[Яндекс Практикум] Автоматизатор тестирования на Python. Тариф Базовый

Aноним · Вчера в 16:44

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.