Quality Engineering For Product Managers

Quality Engineering For Product Managers

סדנא למנהלי מוצר שרוצים לשחרר מוצרים איכותיים יותר, מהר יותר ובביטחון גבוה יותר

אודות הסדנא

Product Managers

מנהלי מוצר נמדדים על היכולת לספק ערך עסקי במהירות, אך הצלחת המוצר אינה תלויה רק בתכנון נכון של הפיצ'רים. איכות המוצר משפיעה באופן ישיר על שביעות רצון הלקוחות, קצב האימוץ, עלויות התחזוקה והצלחת ההשקה.

בקורס Quality Engineering for Product Managers תלמדו כיצד לשלב חשיבה של Quality Engineering כבר משלב אפיון הדרישות, כך שתוכלו לקבל החלטות טובות יותר, לצמצם סיכונים, לעבוד בצורה אפקטיבית עם צוותי הפיתוח וה-QA, ולהוביל מוצרים איכותיים יותר לאורך כל מחזור החיים.

מנהלי מוצר שמבינים את עקרונות ה-Quality Engineering מסוגלים:

  • לכתוב דרישות איכותיות וברורות יותר
  • לזהות סיכונים כבר בשלבי התכנון
  • לקבוע סדרי עדיפויות נכונים
  • להפחית תקלות בפרודקשן
  • לקצר זמני פיתוח ותיקון
  • לשפר את חוויית המשתמש
  • לעבוד בצורה יעילה יותר עם צוותי הפיתוח, הבדיקות וה-DevOps

 

רמת הקורס Foundation - מיועד למנהלי מוצר, Product Owners ומנהלי פרויקטים. ללא צורך בידע בבדיקות תוכנה או בתכנות.
משך הקורס 8-16 שעות (ניתן להתאמה לצורכי הארגון)
פורמט פרונטלי / Online / הדרכה פנים-ארגונית
שפת ההדרכה עברית או אנגלית
אופי הלמידה הרצאה אינטראקטיבית המשלבת סדנאות, מקרי בוחן, תרגולים מעשיים, דיונים קבוצתיים ודוגמאות מעולם ניהול המוצר ו-Quality Engineering.
דרישות מקדימות ניסיון בניהול מוצר, Product Ownership או היכרות בסיסית עם תהליכי פיתוח Agile. אין צורך ברקע טכני או בידע קודם בבדיקות תוכנה.
מה מקבלים חומרי לימוד, תבניות לכתיבת User Stories ו-Acceptance Criteria, כלים לניהול סיכונים, Best Practices לשיתוף פעולה עם צוותי הפיתוח וה-QA ומתודולוגיות לקבלת החלטות מבוססות איכות.

מטרות הקורס

קהל ידע

מה לומדים?

תכני הקורס מותאמים לצורכי הארגון, לרמת המשתתפים ולטכנולוגיות שבהן אתם עובדים

מודול 1 – מבוא ל Quality Engineering

  • מהו Quality Engineering
  • ההבדל בין QA מסורתי ל-QE
  • Continuous Quality
  • Shift Left ו-Shift Right
  • אחריות משותפת לאיכות

מודול 2 – איכות מתחילה באפיון

  • כיצד לכתוב דרישות איכותיות
  • User Stories נכונים
  • Acceptance Criteria
  • Definition of Ready
  • Definition of Done
  • זיהוי דרישות לא פונקציונליות

מודול 3 – ניהול סיכונים במוצר

  • Risk Based Thinking
  • הערכת סיכונים
  • Prioritization
  • השפעה עסקית לעומת השפעה טכנית
  • Risk Matrix

מודול 4 – עבודה עם צוותי Agile (QA ופיתוח)

  • חלוקת אחריות
  • תהליך עבודה משותף
  • תכנון ספרינטים
  • Review אפקטיבי
  • שיתוף פעולה בין Product, QA ו-Development

מודול 5 – יסודות עולם הבדיקות

מוסגי יסוד מעולם הבדיקות. המטרה אינה להפוך את מנהל המוצר לבודק, אלא להבין כיצד כל סוג בדיקה מסייע להפחתת הסיכון העסקי.

  • עקרונות הבדיקות
  • רמות בדיקה
  • בדיקות פונקציונליות ולא פונקציונאליות
  • Regression
  • Exploratory Testing
  • בדיקות חווה דיגיטלית
  • שימוש בטכניקות לתכנון בדיקות לכיסוי מרבי של הבדיקות

מודול 6 – Test Automation למנהלי מוצר

  • מהי אוטומציה?
  • מה ניתן לאוטומט
  • ROI של אוטומציה
  • מתי לא כדאי לבצע אוטומציה
  • השפעת האוטומציה על זמני Delivery

מודול 7 – AI בעולם Quality Engineering

  • שימוש ב-AI לכתיבת דרישות
  • יצירת Test Cases
  • יצירת Test Data
  • ניתוח תוצאות בדיקות
  • Predictive Quality
  • AI Agents בתהליכי QA

מודול 8 – Release Readiness

  • כיצד מחליטים אם ניתן לשחרר גרסה
  • מדדי איכות
  • איכות מול סיכון עסקי
  • Release Dashboard
  • קבלת החלטות מבוססות נתונים

מודול 9 – מדדי איכות למנהלי מוצר

  • Defect Leakage
  • Escaped Defects
  • Test Coverage
  • Lead Time
  • Change Failure Rate
  • Customer Reported Defects
  • איכות וחוויית משתמשים

מודול 10 – Workshop

תרגול מעשי הכולל:

    • ניתוח מוצר אמיתי
    • זיהוי סיכונים
    • כתיבת Acceptance Criteria
    • הגדרת אסטרטגיית איכות
    • בניית תוכנית Release Readiness

שאלות ותשובות

האם הקורס מתאים גם למנהלי מוצר ללא רקע טכנולוגי?

כן. הקורס נבנה כך שמנהלי מוצר יוכלו להבין את עקרונות Quality Engineering ללא צורך בידע קודם בבדיקות תוכנה או בפיתוח.

בהחלט. הקורס משלב תרגילים, ניתוחי מקרה, סדנאות ודיונים המבוססים על אתגרים אמיתיים מעולם פיתוח המוצרים.

כן. ניתן להתאים את הדוגמאות, התרגילים והתכנים למוצרים, לתהליכי העבודה ולמתודולוגיות הנהוגות בארגון.

כן. כל התכנים מבוססים על שיטות עבודה מודרניות כגון Agile, Scrum, DevOps ו-Continuous Delivery.

כן. ניתן להרחיב את החלק העוסק ב-AI ולהתמקד בשימוש בכלי בינה מלאכותית לתכנון מוצר, ניהול איכות, יצירת בדיקות וניתוח תוצאות.

רוצים להוביל מוצרים איכותיים יותר?

שאלה? התלבטות? או רצון להתקדם לשלב הבא? זה בדיוק המקום !

ספרו לנו על הצוות, הטכנולוגיות והיעדים שלכם, ונבנה יחד תוכנית הכשרה שתספק ערך אמיתי ותסייע להטמיע יכולות אוטומציה בארגון.

השאירו פרטים ונציג שלנו יחזור אליכם בהקדם האפשרי עם הכוונה וייעוץ מקצועי מותאם לצרכים שלכם.

תודה רבה, צוות QAC

לא ניתן היה לשמור את פנייתך אלינו. אנא נסה שוב.
פנייתך התקבלה בהצלחה.
The SMS field must contain between 6 and 19 digits and include the country code without using +/0 (e.g. 1xxxxxxxxxx for the United States)
?
Scroll to Top