以前、シフトレフトのために静的テスト、動的テストの2つのアプローチからどんなアクションを取れるかを記事にしました。 上記記事で書いたように、以前までのwith QAチームではテスト設計以降の作業を重視せざるをえず、上流工程でのテスト活動を明文化できていませんでした。しかし、メンバーの増強とユニット制への体制移行により、より上流工程から積極的にQAが関わっていけるようになりました。 その中でQAとして何ができるとよいのかを考えた結果、より積極的にテスト活動が行えるようテストプロセスを詳細化することにしました。具体的にはwith QAチームでは新たにレビューとテスト分析をテストプロセスとして明示することになりました。1 今回は、このレビューとテスト分析を中心に、実際に何が変わったのかを書いていきます。 前提の確認 本題に入る前に、レビューとテスト分析とは何かという確認から行います。 「レビュー
やばい。私が作って会社で2年くらい運用してる今日の天気予報を自動取得して表示するシステム。2年間ずっと明日の天気表示してた。
佐藤かえで💡⭐️ @kaede_vtuber ENTP。空を見上げる”てんさい”サイコパスVtuberこと佐藤かえでです。 YouTube youtube.com/@kaede_vtuber Notionでツェッテルカステンをやってます。 イヤホンとキーボードのオタク。 kaedesato.work
こんにちは、ファインディ株式会社でフロントエンドのリードをしております 新福(@puku0x)です。 この記事では、転職サービス Findy の開発チームにおける開発生産性の向上に対する取り組みをご紹介します。 以前の状況 モノリスの解体 開発基盤の刷新 コンポーネント設計の刷新 テストの拡充 CI の高速化 改善の効果 まとめ 以前の状況 2020年頃の Findy は Ruby on Rails と React のモノリス構成で作られていました。 機能の増加に従いコードが複雑化し、しだいに開発スピードが伸び悩むようになりました。 ここで Findy Team+ で算出した当時のリードタイムを見てみましょう。 2020年のFindyのリードタイム 上記のグラフから次のことがわかります。 改修が本番に適用されるまで 約1週間 かかる プルリクエストがレビューされるまで 約5日 放置される
この連載は、データをさまざまな角度から分析し、その背後にある有益な情報を取り出す方法を学ぶ『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』連載（記述統計と回帰分析編）の続編で、確率分布に焦点を当てています。 この確率分布編では、推測統計の基礎となるさまざまな確率分布の特徴や応用例を説明します。身近に使える表計算ソフト（Microsoft ExcelやGoogleスプレッドシート）を使いながら具体的に事例を見ていきます。 必要に応じて、Pythonのプログラムや統計ソフト「R」などでの作成例にも触れることにします。 数学などの前提知識は特に問いません。中学・高校の教科書レベルの数式が登場するかもしれませんが、必要に応じて説明を付け加えるのでご心配なく。肩の力を抜いてぜひとも気楽に読み進めてください。 筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大
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やさしいデータ分析【確率分布編】 新連載開始！