Курс тестировщика программного обеспечения + AI

Темы

• Знакомство — вводное занятие, формат курса

• Основы тестирования — что такое QA, баг, команда, рабочий день тестировщика

• Жизненный цикл и модели — SDLC, STLC, Scrum, Kanban, Jira, Confluence

• Искусственный интеллект в QA — ChatGPT, Claude, Gemini — практика в работе тестировщика

• Тестовая документация — чек-листы, тест-кейсы, баг-репорты, TestRail, Test Plan

• Тест-менеджмент — стратегии тестирования, менеджмент дефектов, testomat.io

• Виды ПО и UI-элементы — ОС, типы ПО, окружение, основные веб-элементы

• Типы тестирования — функциональное, нефункциональное, тестирование изменений, статическое

• Уровни тестирования — Unit, Integration, System, Acceptance

• Техники тест-дизайна — классы эквивалентности, граничные значения, таблицы решений, Use Cases

• Клиент-серверная архитектура — HTTP, REST, SOAP, GraphQL, API, Chrome DevTools

• Back-End — Front-End vs Back-End, XML, JSON, AJAX

• Postman — запросы, коллекции, тесты

• Front-End — HTML, CSS, Chrome DevTools, вёрстка на практике

• Нагрузочное тестирование — знакомство с k6, нагрузочные тесты

• SQL и базы данных — DDL, DML, JOIN, UNION, Alias, DBeaver

• Командная строка — CLI, CI/CD, Git, GitHub

• Мобильное тестирование — iOS, Android, BrowserStack, эмуляторы, симуляторы

• Завершается подготовкой к ISTQB Foundation Level.

Результат

• уверенно проводишь полный цикл мануального тестирования веба, API и мобильных приложений

• пишешь тестовую документацию, которую принимают в реальных командах

• используешь AI-инструменты для ежедневных задач тестировщика

• готов к международной сертификации ISTQB Foundation Level

Темы

• Знакомство — вводное занятие, формат обучения

• Введение — QA Automation, VS Code, Node.js, терминал, Git, первый клик Playwright

• JavaScript для автоматизатора — переменные, If/Else, циклы, функции, async/await, Promise, классы, Page Object

• TypeScript для QA — типизация, Interfaces, Types, Enums — ловим ошибки до запуска тестов

• Основы Web — HTML, DOM-дерево, Chrome DevTools, CSS-селекторы

• Playwright Core — локаторы, Actions (клики, чекбоксы, файлы), Assertions, Describe/BeforeEach

• API-тестирование — REST, Postman-коллекции, GET/POST-тесты в Playwright, валидация ответов

• Playwright Advanced — Fixtures, Cookies, параметризация, Mocking, параллельные тесты, Flaky

• Базы данных и SQL — DB для QA, SELECT/WHERE, JOIN, работа с БД прямо из Playwright-кода

• CI/CD и Docker — Git workflow, GitHub Actions, Docker, Pipeline от пуша до отчёта

• Репортинг — Playwright HTML Report, Screenshots, Videos, Traces, Jira-репорт из автотестов

• AI для QA Automation — Prompt Engineering, GitHub Copilot, ограничения AI (hallucinations, anti-patterns)

Результат

• Пишешь автотесты на Playwright с нуля: UI, API, работа с базами данных

• Настраиваешь CI/CD: автотесты запускаются автоматически с каждым обновлением кода

• Используешь GitHub Copilot и понимаешь, где AI ошибается и как это проверить

• Имеешь 2 индивидуальных проекта в портфолио

Темы

• Карьерная цель и стратегия поиска работы в QA

• Упаковка резюме и профиля LinkedIn с использованием AI

• Cover letter под каждую вакансию

• Коммуникация с рекрутерами: первый контакт, переговоры по офферу

• Подготовка к HR-собеседованию

• Подготовка к техническому собеседованию QA

• Пробные собеседования с карьерным консультантом

• Современные инструменты и каналы поиска работы, включая AI

Результат

• Имеешь готовое резюме и профиль LinkedIn, которые проходят отбор рекрутеров

• Уверенно проходишь HR- и техническое собеседование на позицию QA

• Знаешь, где искать вакансии и как вести переговоры по офферу

• Работаешь с персональным карьерным консультантом с середины обучения и ещё 6 месяцев после выпуска — до первого оффера