[Тариф Базовый] [Яндекс Практикум]

[SlivInfoKurs]

чина:


Описание:
Поможем освоить автоматизацию, чтобы избавиться от рутины и больше зарабатывать:

• Освоите pytest, Selenium WebDriver и другие нужные инструменты
• Поймёте, как строить процесс автоматизации внутри проекта
• Будете перенимать опыт тестировщиков из Яндекса и других крупных IT-компаний
• Сможете заниматься в удобное время и совмещать учёбу с работой
• Поймёте, как и в каком направлении развивать карьеру

Кому подойдёт курс:

• Начинающим тестировщикам, которые хотят повысить квалификацию – получите новые навыки, которые помогут найти работу или получить повышение на текущем месте
• Опытным ручным тестировщикам – сможете полностью перейти в автоматизацию: писать автотесты для веб-приложений и API, проводить юнит-тесты, развивать инфраструктуру проекта
• Тем, у кого мало или совсем нет опыта в программировании – познакомитесь с основами Python и выйдете на новый уровень в тестировании
• Если уже знакомы с QA и хотите руководить – узнаете, как строить и оптимизировать QA/QC-процессы, а также лидировать техническое развитие

Зачем инженеру по ручному тестированию учиться автоматизации:

• Избавитесь от рутины – автоматизация позволит избежать рутинных проверок и ускорить тестирование задач
• Освоите новые инструменты и технологии – станете конкурентоспособнее: VS Code, Pytest, Git, DevTools, Selenium WebDriver, Allure, XPath, CSS, Консоль
• Сможете больше зарабатывать – зарплаты автоматизаторов почти в 2 раза выше, чем у инженеров по ручному тестированию: Manual ~70 000 руб., Automation ~150 000 руб., Senior automation ~250 000 руб.

Чему вы научитесь:

• Автоматизировать тестирование – как веб-приложений, так и API – для этого освоите pytest, Selenium WebDriver, Git, XPath, CSS и Allure
• Писать код на Python – поймёте, как устроен язык, изучите его базовый синтаксис, напишете небольшое приложение
• Проводить юнит-тесты – создавать моки и стабы, использовать Spy, разрывать зависимости
• Выстраивать процесс автоматизации – разберётесь в инфраструктуре и архитектуре приложений, чтобы покрывать их тестами на всех уровнях

Усилите свои хардскилы с помощью ИИ. Научитесь использовать нейросети, чтобы:

• Генерировать классы Page Object, локаторы и методы для Pytest
• Создавать тестовые данные и mock-объекты для любых сценариев
• Автоматически составлять матрицу покрытия требований
• Выявлять пропущенные кейсы
• Быстро анализировать ошибки в логах
• Составлять рекомендации по исправлению багов

Как вы будете учиться:

• Будете изучать наглядную теорию и сразу отрабатывать её в тренажёре.
  Заниматься можно в любое удобное время: сначала объяснят теорию понятным языком, а потом вы закрепите её в заданиях с автоматической проверкой – можно сразу увидеть ошибки, исправить их, попробовать ещё раз
• Встречаться с опытными автоматизаторами на вебинарах.
  Каждый спринт специалисты проводят вебинары, где разбирают сложные темы и интересные кейсы, делятся опытом, отвечают на вопросы. После вебинара пришлют запись, а всё, что не успеете спросить, можно обсудить в общем чате
• Делать проекты и получать подробную обратную связь.
  В течение курса вы сможете сделать и добавить в портфолио 7 проектов. Каждый из них проверит тестировщик с большим опытом в автоматизации и даст подробную обратную связь, с которой проще развиваться

Программа:

• Бесплатное введение
  Узнаете чуть больше о курсе и о том, как проходит учёба: оцените подачу материала и тренажёр для написания кода. Введение поможет понять, подходит ли вам такой формат.
• Основы Git
  Настроите Git, разберёте основные команды: ветвление и слияние изменений. Погрузитесь в работу с GitHub и подготовитесь к первому проекту.
• Основы Python
  Познакомитесь с базовыми конструкциями языка: классами и объектами, функциями, ветвлениями и так далее. Будете сразу применять знания на практике – писать код внутри уроков и в среде разработки VS Code.
• ООП: наследование и полиморфизм
  Изучите основы объектно-ориентированного программирования (ООП). Это принципы, которые помогают решать сложные задачи, настраивать методы и классы, создавать логичные иерархии. ООП помогает писать программы, которые легко поддерживать и проверять.
• ООП: инкапсуляция
  Продолжите изучать ООП. После этого модуля сможете решать комплексные сложные задачи в коде. Чтобы закрепить полученные навыки, напишете небольшое приложение.
• Юнит-тестирование
  Освоите важную часть автоматического тестирования – фреймворк pytest. Его используют, чтобы не писать каждый раз код с нуля. Начнёте работать в pytest сначала с самыми простыми тестами – юнит-тестами. Потом узнаете, как в pytest тестировать веб.
• UI-тестирование
  Научитесь автоматизировать проверки, которые обычно проводятся вручную через браузер. Для этого изучите Selenium – с его помощью программы с автотестами «нажимают» на кнопки и «заполняют» поля ввода. Примените всё, что узнали о Python, для тестирования веб-приложений.
• Page Object Model
  Узнаете, как улучшать автотесты с помощью паттерна проектирования Page Object Model. Он помогает выстраивать правильную структуру тестов, чтобы их было легче читать и поддерживать. Построите отчёты о тестировании с помощью инструмента Allure, который предоставляет наглядную статистику о проверках.
• Тестирование API
  Узнаете, как автоматизировать тестирование API. Научитесь применять Postman и Swagger для автоматизации, писать несколько видов запросов. Потренируетесь работать с моками и стабами – заглушками, которые имитируют поведение реальных сервисов.
• Архитектура
  Мало покрыть приложение тестами, нужно позаботиться о том, чтобы процесс тестирования был исправен. Поэтому в этом модуле вы научитесь оценивать, насколько полно функциональность покрыта тестами. Это нужно, чтобы не было проблем при автоматизации.
• Итоговый проект
  Это проект, который объединит весь изученный материал. Вам предстоит покрыть тестами веб-приложение, API и написать юнит-тесты на отдельную функциональность.
• Дополнительный модуль. Основы работы с базами данных
  Это дополнительный модуль, в котором вы узнаете, как устроены базы данных, напишете SQL-запросы, научитесь агрегировать данные и связывать несколько таблиц. Также узнаете, как группировать и сортировать данные в таблицах.
• Дополнительный модуль. Принципы работы с ИИ
  Начнёте рационально применять искусственный интеллект. Узнаете ограничения моделей. Научитесь писать точные промпты.
• Дополнительный модуль. Применение ИИ в тестировании
  Пройдёте цикл автоматизации с поддержкой ИИ: от генерации тест-кейсов и структуры проекта до создания сложных данных, написания кода по шаблону Page Object и аналитики.

Спойлер: Полная программа
Бесплатное введение:
Узнаете чуть больше о курсе и о том, как проходит учёба: оцените подачу материала и тренажёр для написания кода. Введение поможет понять, подходит ли вам такой формат.

Основы Git:
Настроите Git, разберёте основные команды: ветвление и слияние изменений. Погрузитесь в работу с GitHub и подготовитесь к первому проекту.

• Настройка окружения и знакомство с командной строкой.
  Что такое Git. Как работать с командной строкой – навигация и советы. Операции с папками и файлами: создание, копирование, перемещение, чтение и удаление. Эффективная работа с командной строкой. Установка и настройка Git
• Работа с Git.
  Инициализация репозитория и добавление файлов. Создание первого коммита. Знакомство с историей коммитов и GitHub. Регистрация на GitHub. Создание удалённого репозитория. Что такое SSH. SSH-ключ: генерация и привязывание к GitHub. Связывание и синхронизация локального и удалённого репозитория
• Основы работы с ветками в Git.
  Скачивание и клонирование репозитория. Выполнение Fork. Создание ветки

Основы Python:
Познакомитесь с базовыми конструкциями языка: классами и объектами, функциями, ветвлениями и так далее. Будете сразу применять знания на практике – писать код внутри уроков и в среде разработки VS Code.

• Как устроено обучение.
  Сроки и дедлайны. Как всё организовано. Что поможет справиться. Ошибки и ответственность
• Знакомство с Python.
  Язык Python. Вывод на экран. Пробелы в выводе на экран. Переменные. Как называть переменные. Константы. Типы данных: числа и строки. Операции с целыми числами. Конкатенация строк. Форматирование строк. Преобразование типов. Дробные числа
• Ветвления.
  Логические выражения. Тип данных bool. Ветвление кода. Ветвление кода с else. Множественные ветвления. Логические операции. Приоритет логических операторов
• Списки.
  Знакомство со списками. Длина списка и индексы. Списки и индексы: практика. Операции со списками: append(), insert() и remove(). Операции со списками: pop() и in. Сложение списков. Списки списков и копирование. Операции со списками: практика
• Циклы.
  Циклы. Диапазоны от и до. Функция reversed(). Перебор через обратный срез списка. Вложенные циклы. Цикл с условием. Циклы: практика
• Операции со строками.
  Длина строки, индексы и подстроки. Метод split(). Метод replace()
• Словари и коллекции.
  Что такое словарь. Как получить и изменить значение в словаре. Как добавить элементы в словарь. Метод get(). Методы keys() и values(). Перебор элементов в словаре. Как проверить наличие элемента. Словари: практика
• Функции.
  Функция. Как объявить и вызвать функцию. Аргументы и параметры. Возврат значений из функции. Значение по умолчанию и разные виды аргументов. Библиотеки. Вызов функции из функции. Ошибки и их обработка. Ошибки в списках и словарях. Функции: практика
• Классы и объекты.
  Классы и объекты. Как создать класс. Как создать объект. Ошибка AttributeError. Как объявить и вызвать метод. Встроенные методы: __dict__. Как взаимодействуют классы
• VS Code.
  Командная строка. Как запустить Python в командной строке. Среда разработки VS Code. Как создать проект. Интерфейс VS Code. Запуск и отладка проекта
• Решите несколько комплексных задач на Python. Напишете программы, которые печатают текст, считают время и составляют таблицы

ООП: наследование и полиморфизм:
Изучите основы объектно-ориентированного программирования (ООП). Это принципы, которые помогают решать сложные задачи, настраивать методы и классы, создавать логичные иерархии. ООП помогает писать программы, которые легко поддерживать и проверять.

• Наследование.
  Что такое ООП. Наследование. Наследование с конструктором. Функция super(). Переопределение методов. Переопределение методов: меняется сигнатура. Переопределение и super(). Полиморфизм
• Множественное наследование.
  Множественное наследование. Множественное наследование с конструктором. Множественное наследование и super(). Ромбовидное наследование. Миксины. Наследование: практика
• Статические методы.
  Что такое статический метод. Как вызвать статический метод через класс. Как применять статический метод на практике
• Методы класса.
  Что такое методы класса. Как применять методы класса
• Область видимости.
  Область видимости. Когда какую область видимости использовать
• С помощью принципов ООП решите несколько комплексных задач на Python

ООП: инкапсуляция:
Продолжите изучать ООП. После этого модуля сможете решать комплексные сложные задачи в коде. Чтобы закрепить полученные навыки, напишете небольшое приложение.

• Лямбда-функции.
  Что такое лямбда-функции. Выражение и аргументы лямбда-функций. Функция filter(). Функция map()
• Инкапсуляция.
  Модификаторы доступа. Модификатор private. Что такое инкапсуляция. Геттеры и сеттеры. Свойства. Инкапсуляция: практика
• Обработка исключений.
  Что такое исключения. Как обрабатывать исключения. Разные типы исключений и их обработка. Как определить тип исключения. Продвинутая обработка исключений. Вызов исключений. Как создать исключение. Обработка исключений: практика
• Напишете консольное приложение с помощью принципов ООП и VS Code

Юнит-тестирование:
Освоите важную часть автоматического тестирования – фреймворк pytest. Его используют, чтобы не писать каждый раз код с нуля. Начнёте работать в pytest сначала с самыми простыми тестами – юнит-тестами. Потом узнаете, как в pytest тестировать веб. Темы: Git, Консоль, Pytest, Юнит-тесты:

• Консоль.
  Командная строка: начало работы. Подключение к удалённому серверу. Как переходить по каталогам. Как управлять файлами и папками. Как создавать и удалять файлы. Как копировать и перемещать файлы. Сокращённые команды. Работа с текстовыми файлами. История и полезные команды. Фильтрация содержимого файлов. Как быстро работать в командной строке
• Продвинутая командная работа в Git.
  Пререквизиты. Fast-forward. Git push. Модели веток. Feature-branch-модель. Pull request и code review. Работа с PR. Разрешение конфликта
• Основы юнит-тестов и pytest.
  Фреймворк pytest. Что такое юнит-тесты. Пирамида тестирования. Базовые правила тестов. Как называть юнит-тесты. Как установить pytest. Структура теста в pytest
• Ассерты.
  Что такое assert. Базовые assert. Как покрыть тестами метод. Как покрыть тестами класс. Как называть файлы для тестов. Как называть тесты. Как называть все элементы в тестах
• Параметризация.
  Что такое параметризация. Как написать параметризованный тест. Параметризация: практика
• Фикстуры.
  Фикстуры. Особенности фикстур. Параметры scope и autouse
• Оценка покрытия.
  Оценка покрытия. Как посчитать покрытие
• Покроете юнит-тестами небольшое консольное приложение и выложите работу в Git

UI-тестирование:
Научитесь автоматизировать проверки, которые обычно проводятся вручную через браузер. Для этого изучите Selenium – с его помощью программы с автотестами «нажимают» на кнопки и «заполняют» поля ввода. Примените всё, что узнали о Python, для тестирования веб-приложений.

• Архитектура веб-приложений.
  Клиент-серверная архитектура. Веб-приложение. URL. Протоколы HTTP и HTTPS. Структура HTTP-запроса. Структура HTTP-ответа. Веб-страница: HTML. HTML: теги и атрибуты. Веб-страница: CSS. Веб-страница: JavaScript. DOM
• Devtools.
  Поиск элементов в Devtools. Работа с разрешениями. Просмотр запросов. Куки
• Введение в UI-тестирование.
  Что такое UI-тесты. Пирамида тестирования. UI-тесты: преимущества и недостатки
• Selenium: поиск элементов.
  Что такое Selenium WebDriver. Что такое локатор. Основные теги. Что такое XPath. Поиск по элементу и атрибуту. Узлы. Значение элемента. Список элементов. Усечённый список. Видимые и невидимые элементы. Относительный и абсолютный путь. Вложенные элементы по относительному пути. Сложный поиск. Составные локаторы. Поиск по CSS
• Selenium: базовые методы.
  Подключение Selenium в VS Code. Открыть и закрыть страницу. Найти элемент. Кликнуть по элементу. Задать ожидания. Заполнить поле ввода. Получить текст элемента. Перейти к элементу. Работа с куками из тестов. Selenium: практика. Структура проекта
• Протестируете UI-интерфейс сервиса заказа еды Stellar Burgers с помощью Selenium и Devtools, покроете тестами несколько веб-страниц

Page Object Model:
Узнаете, как улучшать автотесты с помощью паттерна проектирования Page Object Model. Он помогает выстраивать правильную структуру тестов, чтобы их было легче читать и поддерживать. Построите отчёты о тестировании с помощью инструмента Allure, который предоставляет наглядную статистику о проверках.

• Page Object.
  Что такое Page Object Model. Как задать класс page object. Работа с локаторами. Работа с методами. Как объединять методы в шаг. Методы setup_class() и teardown_class(). POM: практика
• Allure.
  Отчёты о тестировании. Установка Allure. Allure: декораторы
• Структура проекта.
  Файл с внешними зависимостями. Структура проекта с POM. Как улучшить организацию проекта
• Напишете тесты для веб-приложения с помощью Page Object Model, построите информативный отчёт о тестировании в Allure

Тестирование API:
Узнаете, как автоматизировать тестирование API. Научитесь применять Postman и Swagger для автоматизации, писать несколько видов запросов. Потренируетесь работать с моками и стабами – заглушками, которые имитируют поведение реальных сервисов.

• Введение в API.
  Архитектура приложений. Что такое API. Архитектурные решения – REST. HTTP: структура запросов и ответов. JSON. Тестирование API. Тестирование сервера: Postman. Документация API. Swagger. Авторизация
• Как тестировать API с помощью Python.
  Зачем автоматизировать тестирование API. Флоу автоматизированного тестирования API. Библиотека Requests. Метод GET. Десериализация. Метод POST. Сериализация. Метод DELETE. Метод PATCH
• Подготовка к автоматизации.
  Как подготовить тестовый стенд. Как написать тест-кейс. Как подготовить данные. Как хранить данные
• Моки.
  Изоляция в тестах. Что такое мок. Как создать мок. Как замокировать вызов. Как проверить вызовы мока. Как замокировать внешний сервис. Моки в UI-тестах. Моки в API-тестах
• Протестируете API учебного веб-приложения

Архитектура:
Мало покрыть приложение тестами, нужно позаботиться о том, чтобы процесс тестирования был исправен. Поэтому в этом модуле вы научитесь оценивать, насколько полно функциональность покрыта тестами. Это нужно, чтобы не было проблем при автоматизации. Темы: Архитектура приложений, Флоу работы автоматизатора:

• Архитектура.
  Монолитная архитектура. Микросервисная архитектура. Виды межсервисного взаимодействия. Архитектурные паттерны
• Как покрывать тестами разные уровни программы.
  Сколько тестов нужно на каждый уровень пирамиды. Когда запускают тесты разных уровней. Оценка покрытия по каждому уровню
• Рабочие задачи автоматизатора.
  Какие задачи решает автоматизатор. Автоматизация новой фичи. Обновление устаревших тестов. Автотесты для новой системы. Практика
• Подготовка к итоговому проекту.
  Юнит-тесты: повторение. Тестирование API: повторение. Тестирование веб-приложения: повторение. Поделись впечатлениями о проекте
• Подытожите знания и выполните задания на повторение юнит-тестов, тестирования API и веб-приложений

Итоговый проект:
Это проект, который объединит весь изученный материал. Вам предстоит покрыть тестами веб-приложение, API и написать юнит-тесты на отдельную функциональность.

Дополнительный модуль. Основы работы с базами данных:
Это дополнительный модуль, в котором вы узнаете, как устроены базы данных, напишете SQL-запросы, научитесь агрегировать данные и связывать несколько таблиц. Также узнаете, как группировать и сортировать данные в таблицах. Темы: SQL-запросы, Тестирование баз данных:

• Базы данных.
  Тестирование БД. Реляционные БД. SQL-запросы. Срезы данных в SQL. Агрегирующие функции. Изменение типов. Группировка данных. Сортировка данных. БД и консоль. Изменение данных: INSERT, UPDATE, DELETE. Снятие дампов. Тест: основы баз данных

Дополнительный модуль. Принципы работы с ИИ:
Начнёте рационально применять искусственный интеллект. Узнаете ограничения моделей. Научитесь писать точные промпты.

• Принципы и ограничения.
  Поймёте, почему нейросети ошибаются при генерации кода и как этого избежать. Научитесь проводить ревью ИИ-решений: находить несуществующие функции и логические ошибки
• Выбор инструментов.
  Сравните облачные и локальные модели, IDE-плагины и AI-чаты. Научитесь подбирать ИИ-инструменты под конкретные задачи, исходя из их стоимости и функциональности
• Основы промптинга.
  Разберёте структуру запроса: контекст, задачу, формат. Освоите zero-shot, few-shot, chain-of-thought, чтобы получать точные и предсказуемые ответы
• Планирование и декомпозиция.
  Узнаете, как разбивать объёмные задачи на подзадачи, а также планировать рабочие и личные проекты с помощью ИИ
• Освоите промпт-инжиниринг, научитесь выбирать оптимальные ИИ-решения и выявлять галлюцинации

Дополнительный модуль. Применение ИИ в тестировании:
Пойдёте цикл автоматизации с поддержкой ИИ: от генерации тест-кейсов и структуры проекта до создания сложных данных, написания кода по шаблону Page Object и аналитики. Темы: Тест-дизайн, Page Object, Тестовые данные, Анализ логов:

• Тест-дизайн и документация.
  Научитесь формулировать запросы для генерации тест-кейсов и чек-листов на основе требований. Сможете составлять матрицу покрытия (Traceability Matrix) и группировать тесты по модулям с помощью ИИ
• Код автотестов и классы Page Object.
  Поймёте, как использовать ИИ для генерации структуры Python-проекта, документации (README) и классов Page Object. Начнёте создавать локаторы, методы действий и настройки уведомлений, а также параметризовать тесты с помощью промптов
• Генерация данных и SQL-скриптов.
  Разберётесь с запросами для сложных данных (JSON/XML), валидных персональных данных и SQL-скриптов для наполнения БД. Научитесь генерировать снапшоты состояния базы данных с помощью ИИ
• Анализ логов и метрик.
  Сможете делегировать ИИ рутину по фильтрации логов и поиску причин падения тестов – timeout, assertion error. Научитесь интерпретировать метрики нагрузочного тестирования (JMeter, k6) и находить узкие места с помощью нейросетей
• Сможете делегировать ИИ написание кода и SQL-скриптов, поиск багов в логах и отчётах нагрузочного тестирования

• 7 проектов
• Основы Python, объектно ориентированное программирование, юнит-тестирование, UI-тестирование, тестирование API, инфраструктура и архитектура, базы данных
• Вебинары для разбора сложных тем

Цена 105000 руб.
Скрытая ссылка

Этот курс появится в скором времени на форуме kursstore.com Проверьте по поиску форума, возможно данный курс уже слит.

​