Resumão da disciplina Metodologias Ágeis

Aula 1 – [SIS]ANO1C3B1S1A1.pdf

• Introdução e Conceitos:
  • Definição do levantamento de requisitos e sua importância para o sucesso dos projetos de desenvolvimento de software.
  • Diferenciação entre requisitos funcionais (o que o sistema deve fazer) e não funcionais (como o sistema deve se comportar).
• Atividade Prática:
  • Exemplo com cenário de um aplicativo para agendamento de consultas, enfatizando a coleta e análise dos requisitos.

Aula 2 – [SIS]ANO1C3B1S1A2.pdf

• Técnicas e Ferramentas:
  • Abordagens e métodos para coletar requisitos, com ênfase em técnicas como entrevistas, workshops e brainstorming.
  • Comparação entre metodologias ágeis e tradicionais na coleta de requisitos.
• Estudo de Caso:
  • Exemplo prático utilizando um software de e-commerce, detalhando os requisitos funcionais e não funcionais.
• Atividades e Quizzes:
  • Exercícios e questionários para fixação dos conceitos apresentados.

Aula 3 – [SIS]ANO1C3B1S1A3.pdf

• Desafios e Gestão de Mudanças:
  • Identificação dos principais desafios do levantamento de requisitos, como a comunicação com stakeholders e a gestão de alterações no escopo.
  • Estratégias para lidar com mudanças inesperadas nos requisitos, incluindo análise de riscos e impacto.
• Exercícios Práticos:
  • Atividades que simulam situações reais de mudanças de requisitos, com foco na adaptação e na negociação entre as partes envolvidas.

II. Testes de Software

(Arquivos: S7A3, S7A1, S7A2, S2A3, S2A1, S2A2)

A. Testes Funcionais: Conceitos e Metodologias

Aula 1 – [SIS]ANO1C3B1S7A1.pdf

• Fundamentos dos Testes Funcionais:
  • Importância de testar se o software atende aos requisitos funcionais definidos.
  • Etapas do processo de teste: planejamento, preparação do ambiente, levantamento de requisitos, design dos casos de teste, execução e registro de defeitos, além da elaboração do relatório de teste.
• Desenvolvimento de Casos de Teste:
  • Criação de cenários que cobrem as funcionalidades essenciais do software.

Aula 2 – [SIS]ANO1C3B1S7A2.pdf

• Metodologias de Teste:
  • Comparação entre abordagens tradicionais (modelo cascata) e ágeis (iterativas e incrementais).
  • Integração dos testes funcionais no ciclo das sprints e a importância da automação para testes repetitivos.
• Atividade Prática:
  • Criação de fluxogramas que ilustrem o processo de teste funcional e discussão sobre estratégias de execução.

Aula 3 – [SIS]ANO1C3B1S7A3.pdf

• Melhores Práticas e Estratégias:
  • Planejamento, execução e gerenciamento dos testes funcionais.
  • Uso de ferramentas e tecnologias para automatização e organização dos testes.
  • Avaliação de riscos e priorização dos testes com base no impacto dos defeitos.

B. Introdução aos Testes de Software e Tipos de Testes

Aula 1 – [SIS]ANO1C3B1S2A1.pdf

• Conceitos Básicos:
  • Introdução aos testes de software, destacando a importância dos processos de verificação e validação.
  • Objetivos dos testes: garantir qualidade, identificar defeitos e prevenir problemas na operação.
• Exercício Prático:
  • Desenvolvimento de um plano de teste simples para uma aplicação de to-do list.

Aula 2 – [SIS]ANO1C3B1S2A2.pdf

• Diversidade e Tipos de Testes:
  • Diferenciação entre testes funcionais e não funcionais (desempenho, usabilidade, segurança, etc.).
  • Comparação entre testes manuais e automatizados, com exemplos de ferramentas como Selenium, JUnit, JMeter, entre outras.
  • Abordagem dos testes de regressão, que garantem que novas alterações não comprometam funcionalidades já existentes.

Aula 3 – [SIS]ANO1C3B1S2A3.pdf

• Gerenciamento de Testes:
  • Estratégias para o desenvolvimento de um plano de testes abrangente, alinhando os objetivos de negócio às atividades de teste.
  • Organização e priorização dos casos de teste com base na criticidade das funcionalidades e impacto no negócio.
  • Uso de métricas para rastrear a eficácia dos testes (taxa de cobertura, tempo médio para correção, entre outros).
• Atividade Prática:
  • Elaboração de fluxogramas e relatórios que demonstram o processo de teste em cenários práticos (exemplo: máquina de cartão de crédito).

III. Modelagem de Dados e Conceitos Fundamentais

(Arquivos: [SIS]ANO1C3B1S3A1.pdf, [SIS]ANO1C3B1S3A2.pdf, [SIS]ANO1C3B1S3A3.pdf)

• Conceito e Importância:
  • A modelagem de dados é essencial para estruturar, organizar e armazenar informações de forma eficiente.
  • Facilita a comunicação entre analistas, desenvolvedores e usuários, garantindo integridade e qualidade dos dados.
• Abordagens e Tipos de Modelos:
  • Modelagem Conceitual: Criação de diagramas (por exemplo, ER) para representar entidades, relacionamentos e regras de negócio sem entrar em detalhes técnicos.
  • Modelagem Lógica: Detalha a estrutura dos dados com definição de tabelas, colunas, tipos de dados e restrições, independente da implementação física.
  • Modelagem Física: Implementa o modelo lógico em um sistema de banco de dados, otimizando o desempenho com técnicas como particionamento e índices.
  • Normalização: Processo de organizar dados para reduzir redundâncias e melhorar a integridade.
• Arquitetura de Dados e Tendências:
  • Discussão sobre diferentes abordagens de arquitetura, como data warehouses, data lakes e arquiteturas orientadas a serviços.
  • Consideração sobre tendências futuras, como o uso de Big Data, IoT, blockchain e a importância da segurança e conformidade (LGPD).
• Atividade Prática:
  • Exercício de criação de um esquema de banco de dados para uma livraria on-line, envolvendo identificação de entidades (livro, autor, pedido, cliente), definição de atributos e relacionamento entre elas.

IV. UML – Introdução e Visão Geral dos Diagramas

(Arquivos: [SIS]ANO1C3B1S4A1.pdf, [SIS]ANO1C3B1S4A2.pdf, [SIS]ANO1C3B1S4A3.pdf)

• Conceito e Origem:
  • A UML (Unified Modeling Language) é uma linguagem padrão para visualização, especificação, construção e documentação de sistemas de software.
  • Surgiu a partir da unificação de métodos de modelagem orientada a objetos (Booch, OMT, OOSE) nos anos 1990.
• Componentes e Elementos Básicos:
  • Classes, Objetos e Relacionamentos: Base para a modelagem de sistemas, permitindo representar entidades e suas interações.
  • Diagramas:
    • Casos de Uso: Representam as funcionalidades do sistema a partir da perspectiva dos usuários.
    • Diagramas de Classe: Mostram a estrutura estática do sistema, com atributos e métodos.
    • Diagramas de Sequência e Colaboração: Detalham a interação entre objetos ao longo do tempo.
    • Diagramas de Atividade e de Estado: Representam fluxos de trabalho, processos e os diferentes estados de um objeto durante seu ciclo de vida.
• Aplicação Prática:
  • Uso de UML para documentar e comunicar requisitos de software de forma rápida, inclusive em ambientes ágeis.
  • Atividades práticas incluíram a elaboração de diagramas para processos como “resgate de senha” e a criação de apresentações para explicar a UML a colegas.

V. Programação Orientada a Objetos (POO) e Seus Pilares

(Arquivos: [SIS]ANO1C3B1S5A1.pdf, [SIS]ANO1C3B1S5A2.pdf, [SIS]ANO1C3B1S5A3.pdf)

• Fundamentos da POO:
  • Paradigma que utiliza “objetos” – entidades que combinam dados (atributos) e comportamentos (métodos) – para modelar problemas do mundo real.
  • Permite a criação de sistemas modulares, reutilizáveis e de fácil manutenção.
• Quatro Pilares da POO:
  • Encapsulamento: Protege os dados internos dos objetos, permitindo acesso somente por meio de métodos definidos.
  • Abstração: Simplifica a complexidade, focando nos aspectos essenciais e ignorando detalhes irrelevantes.
  • Herança: Permite que classes derivadas herdem atributos e comportamentos de classes base, promovendo a reutilização de código.
  • Polimorfismo: Habilidade de diferentes classes responderem de maneira própria a métodos com a mesma assinatura, facilitando o tratamento uniforme de objetos.
• Conceitos Complementares:
  • Classes e Objetos: As classes servem como moldes (receitas) para a criação de objetos concretos.
  • Métodos: Funções internas às classes que definem o comportamento dos objetos.
  • Padrões de Projeto e Princípios SOLID: Orientam o design de software para garantir sistemas flexíveis e manuteníveis, exemplificados por padrões criacionais, estruturais e comportamentais.
• Atividades Práticas:
  • Exercícios de definição e criação de classes com atributos e métodos (exemplo: classe “Cachorro” e objeto “Bidu”).
  • Divisão de um contexto (como um sistema de gerenciamento de pedidos) em classes, estabelecendo relacionamentos e métodos apropriados, com elaboração de resposta em formato de e-mail.

VI. Técnicas de Elicitação de Requisitos

(Base: [SIS]ANO1C3B1S6A1.pdf ​, [SIS]ANO1C3B1S6A2.pdf ​, [SIS]ANO1C3B1S6A3.pdf ​)

• Aula 1 – Fundamentos da Elicitação:
  • Definição e importância da elicitação de requisitos para o sucesso dos projetos.
  • Diferença entre requisitos de usuário, sistema e funcionais.
  • Técnicas básicas como entrevistas, questionários, workshops e observação para coletar informações.
  • Enfoque na validação e negociação dos requisitos para assegurar que reflitam as reais necessidades dos stakeholders.
• Aula 2 – Estratégias Avançadas:
  • Uso de modelagem e prototipagem para visualizar e testar funcionalidades antes da implementação.
  • Análise de stakeholders para identificar e envolver todas as partes impactadas.
  • Aplicação de técnicas de elicitação em metodologias ágeis, com ciclos iterativos, uso de User Stories, backlog grooming e feedback contínuo.
  • Atividade prática: criação de um questionário, diagrama de fluxo e esboço de agenda para um evento, consolidando as informações necessárias.
• Aula 3 – Comunicação, Colaboração e Gestão de Conflitos:
  • Importância das habilidades de comunicação (escuta ativa, feedback construtivo, clareza e uso de ferramentas visuais) durante a elicitação.
  • Condução de workshops para reunir stakeholders e definir requisitos de forma colaborativa.
  • Técnicas para identificar e resolver conflitos que podem surgir durante a coleta dos requisitos.
  • Atividade prática: simulação de resposta a um e-mail de conflito, propondo um plano de ação para alinhar as expectativas da equipe.

VII. Modelagem de Dados Relacional

(Base: [SIS]ANO1C3B1S8A1.pdf ​, [SIS]ANO1C3B1S8A2.pdf ​, [SIS]ANO1C3B1S8A3.pdf ​)

• Aula 1 – Fundamentos da Modelagem Relacional:
  • Introdução à modelagem relacional, definindo conceitos básicos como entidades, atributos, chaves primárias e estrangeiras.
  • Explicação do processo de normalização, visando minimizar a redundância e garantir a integridade dos dados.
  • Exemplos práticos (como a modelagem de um banco de dados escolar com entidades “Estudante” e “Curso”).
• Aula 2 – Técnicas de Relacionamento e Integridade:
  • Detalhamento dos tipos de relacionamentos: um-para-um, um-para-muitos e muitos-para-muitos.
  • Abordagem sobre como modelar associações e a importância da integridade referencial, garantindo que as chaves estrangeiras referenciem registros válidos.
  • Atividade prática: elaboração de um modelo para um novo recurso (exemplo: integração de “Evento de Curso” com a entidade “Alunos”) com a definição dos relacionamentos e, quando necessário, a criação de tabelas de associação.
• Aula 3 – Técnicas Avançadas e Tendências:
  • Discussão sobre estratégias avançadas, como a desnormalização, quando e como aplicá-la para melhorar o desempenho das consultas.
  • Utilização de índices para otimizar a performance e considerações para adaptação da modelagem relacional em contextos de Big Data.
  • Atividade prática: planejamento de uma estratégia de desnormalização para um cenário onde o desempenho das consultas está comprometido, com discussão dos impactos e vantagens da técnica.

Esses novos tópicos ampliam os conhecimentos anteriores, reforçando tanto a importância de técnicas eficazes para a coleta de requisitos (desde os fundamentos até estratégias avançadas e resolução de conflitos) quanto os princípios e técnicas avançadas para modelar dados de forma relacional, garantindo a integridade e o desempenho dos bancos de dados. Conforme forem enviados novos materiais, podemos continuar atualizando e complementando este resumão.

Principais Jargões

1. Levantamento de Requisitos

• Fundamentos e Importância:
  Os documentos iniciais apresentam a importância de levantar os requisitos para o desenvolvimento de software, garantindo que as necessidades dos usuários e do negócio sejam capturadas de forma clara.
• Requisitos Funcionais vs. Não Funcionais:
  São abordadas as diferenças entre requisitos que definem “o que” o sistema deve fazer (funcionais) e aqueles que especificam “como” o sistema deve se comportar (não funcionais).
• Gestão de Mudanças:
  São apresentadas estratégias para identificar, avaliar e mitigar os riscos decorrentes de alterações nos requisitos, além de práticas para comunicação efetiva entre stakeholders.

2. Testes de Software e Testes Funcionais

• Objetivos dos Testes:
  Os PDFs dedicados aos testes enfatizam que os testes funcionais têm o papel de validar se o software cumpre os requisitos estabelecidos, enquanto os testes não funcionais avaliam aspectos como desempenho, segurança, usabilidade e confiabilidade.
• Metodologias e Ferramentas:
  São comparadas abordagens tradicionais (modelo cascata) e ágeis (sprints, integração contínua) e destacadas ferramentas para automação e gestão de testes, como Selenium, JUnit, Jenkins, entre outras.
• Processo de Teste:
  O ciclo de testes inclui planejamento, preparação do ambiente, execução, registro de defeitos e elaboração de relatórios, com ênfase na importância dos testes de regressão para assegurar que novas alterações não prejudiquem funcionalidades já consolidadas.

3. Técnicas de Elicitação de Requisitos

• Técnicas Avançadas:
  São exploradas técnicas para coletar requisitos de forma eficaz, como entrevistas, questionários, workshops e sessões de brainstorming, que ajudam na modelagem e prototipagem dos requisitos.
• Análise de Stakeholders:
  Aborda o processo de identificar, envolver e analisar as expectativas de todos os envolvidos no projeto, garantindo que os requisitos coletados sejam completos e alinhados às necessidades do negócio.
• Comunicação e Colaboração:
  Destaca a importância da comunicação clara, da escuta ativa e do uso de ferramentas visuais para facilitar o entendimento e a resolução de conflitos durante a elicitação.

4. Modelagem de Dados Relacional

• Conceitos Básicos:
  Os documentos sobre modelagem de dados explicam os fundamentos dos bancos de dados relacionais, incluindo a definição de entidades (objetos ou conceitos do mundo real) e atributos (propriedades que descrevem as entidades).
• Relacionamentos e Integridade:
  São detalhados os tipos de relacionamentos (um-para-um, um-para-muitos e muitos-para-muitos) e a importância das chaves primárias e estrangeiras para manter a integridade referencial entre as tabelas.
• Normalização e Desnormalização:
  A normalização é apresentada como método para minimizar redundâncias e dependências, enquanto a desnormalização é discutida como uma técnica para melhorar o desempenho das consultas em situações específicas.
• Técnicas Avançadas e Tendências:
  São abordadas também técnicas de indexação e adaptações para modelagem de dados em ambientes de Big Data, evidenciando a evolução e as demandas modernas dos sistemas de banco de dados.

Considerações Finais

Esses PDFs formam uma base abrangente para o desenvolvimento de sistemas, abrangendo desde a coleta e gestão dos requisitos até a validação através de testes e a correta modelagem dos dados que suportam o sistema. Cada conjunto de documentos foca em uma etapa crucial do ciclo de vida do software, enfatizando metodologias ágeis e práticas modernas que garantem a qualidade, a eficiência e a adaptabilidade dos projetos de desenvolvimento.

Este resumo integra os conceitos e técnicas apresentados, servindo como um guia geral sobre os fundamentos do levantamento de requisitos, testes de software, técnicas de elicitação e modelagem de dados relacionais.

Jargões

• Requisitos Funcionais:
  Especificam as funcionalidades que o sistema deve oferecer – o “o que” o software deve fazer.
• Requisitos Não Funcionais:
  Definem os atributos de qualidade do sistema, como desempenho, segurança, usabilidade e confiabilidade – o “como” o sistema deve se comportar.
• Stakeholders:
  Todas as partes interessadas no projeto, como clientes, usuários, desenvolvedores e gestores, que têm influência ou são impactados pelo sistema.
• Elicitação de Requisitos:
  Processo de coleta, análise e validação das necessidades e expectativas dos stakeholders para definir os requisitos do sistema.
• Modelagem e Prototipagem:
  Técnicas utilizadas para criar representações visuais ou funcionais do sistema (por meio de diagramas, wireframes ou protótipos) antes de sua implementação.
• Workshops de Requisitos:
  Sessões colaborativas com os stakeholders para discutir, definir e priorizar os requisitos do projeto.
• Brainstorming:
  Técnica de geração de ideias de forma colaborativa para identificar possíveis requisitos e soluções.
• CI/CD (Integração Contínua/Entrega Contínua):
  Práticas que permitem testar, integrar e entregar alterações de forma automatizada e contínua, facilitando a manutenção e a evolução do software.
• Testes Funcionais:
  Conjunto de testes que verificam se as funcionalidades do sistema estão de acordo com os requisitos estabelecidos.
• Testes Não Funcionais:
  Avaliam aspectos como desempenho, segurança, usabilidade e confiabilidade, que não estão diretamente relacionados às funcionalidades.
• Testes de Regressão:
  Testes repetidos após alterações no sistema para garantir que funcionalidades já implementadas não foram comprometidas.
• Automação de Testes:
  Uso de ferramentas (como Selenium, JUnit, Jenkins) para executar testes de forma automática, aumentando a eficiência e a repetibilidade do processo.
• Modelagem de Dados Relacional:
  Técnica para estruturar bancos de dados relacionais por meio da definição de entidades, atributos e relacionamentos, garantindo integridade e eficiência no armazenamento.
• Entidades e Atributos:
  • Entidades: Representam objetos ou conceitos do mundo real (ex.: Estudante, Curso).
  • Atributos: São as características ou propriedades que descrevem as entidades (ex.: Nome, Data de Nascimento).
• Chaves Primárias e Estrangeiras:
  • Chave Primária: Atributo único que identifica cada registro de uma tabela.
  • Chave Estrangeira: Atributo que cria uma ligação entre duas tabelas, referenciando a chave primária de outra.
• Normalização e Desnormalização:
  • Normalização: Processo de organizar dados para minimizar redundâncias e dependências indesejadas.
  • Desnormalização: Técnica que reintroduz redundância de forma controlada para melhorar o desempenho das consultas.
• Indexação:
  Criação de índices nas tabelas para acelerar a busca e recuperação de dados.
• MER/DER (Modelo/Diagrama Entidade-Relacionamento):
  Representações gráficas que ilustram as entidades, os atributos e os relacionamentos em um banco de dados.
• Big Data:
  Termo que se refere ao tratamento e análise de grandes volumes de dados, muitas vezes exigindo tecnologias e modelos de dados adaptados às altas escalas.

Esses termos formam a base da terminologia utilizada nos processos de levantamento de requisitos, testes de software e modelagem de dados, fundamentais para o desenvolvimento de sistemas robustos e eficientes.

Estrangeirismos e seus significados

Stakeholders:
Partes interessadas no projeto (ex.: clientes, usuários, equipe técnica) que têm impacto ou são impactados pelo produto.

CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery):
Práticas de Integração Contínua e Entrega Contínua que automatizam a compilação, testes e implantação de software, permitindo entregas frequentes e seguras.

Scrum:
Metodologia ágil de gerenciamento de projetos, focada em ciclos curtos de desenvolvimento (sprints) e colaboração intensa entre os membros da equipe.

Kanban:
Método ágil que utiliza cartões e quadros visuais para gerenciar e otimizar o fluxo de trabalho, permitindo a visualização e controle das tarefas em andamento.

Brainstorming:
Técnica de geração de ideias em grupo, onde os participantes contribuem livremente com sugestões para solucionar problemas ou definir requisitos.

Workshop:
Sessão colaborativa e prática, geralmente realizada com stakeholders, para discutir, definir e priorizar requisitos ou soluções.

Selenium:
Ferramenta de automação utilizada para testar aplicações web, simulando interações de usuários em navegadores.

JUnit:
Framework para testes unitários em aplicações Java, ajudando a validar a funcionalidade de pequenas partes do código.

Jenkins:
Ferramenta de automação para integração contínua, que permite executar testes e implantar software automaticamente após alterações no código.

Big Data:
Conjunto de dados de grande volume, variedade e velocidade, que exige tecnologias e abordagens específicas para armazenamento, processamento e análise.

MER (Modelo de Entidade-Relacionamento):
Representação gráfica dos dados (entidades, atributos e relacionamentos) utilizada para estruturar bancos de dados relacionais.

DER (Diagrama de Entidade-Relacionamento):
Diagrama que ilustra as entidades de um sistema, seus atributos e como estão inter-relacionadas, auxiliando no design do banco de dados.

Feedback:
Retorno de informações, críticas ou avaliações que ajudam a ajustar e melhorar processos ou produtos.

Prototype (Prototipagem):
Criação de um modelo inicial (wireframe, mockup ou versão funcional simplificada) do sistema, usado para testar conceitos e obter feedback dos usuários.

Regression Testing (Testes de Regressão):
Conjunto de testes realizados após alterações no sistema para garantir que funcionalidades já implementadas não foram afetadas negativamente.

Normalization (Normalização):
Processo de organização dos dados em um banco de dados para reduzir redundâncias e garantir a integridade dos dados.

Desnormalization (Desnormalização):
Técnica que reintroduz redundância de forma controlada para melhorar a performance de consultas em determinadas situações.