Инженер по тестированию

Чему вы научитесь

• Проводить смоук-тестирование по чек-листам и тест-кейсам
• Составлять тест-анализ и тест-дизайн (классы эквивалентности, граничные значения)
• Писать баг-репорты и работать с жизненным циклом бага
• Тестировать веб-интерфейс, включая кросс-браузерность и адаптивность
• Тестировать API и базы данных (Postman, Swagger, SQL)
• Расследовать инциденты по логам и консоли
• Тестировать мобильные приложения на эмуляторе
• Писать API-автотесты на Python с pytest и requests
• Создавать UI-автотесты в Playwright
• Настраивать CI/CD в GitHub Actions
• Применять нейросети для генерации тест-кейсов, чек-листов и анализа логов

Программа курса

21 модуль · 78 часов теории и 182 часа практики (тариф «Инженер по ручному тестированию»); с автоматизацией добавляется 86 часов теории и 202 часа практики

1. 1Основы тестирования и отчёты об ошибках

   • Анализ входящих артефактов: тикета, требований, макета
   • Выполнение смоук-теста по готовым чек-листам и тест-кейсам
   • Сравнение ожидаемого и фактического результатов
   • Оформление баг-репортов
   • Жизненный цикл бага
2. 2Тест-анализ и тест-дизайн

   • Декомпозиция требований
   • Объекты тестирования
   • Серые зоны в тестировании
   • Классы эквивалентности
   • Граничные значения
   • Оптимизация тестовых данных
   • Составление чек-листов
   • Написание тест-кейсов
3. 3Исследовательское и регресс-тестирование

   • Приоритизация тестов
   • Статусы тест-рана: Passed, Failed и Blocked
   • Исследовательское тестирование
   • Severity и Priority
   • Ретест и минимальный регресс
   • Формирование отчёта, работа в TMS
4. 4Тестирование веб-интерфейса

   • Сверка с макетом (измеримые параметры)
   • Кросс-браузерность, адаптивность
   • DevTools (Elements, Network, Console)
   • Фиксация доказательств по шаблону
5. 5Тестирование бэкэнда: API и базы данных

   • HTTP, REST
   • Postman, Swagger
   • Позитивное/негативное тестирование API
   • SQL (команды SELECT, WHERE, LIMIT)
   • Связь API и базы данных
   • Сквозная проверка
6. 6Расследование инцидентов: логи и консоль

   • CLI (SSH, навигация)
   • Логи (уровни, структура)
   • Команды grep, tail, less
   • Алгоритм расследования инцидента
   • Сохранение доказательств
7. 7Мобильное тестирование

   • Android Studio, эмулятор, установка APK
   • Сценарии: установка, прерывания, ориентация, фон
   • Logcat для сбора логов
8. 8Итоговый проект по ручному тестированию

   • Составление тест-плана и проведение тестирования веб-версии, API и базы данных, логов, мобильной версии
   • Подготовка полного комплекта артефактов и сводки отчёта
9. 9Нейросети для тестировщиков

   • Устройство нейросетей
   • Промпт-инжиниринг
   • Выбор ИИ-инструментов для разных задач
   • Применение ИИ для декомпозиции требований, создания чек-листов и тест-кейсов, валидации требований, составления тест-планов, автоматизации тестирования, генерации тестовых данных, проектирования матрицы покрытия, анализа логов и метрик
10. 10Computer Science (компьютерные науки)+35

    • Введение
    • Устройство компьютера
    • Данные: от электричества к нулям и единицам
    • Операционные системы
    • Файлы, программы и память
    • Интернет и HTTP
    • Понятие алгоритма
    • Выполнение и визуализация алгоритмов
    • Архитектура компьютера и данные
    • Ядро операционной системы
    • Процессы и многозадачность
    • Управление памятью
    • Файлы и диск
    • Компьютерная сеть и модель OSI
    • Протоколы и стандарты
    • Алгоритм как формальная система команд
    • Базовые структуры алгоритмов
    • Эффективность алгоритмов и выбор решений
    • Путь данных: от алгоритма до физического сигнала
    • Инженерное мышление
    • Понятие и уровни IT-систем
    • Визуализация систем и процессов
    • Документация: форматы, типы, правила составления
    • Декомпозиция задач
    • Принципы системного анализа
    • Основы проектирования решений
    • Agile и инженерные практики
11. 11Подготовка к поиску работы1 месяц

    • Составление резюме с проверкой HR-экспертов
    • Написание сопроводительных писем
    • Стратегия поиска работы
    • Исследование ресурсов с вакансиями
    • Презентация опыта рекрутерам и нанимающим менеджерам
    • Подготовка к техническим собеседованиям
    • Обсуждение зарплаты и условий работы
12. 12Активный поиск работыДо 8 месяцев

    • Доступ к вакансиям и стажировкам партнёров
    • Подключение к Карьере от Практикума
    • Тренировка прохождения технических и HR-собеседований
    • Работа над реальными проектами в Мастерской
    • Воркшопы с HR-экспертами
13. 13Вход в автоматизацию. Первый тест

    • Основы Python для тестировщика
    • Пирамида тестирования
    • Библиотеки pytest и requests
    • Основы Git (команды commit, push)
14. 14Pytest: структура, параметризация, фикстуры

    • Параметризация тестов
    • Создание фикстур (setup/teardown)
    • Использование маркёров (skip, xfail)
    • Организация тестов в проекте
15. 15Git и работа с версиями

    • Ветвление (branch, merge)
    • Создание пул-реквестов
    • Разрешение конфликтов слияния
    • Проведение код-ревью
16. 16API-автотесты: продвинутые проверки

    • Тестирование CRUD-операций (POST, PUT, DELETE)
    • Проверка схем ответа с помощью Pydantic
    • Написание негативных тестов (ошибки 4XX)
    • Работа с токенами авторизации
17. 17UI-автотесты: Playwright, селекторы, ожидания

    • Фреймворк Playwright
    • Поиск надёжных локаторов
    • Работа с автоожиданиями
    • Базовые действия (клик, ввод текста)
    • Создание скриншотов
18. 18Отчёты и изоляция: Allure + фикстуры через API

    • Интеграция Allure-отчётов
    • Добавление шагов и вложений
    • Создание фикстур для подготовки и очистки данных через API
    • Обеспечение изоляции тестов
19. 19Работа с базами данных в автотестах

    • Основы SQL (SELECT)
    • Подключение к базе данных из Python (psycopg2)
    • Использование фикстур для проверки состояния базы данных и её очистки
20. 20Мини-CI: GitHub Actions

    • Основы CI/CD
    • Написание воркфлоу на YAML
    • Автоматический запуск тестов в GitHub Actions
    • Сохранение и публикация Allure-отчётов
21. 21Итоговый проект по автоматизированному тестированию

    • Анализ требований
    • Проектирование фреймворка
    • Написание UI- и API-тестов
    • Интеграция с базой данных
    • Настройка CI
    • Подключение отчётов в Allure

Преподаватели: Сергей Бережной

Кому подойдёт курс

Как проходит обучение

Формат

онлайн

Расписание

учитесь когда удобно, главное — уложиться в спринт

Объём

78 часов теории и 182 часа практики (тариф «Инженер по ручному тестированию»); с автоматизацией добавляется 86 часов теории и 202 часа практики

Срок

4 месяца (ручное тестирование); с автоматизацией +5 месяцев

Практика

70% курса — практика, 15+ проектов

Документ

Диплом о профессиональной переподготовке

Бонусы: Бесплатный доступ к ведущей платформе для тестировщиков на время курса; Скидка после прохождения бесплатной части; Преимущество при отборе в Яндекс Крауд

Стоимость обучения

Плюсы и минусы

Оценка редакции Курсографа по фактам со страницы курса.

Отзывы о школе Яндекс Практикум

О школе пока нет отзывов на Курсографе.

Учились здесь? Оставьте отзыв

Частые вопросы о курсе

Похожие курсы в других школах

• Руководитель команды тестирования (QA-Lead)Учебный Центр «Специалист» · 4 месяца 159 290 ₽ ›
• Тестирование ПО. Уровень 1. Тестировщик программного обеспеченияУчебный Центр «Специалист» · 40 часов 32 490 ₽ ›
• Тестирование ПО. Тест-дизайнерУчебный Центр «Специалист» · 96 часов 52 190 ₽ ›
• Инженер систем сервисов и сетей LinuxУчебный Центр «Специалист» · 168 часов 118 490 ₽ ›