Il y a 8 années

Premiers pas avec GreenPepper XWiki

Adepte de longue date de Fitnesse, j’ai toujours aimé l’aspect collaboratif du wiki permettant de sortir les tests du code et de les exposer à d’autres populations moins technique. Cependant, malgré le succès du projet et la grande communauté qui l’entoure, Fitnesse reste compliqué à mettre en place et certaines fonctionnalités de bases font cruellement...

Il y a 8 années

Premiers pas avec GreenPepper XWiki

Adepte de longue date de Fitnesse, j’ai toujours aimé l’aspect collaboratif du wiki permettant de sortir les tests du code et de les exposer à d’autres populations moins technique. Cependant, malgré le succès du projet et la grande communauté qui l’entoure, Fitnesse reste compliqué à mettre en place et certaines fonctionnalités de bases font cruellement...

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XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées

XebiCon'17 - Si les Feature Teams m’étaient contées Par Laurène Thénoz et Stéphane Guédon, Coachs Agile chez Xebia. À travers une série de scénettes et mises en situation, nous vous proposons de faire un tour d’horizon des questions que l’on se pose et des problèmes que l’on rencontre avant, pendant et après la mise en place des Feature Teams. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ?

XebiCon'17 - Mutation Testing : comment évaluer l’efficacité de vos tests ? Par Sarah Buisson, Ingénieur developpeur J2EE chez Xebia. Rares sont les projets sans tests unitaires. Mais votre couverture de tests est-elle vraiment pertinente? Avec Pitest, les tests de mutations vont vous permettre de valider l’efficacité de vos tests. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-mutation-testing-ou-evaluer-lefficacite-de-vos-tests-sarah-buisson?qid=743431de-0c92-439b-a946-0f0d7c78d05f&v=&b=&from_search=1

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning

XebiCon'17 - Déploiement continu de modèle de Machine Learning Par Loïc Divad, Data Engineer chez Xebia De plus en plus d’initiatives Data Science sont rendues possibles grâce à la mise en place de DataLakes. Les modèles de Machine Learning inclus dans ces projets sont, comme toute application, sujets à évolutions. Le suivi de ces évolutions peut-il être automatisé ? Les standards de déploiement pour ces applications sont-ils toujours de rigueur ? Lors de ce slot nous présenterons différentes pistes pour réconcilier Continuous Delivery et Machine Learning. Télécharger le pdf de la présentation ICI : https://fr.slideshare.net/XebiaFrance/xebicon17-deploiement-continu-de-modele-de-machine-learning-loic-divad?qid=788dfb2f-ae40-4aa9-a00b-5cfe138488ff&v=&b=&from_search=1