא אחראי לשילוב של תהליכי אוטומציה ואבטחת איכות כחלק בלתי נפרד מתהליך פיתוח המוצר, תוך עבודה עם צוותי פיתוח, תפעול, ושיווק.

משכורת ממוצעת: סמנכ"לי איכות יכולים להרוויח מעל 60,000 ש"ח בחודש, בהתאם לגודל החברה ולתחומי האחריות.

אפשרויות מעבר לתפקידים אחרים בהייטק

לאנשי QA רבים, במיוחד אלו עם רקע באוטומציה ותכנות, יש אפשרות להתקדם לתחומים אחרים בהייטק. הנה כמה מהאפשרויות:

פיתוח תוכנה (Software Developer)

בודקי תוכנה רוכשים כישורים בתכנות וכתיבת סקריפטים שיכולים לסייע במעבר לתפקידי פיתוח תוכנה. מעבר זה מצריך חיזוק השליטה בשפות תכנות כמו Python, Java או JavaScript, וכן הבנה מעמיקה של פיתוח תוכנה. עם הידע שנצבר בתהליכי הבדיקות, בודקי תוכנה יכולים להביא ערך רב גם לפיתוח מוצרים איכותיים.

משכורת ממוצעת: מפתחי תוכנה מתחילים יכולים להרוויח בין 15,000 ל-20,000 ש"ח בחודש, בעוד מפתחים מנוסים מרוויחים בין 25,000 ל-40,000 ש"ח ומעלה.

ניהול מוצר (Product Manager)

אנשי QA מכירים את המוצרים לעומק, את נקודות החולשה והחוזק שלהם, מה שהופך אותם למועמדים מצוינים לתפקידי ניהול מוצר. בתפקיד זה, נדרש לנהל את כל שלבי חיי המוצר, לפתח אסטרטגיה שיווקית וטכנולוגית, ולבצע אינטגרציה של הצרכים העסקיים והטכנולוגיים.

כישורים נדרשים: כישורים אנליטיים, הבנת צרכי הלקוח, יכולות ניהול פרויקטים ותקשורת עם צוותי פיתוח ושיווק.
משכורת ממוצעת: מנהלי מוצר מרוויחים בין 20,000 ל-35,000 ש"ח בחודש, ומנהלים בכירים יכולים להרוויח 40,000 ש"ח ומעלה.

ניתוח מערכות (Systems Analyst/Business Analyst)

בודקי תוכנה מפתחים יכולות ניתוח ופתרון בעיות במסגרת עבודתם, מה שהופך אותם למועמדים טבעיים לתפקיד מנתחי מערכות או מנתחי עסקים. תפקיד זה כולל ניתוח דרישות עסקיות, תכנון פתרונות טכנולוגיים, ופיקוח על יישום תהליכי הפיתוח.

כישורים נדרשים: הבנה טכנית, ניתוח תהליכים, כישורי תקשורת גבוהים, היכרות עם מערכות מידע וכלי ניתוח נתונים.
משכורת ממוצעת: מנתחי מערכות מרוויחים בין 15,000 ל-25,000 ש"ח בחודש, עם פוטנציאל להרוויח יותר ככל שמצטבר הניסיון.

מהנדס DevOps (DevOps Engineer)

בודקי אוטומציה רבים מכירים תהליכי CI/CD, כך שמעבר לתחום ה-DevOps יכול להיות מסלול מתבקש. בתפקיד זה הם אחראים על ניהול גרסאות, אוטומציה של תהליכי פריסה (Deployment) וניהול סביבות עבודה.

כישורים נדרשים: שליטה בסביבות ענן (AWS, Azure), הכרת כלי DevOps כמו Docker, Kubernetes, Jenkins, ויכולות תכנות וסקריפטינג.
משכורת ממוצעת: מהנדסי DevOps מרוויחים בין 25,000 ל-40,000 ש"ח בחודש.

אבטחת מידע וסייבר (Cybersecurity Specialist)

בודקי תוכנה עובדים לעיתים עם מערכות אבטחה ובודקים את רמת ההגנה של מוצרים. מעבר לתחום הסייבר מאפשר התמקדות במניעת פרצות, ניתוח איומים, ובניית מערכות הגנה.

כישורים נדרשים: הבנה בפרוטוקולי רשת, כלי אבטחה, הכרת מערכות הפעלה ושפות תכנות כמו Python.
משכורת ממוצעת: מומחי סייבר מתחילים מרוויחים בין 18,000 ל-25,000 ש"ח בחודש, עם פוטנציאל להרוויח יותר ככל שמצטבר הניסיון.

ניהול פרויקטים (Project Manager)

ניסיון בעבודה עם צוותים חוצי-ארגון, בשילוב יכולות ניהול משימות ותהליכים, מכשיר את אנשי ה-QA לתפקידי ניהול פרויקטים. תפקיד זה כולל ניהול לו"ז, משאבים ותקציבים, וכן תיאום בין כל גורמי הארגון להבטחת הצלחת הפרויקט.

כישורים נדרשים: ארגון, תקשורת גבוהה, הבנה טכנית ומתודולוגיות ניהול פרויקטים.
משכורת ממוצעת: מנהלי פרויקטים בהייטק מרוויחים בין 20,000 ל-35,000 ש"ח בחודש, ומנהלים בכירים יכולים להרוויח יותר מ-40,000 ש"ח.

סיכום

תחום ה-QA הוא נקודת זינוק מצוינת לקריירה בהייטק. בין אם בחרתם להתמקד ולהתפתח בתוך תחום הבדיקות ולהתקדם לתפקידי ניהול בכירים ובין אם אתם שואפים למעבר לתחומים אחרים כמו פיתוח תוכנה, ניהול מוצר, DevOps או אבטחת מידע – המקצוע הזה מספק את הכלים והמיומנויות הבסיסיים לכל כיוון שתבחרו.

אם אתם רוצים להתחיל את המסע שלכם בעולם ה-QA ולהבטיח לעצמכם התפתחות מקצועית עם פוטנציאל השתכרות גבוה, קורס בדיקות התוכנה של מכללת סמארט בשיטת TestPro הוא הבחירה הנכונה. הקורס מעניק הכשרה מקיפה, עם ליווי אישי של מיטב המרצים וההכנה המעשית לשוק העבודה.

הירשמו עכשיו לקורס ה-QA של מכללת סמארט, ותתחילו לבנות את הקריירה המוצלחת שלכם בהייטק! לרישום - לחצו כאן

קרא עוד

14.09.2024 | דודי ואנונו

TestPro: שיטת הלימוד שמביאה אותך להצלחה ב-QA ולעבודה בהייטק

שיטת TestPro היא שיטת לימוד ייחודית שפותחה על ידי דודי ואנונו, ראש תחום ה-QA בסמארט קולג'. הייחודיות של שיטה זו היא בהקניית הידע הפרקטי הדרוש להשתלבות מיידית בתעשייה. שיטת TestPro מתמקדת בעיקר במתודולוגיות בדיקות תוכנה ובדרכי העבודה העדכניות ביותר, תוך מתן דגש על בניית תיק עבודות אישי ומעבר שלבי ראיונות עבודה בצורה מיטבית.

התוכן של קורס QA בשיטת TestPro

בקורסי הבדיקות בסמארט קולג' ישנה התמקדות בתחומים המרכזיים בעולם הבדיקות, וביניהם:

היכרות מעמיקה עם תהליכי בדיקות תוכנה: הלומדים מקבלים הבנה יסודית של כלל שלבי הבדיקות, החל מהתכנון ועד לדיווח הממצאים.
כלי בדיקה מובילים בתעשייה: תרגול והתנסות מעשית עם הכלים הנפוצים ביותר בתחום, לרבות כלים אוטומטיים.
פיתוח כישורי בדיקות אוטומטיות: הבוגרים לומדים כיצד לכתוב ולהריץ סקריפטים לבדיקות אוטומטיות, מה שמקנה להם יתרון משמעותי בשוק העבודה.
הבנה מתקדמת של מתודולוגיות העבודה: למידה והבנה של שיטות כמו Agile, המאפשרות עבודה יעילה בסביבות פיתוח דינאמיות.

שיטת TestPro לא רק מספקת לסטודנטים את הידע התאורטי, אלא גם משקיעה רבות בהכנה למעבר שלבי הראיונות בתעשייה – תהליך קריטי למי ששואף להשתלב בתחום הבדיקות.

למה ללמוד קורס QA דווקא בתל אביב?

תל אביב נחשבת לבירת ההייטק של ישראל ומוקד של חברות טכנולוגיה מובילות. בחירה בלימודים בתל אביב מספקת גישה קלה לארגונים הפועלים בתחום ה-QA ומחפשים עובדים חדשים. סמארט קולג' מנצלת את מיקומה המרכזי כדי לחבר בין הסטודנטים לבין מגוון הזדמנויות תעסוקה בתעשייה, ולהעניק להם יתרון משמעותי בשוק העבודה המקומי.

הקשר בין סמארט קולג' לתעשייה

סמארט קולג' היא מכללה מובילה בעלת קשרים חזקים עם תעשיית ההייטק. המכללה שמה לה למטרה להיות גשר ישיר בין הלומדים למעסיקים, ולכן משקיעה רבות במיצוב הקורסים כך שיתאימו לדרישות האמיתיות של השוק. ראש תחום ה-QA, דודי ואנונו, משמש גם כדירקטור QA בכיר בחברות תוכנה מובילות בישראל. מעמדו מאפשר למכללה להבין לעומק את הצרכים של המעסיקים ולבנות תכניות לימוד שמספקות מענה מלא לצרכים אלו. השותפות עם תעשיית ההייטק מתבטאת גם בהשתתפות פעילה של חברות מובילות בהכשרה ובהעסקת בוגרי הקורסים. צוותי ההשמה של סמארט קולג' עומדים בקשר רציף עם המעסיקים ומסייעים לבוגרים למצוא את המשרה המתאימה ביותר עבורם.

יתרונות נוספים של קורס QA בסמארט קולג'

ליווי אישי לאורך הקורס: סטודנטים בסמארט קולג' זוכים לליווי והנחיה צמודים של מיטב המרצים בתחום, עם יחס אישי המותאם לכל תלמיד.
תמיכה בהשמה: לאחר סיום הקורס, ליאת, מנהלת ההשמה, פועלת במרץ כדי לסייע לבוגרים למצוא עבודה ומבטיחה לכל בוגר לפחות ריאיון עבודה אחד.
שיטת הלימוד המתקדמת TestPro: הסטודנטים לומדים ומתנסים בדרכי העבודה המעשיות שיבצעו בהמשך בעבודה שלהם בתחום.
תכנית לימודים מתעדכנת: סמארט קולג' מקפידה לעדכן את תכניות הלימוד בהתאם לצורכי השוק, ולכן הבוגרים שלה יוצאים לשוק העבודה עם הידע והכישורים הרלוונטיים ביותר.

איך בוגרי סמארט קולג' מוצאים עבודה?

היתרון המשמעותי של סמארט קולג' טמון בכך שהיא לא רק מלמדת אתכם את המקצוע, אלא גם מלווה אתכם באופן אקטיבי במציאת העבודה. שיטת TestPro , המהווה חלק מרכזי מהקורס, מעניקה לתלמידים את הביטחון ואת המיומנויות הדרושות להשתלבות מוצלחת בתעשייה. היתרונות המעשיים של שיטת TestPro מאפשרים לבוגרי סמארט קולג' להתקדם במהירות בתהליכי הגיוס. בזכות התמיכה המתמשכת של ליאת ושל צוות המרצים, הבוגרים מוצאים עבודה בתוך זמן קצר לאחר סיום הקורס.

סיכום

קורס בדיקות תוכנה (QA) של סמארט קולג' הוא הבחירה האידיאלית למי שמחפש להתחיל קריירה בתחום הבדיקות. שיטת הלימוד TestPro מספקת את הכלים הפרקטיים, הידע העדכני, והכישורים הדרושים להצלחה בשוק העבודה. הקשר החזק בין סמארט קולג' לתעשיית ההייטק, יחד עם התמיכה האישית והמקצועית של צוות המרצים ושל ליאת מנהלת חטיבת הגיוס , מבטיחים שכל בוגר ימצא את מקומו בתחום ויתקדם לקריירה מצליחה.

קרא עוד