Курс охватывает все основные типы автотестирования — от UI-проверок в браузере (Selenium) до API-тестов и юнит-тестов с использованием pytest. Особое внимание уделяется интеграции автотестов в процессы CI/CD, работе в контейнерах и тестовой инфраструктуре на базе Docker, Kubernetes, Ansible и Terraform. Слушатель осваивает логирование, отчётность (Allure), генерацию тестов и подходы к мониторингу тестов в реальном времени.
Обучение проводится в формате «один на один», что позволяет адаптировать темп, фокус и уровень сложности под задачи конкретного специалиста. Все темы подкрепляются практикой, выполняемой под контролем преподавателя. Программа подойдёт как начинающим инженерам по тестированию, так и опытным специалистам, желающим автоматизировать процессы и повысить эффективность своей работы.
Документ по окончании
📜 Удостоверение о повышении квалификации – для слушателей с высшим или средним профессиональным образованием.
📜 Сертификат о прохождении обучения – для всех остальных участников.
Содержание
- 5 модуля
- 40 уроков
- 40 часов
- Блок 1. Автоматизация тестов в различных средах8
- 1.1Введение в автоматизацию тестирования
- 1.2Практическая работа №1. Настройка окружения для автоматизированного тестирования
- 1.3Автоматизация UI-тестирования в браузере
- 1.4Практическая работа №2. Написание автотеста для веб-приложения
- 1.5Автоматизация API-тестирования
- 1.6Практическая работа №3. Автоматизированное тестирование API с pytest
- 1.7Автоматизация тестирования мобильных приложений
- 1.8Практическая работа №4. Запуск автотеста мобильного приложения в эмуляторе
- Блок 2. Интеграция с DevOps-инструментами8
- 2.1Введение в CI/CD и тестирование
- 2.2Практическая работа №5. Настройка автоматического запуска тестов в CI/CD
- 2.3Запуск автотестов в контейнерах (Docker)
- 2.4Практическая работа №6. Запуск автотестов в Docker-контейнере
- 2.5Управление тестовыми окружениями в Kubernetes
- 2.6Практическая работа №7. Запуск тестового окружения в Kubernetes
- 2.7Использование Terraform и Ansible для настройки тестовой инфраструктуры
- 2.8Практическая работа №8. Автоматизированное развертывание тестовой инфраструктуры с Ansible
- Блок 3. Работа с отчетностью и логами8
- 3.1Введение в системы отчетности тестирования
- 3.2Практическая работа №9. Настройка отчетности Allure для тестов
- 3.3Логирование тестов и анализ ошибок
- 3.4Практическая работа №10. Настройка логирования автотестов
- 3.5Интеграция отчетов в CI/CD
- 3.6Практическая работа №11. Автоматическая публикация отчетов в CI/CD
- 3.7Мониторинг автотестов в реальном времени
- 3.8Практическая работа №12. Настройка мониторинга автотестов с Prometheus
- Блок 4. Оптимизация тестирования6
- 4.1Оптимизация тестов: ускорение и параллельный запуск
- 4.2Практическая работа №13. Запуск тестов в многопоточном режиме
- 4.3Использование моков и заглушек
- 4.4Практическая работа №14. Использование моков для тестирования зависимостей
- 4.5Динамическое тестирование: генерация тестов на лету
- 4.6Практическая работа №15. Генерация тестов на основе случайных данных
- Блок 5. Автоматизированное тестирование в продакшене10
- 5.1Инструменты мониторинга тестов в продакшене
- 5.2Практическая работа №16. Мониторинг автотестов после релиза
- 5.3Тестирование в продакшене (Shift Right Testing)
- 5.4Практическая работа №17. Анализ логов пользователей и тестирование в продакшене
- 5.5Автоматизация тестирования безопасности (Security Testing)
- 5.6Практическая работа №18. Тестирование безопасности API
- 5.7Финальная оптимизация тестового процесса
- 5.8Практическая работа №19. Оптимизация тестового пайплайна
- 5.9Итоговый проект по автоматизации тестирования
- 5.10Практическая работа №20. Финальный проект по автоматизированному тестированию
Требования
- Базовое знание Python
- Установленная среда разработки (рекомендации по установке даются в начале курса)
Особенности
- Персональный наставник — вы работаете один на один с преподавателем
- Совмещение UI, API и unit-тестирования — полный стек автотестов
- Интеграция с DevOps-инструментами — Jenkins, Docker, Kubernetes, Ansible
- Практика по реальным кейсам — от написания тестов до запуска их в продакшене
- Гибкий график — занятия проходят по согласованному расписанию
Целевая аудитория
- Инженеры по ручному тестированию, переходящие в автоматизацию
- QA-специалисты, желающие внедрить тесты в CI/CD
- Python-разработчики, изучающие автоматизацию проверок
- Команды, внедряющие DevOps-подход в тестирование продуктов