Besser, schneller und solider – Wie man hochwertige Produkte erschafft

Wusstest du, dass du dein Team befähigen kannst, höherwertige Software schneller zu programmieren, während du gleichzeitig die Kultur stärkst? Das klingt zu gut, um wahr zu sein?

In den letzten Jahren haben agile Arbeitsweisen unter anderem das frühzeitige Testen der Software im Entwicklungszyklus gefördert. Dadurch haben mehr und mehr Tester schon mit dem Testen begonnen, wenn ein neuer Commit im Repository eingecheckt wurde. Dennoch fällt es auch solchen Teams oft schwer, ein qualitativ hochwertiges Produkt zu entwickeln. Aber wieso? Was fehlt?

Finn hat in den vergangenen Jahren mit vielen Teams im Bereich Softwarequalität gearbeitet und dabei festgestellt, dass "Testing" die Qualität der Software gar nicht verbessert. Tests können allenfalls eine minimale Stütze sein, die lediglich sicherstellt, dass sich Qualität nicht verringert. Aber um die Qualität wirklich zu verbessern, muss man in sehr viel mehr Dingen involviert sein, als nur dem "Testing" – sowie das Produkt als Ganzes verstehen.

In diesem Talk wird Finn ausgewählte, reale Beispiele aus den Bereichen des Business, der Entwicklungsteams, des grundlegenden Entwicklungsprozesses sowie der Kultur eines cross-funktionalen Teams zeigen und daran erklären, wie man die Qualität eines Produkts signifikant verbessern kann. Am Ende des Vortrags wirst Du wissen, wie Du mit einem ganzheitlichen Ansatz die Produktqualität in jedem Schritt des Softwareentwicklungszyklus verbessern kannst.

Vorkenntnisse

* Zuhörer sollten hauptsächlich Grundwissen über agile Vorgehensweisen, insbesondere Scrum und Kanban mitbringen.
* Sie sollten ein gewisses Interesse an Methoden für Softwarequalität (zum Beispiel Pairing) haben.

Lernziele

* Wenn man wissen möchte, wie man ein Team dazu bringt, dass jeder Commit deployt wird, dann ist das der richtige Vortrag. (Die Tools sind hinlänglich bekannt.)
* In diesem Vortrag lernt man, wie man dazu die Kultur, das Vertrauen und die Freiheiten schafft, Ängste abbaut und die Softwareentwicklung am Ende beschleunigt. Nicht zum Selbstzweck, natürlich,
* sondern, um am Ende den Benutzern noch bessere Produkte und Services zur Verfügung zu stellen.

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referent

 

Finn Lorbeer Finn Lorbeer ist hohe Qualität ein Herzensanliegen. Außerdem ist er ein Analyst. Manchmal analysiert er die Anforderungen von Kunden, manchmal ganze Teams und ihre Prozesse und manchmal Software. Finn liebt es, Teams zu coachen, ein qualitativ hochwertiges Produkt zu bauen und glaubt fest an agile Arbeitsweisen, um dieses Ziel zu erreichen. In seinem vorigen Leben war er Physiker: Finn analysierte, wie man Transistoren und Festplatten aus einzelnen Molekülen bauen kann.

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