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Quality Assurance (QA)
A área de QA é responsável por verificar se um sistema está rodando conforme o esperado e tem o papel de prevenir e evitar que bugs aconteçam, elevando o valor final de uma entrega.
Start your career nowWhat is it Quality Assurance (QA)?
Na tecnologia, QA (Garantia de Qualidade) é um profissional responsável por garantir que os produtos e serviços atendam aos padrões de qualidade estabelecidos. O QA realiza testes rigorosos em diferentes estágios do desenvolvimento para identificar bugs, defeitos ou falhas, assegurando que o produto final atenda aos requisitos e expectativas dos clientes. Além disso, o QA colabora com a equipe de desenvolvimento para aprimorar os processos, garantindo uma melhoria contínua na qualidade do produto e a satisfação dos usuários finais.
As principais vantagens da sua utilização são:
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Versatilidade
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Ecossistema robusto
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Suporte multiplataforma
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Grande comunidade e recursos abundantes
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Integração com outras linguagens
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Where it is used Quality Assurance (QA)?
QA (Garantia de Qualidade) é amplamente utilizado em várias áreas da tecnologia para garantir a qualidade e o desempenho de produtos e serviços. Alguns dos principais setores onde QA é aplicado incluem testes de desempenho e eficiência em:
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Desenvolvimento de Software
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Aplicativos Móveis
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Testes de Sites e Web Apps
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Testes de Jogos
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Infraestrutura de TI
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Aplicações Empresariais
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Segurança CibernéticaInternet das Coisas (IoT)
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Inteligência Artificial e Machine Learning
Em suma, QA desempenha um papel vital em todos os setores da tecnologia para garantir que os produtos e serviços atendam aos padrões de qualidade esperados e ofereçam uma experiência satisfatória aos usuários finais.
Desenvolvimento web:
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É usado para construir aplicativos web robustos e escaláveis, utilizando frameworks populares como Django e Flask.
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É uma escolha comum para a criação de websites dinâmicos, APIs (Interface de Programação de Aplicativos) e CMS (Sistemas de Gerenciamento de Conteúdo).
Ciência de dados:
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É a linguagem preferida para análise de dados e ciência de dados.
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Bibliotecas como NumPy, Pandas, Matplotlib e SciPy fornecem poderosas funcionalidades para manipulação, visualização e processamento de dados.
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É usado em tarefas como mineração de dados, machine learning e visualização de dados.
Inteligência artificial e aprendizado de máquina:
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É uma linguagem popular para desenvolvimento de projetos de IA e ML.
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Frameworks como TensorFlow, Keras e PyTorch são amplamente utilizados para construir modelos de aprendizado de máquina e redes neurais.
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Python oferece uma sintaxe clara e concisa, tornando o desenvolvimento de algoritmos de IA mais fácil e eficiente.
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Because learning Quality Assurance (QA)?
Aprender QA (Garantia de Qualidade) na tecnologia é essencial porque é um papel fundamental na criação de produtos e serviços de alta qualidade. Como profissional de QA, você estará preparado para identificar e corrigir problemas, garantindo que o produto final atenda aos requisitos e padrões estabelecidos.
Além disso, aprofundar-se em QA permitirá que você desempenhe um papel estratégico na satisfação do cliente, na redução de custos de suporte e retrabalho, e na melhoria contínua dos processos de desenvolvimento. Dominar as práticas de QA é uma habilidade altamente valorizada no setor de tecnologia, abrindo portas para uma carreira bem-sucedida e recompensadora.
- Know more
Where to start learning Quality Assurance (QA)?
Formations Quality Assurance (QA)
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