Онлайн 🎓 Диплом о профессиональной переподготовке

Автоматизатор тестирования на Python

Логотип Яндекс Практикум Яндекс Практикум Отзывов пока нет

Курс готовит автоматизаторов тестирования на Python: от основ программирования и ООП до построения процесса автоматизации в проекте. Подойдёт начинающим тестировщикам и тем, кто хочет освоить программирование для тестирования. В итоге слушатель собирает портфолио из проектов и получает диплом о профессиональной переподготовке.

Объём
Базовый тариф: 158 часов теории и 142 часа практики. Расширенный тариф: +11 часов теории и +54 часа практики.
Срок
Базовый тариф — 5 месяцев, расширенный — 6 месяцев.
Формат
Онлайн
Документ
Диплом

Чему вы научитесь

  • Автоматизировать тестирование веб-приложений и API
  • Писать код на Python и работать с репозиторием Git
  • Тестировать UI веб-приложений с помощью Selenium и DevTools
  • Выстраивать процесс автоматизации с покрытием сервисов тестами на всех уровнях
  • Применять принципы ООП и писать консольные приложения
  • Проводить юнит-тесты на Python с использованием pytest и оценивать покрытие кода
  • Использовать ИИ для генерации тестовых данных, анализа логов и составления матрицы покрытия
  • Настраивать CI/CD с GitHub Actions и работать с Docker (в расширенном тарифе)

Программа курса

16 модулей · Базовый тариф: 158 часов теории и 142 часа практики. Расширенный тариф: +11 часов теории и +54 часа практики.

  1. 1Введение в специальность
    • Чем занимается автоматизатор тестирования
    • Почему Python
    • Как проходить курс
  2. 2Основы Git
    • Настройка окружения и знакомство с командной строкой
    • Работа с Git
    • Основы работы с ветками в Git
  3. 3Основы Python
    • Знакомство с Python
    • Ветвления
    • Списки
    • Циклы
    • Операции со строками
    • Словари и коллекции
    • Функции
    • Классы и объекты
  4. 4ООП: наследование и полиморфизм
    • Наследование
    • Множественное наследование
    • Статические методы
    • Методы класса
    • Область видимости
  5. 5ООП: инкапсуляция
    • Наследование
    • Лямбда-функции
    • Инкапсуляция
    • Обработка исключений
  6. 6Юнит-тестирование
    • Консоль и командная строка
    • Продвинутая работа с командами в Git
    • Основы юнит-тестов и pytest
    • Ассерты
    • Параметризация
    • Фикстуры
    • Оценка покрытия
  7. 7UI-тестирование
    • Архитектура веб-приложений
    • DevTools
    • Введение в UI-тестирование
    • Selenium: поиск элементов
    • Selenium: базовые методы
  8. 8Page Object Model
    • Page Object
    • Allure
    • Структура проекта
  9. 9Тестирование API
    • Введение в API
    • Как тестировать API с помощью Python
    • Подготовка к автоматизации
    • Моки
  10. 10Архитектура
    • Понятие архитектуры, её виды и паттерны
    • Как покрывать тестами разные уровни программы
    • Рабочие задачи автоматизатора
    • Подготовка к итоговому проекту
  11. 11Итоговый проект
    • Создадите проект, который объединит весь изученный материал
    • Покроете тестами веб-приложение, API и напишете юнит-тесты на отдельную функциональность
  12. 12Основы работы с базами данных
    • Тестирование баз данных
    • SQL-запросы
    • Агрегирование данных
    • Связывание таблиц
  13. 13Принципы работы с ИИ
    • Принципы и ограничения
    • Выбор инструментов
    • Основы промптинга
    • Планирование и декомпозиция
  14. 14Применение ИИ в тестировании
    • Тест-дизайн и документация
    • Код автотестов и классы Page Object
    • Генерация данных и SQL-скриптов
    • Анализ логов и метрик
  15. 15Инфраструктура (расширенный тариф)
    • Контейнирование приложения с помощью Docker
    • Управление связанными сервисами через Docker Compose
    • Настройка базового пайплайна CI/CD с помощью GitHub Actions
    • Организация автоматических уведомлений о результатах пайплайнов
  16. 16Итоговые проекты расширенного тарифа
    • UI-автотесты для веб-приложения
    • Использование марок pytest
    • Выполнение JS-скриптов в консоли браузера
    • ActionChains в Selenium

Преподаватели: Эрик Бурыгин, Виктор Медведев, Артём Иванюта, Евгений Мичурин, Алёна Тямейкина, Сергей Царёв, Никита Олюков, Ксения Лущева, Ксения Джха

Кому подойдёт курс

Начинающие тестировщики

Освоят Python и инструменты автоматизации, соберут портфолио и смогут повысить квалификацию.

Опытные ручные тестировщики

Научатся писать автотесты для веб-приложений и API, проводить юнит-тесты и развивать инфраструктуру.

Тем, кто хочет освоить программирование

Изучат Python и ООП на практике, напишут первые приложения и автотесты.

Подготовка: Для обучения на курсе рекомендуется уделять занятиям не менее 15 часов в неделю. Опыт в ручном тестировании не обязателен, но влияет на нагрузку.

Как проходит обучение

Формат
онлайн
Расписание
Два формата: с дедлайнами (обучение спринтами, модули открываются по расписанию) и в своём темпе (без дедлайнов, доступ по мере продвижения). Вебинары для разбора сложных тем проходят онлайн в будние каждые 2 недели.
Объём
Базовый тариф: 158 часов теории и 142 часа практики. Расширенный тариф: +11 часов теории и +54 часа практики.
Срок
Базовый тариф — 5 месяцев, расширенный — 6 месяцев.
Практика
Практика в тренажёре, на воркшопах и в проектах. В базовом тарифе 7 проектов, в расширенном — 10 проектов.
Документ
Диплом о профессиональной переподготовке

Бонусы: При оплате курса до 23 октября — 6 курсов в подарок: «Управление ИИ-агентами», «Работа со стейкхолдерами продукта», «Шаблоны проектирования и принципы „чистого“ кода», «DevOps: как устроена доставка кода», «Управление коммуникацией в IT-командах», «Сложные переговоры».; 8 индивидуальных встреч с опытным автоматизатором (в расширенном тарифе).; Возможность вернуть налоговый вычет до 13% от стоимости курса.; Скидка до 20% при оплате всего курса сразу.

Стоимость обучения

Для частных лиц 72 000 ₽

💳 Можно платить частями от XX 000 ₽/мес на 36 месяцев или кредит до 36 месяцев. Точные суммы не указаны.

Сравнение с рубрикой «IT и программирование» (1504 курсов с ценой): медиана — 44 000 ₽, большинство программ — от 5 000 ₽ до 148 400 ₽. Этот курс дороже медианы на 64%.

5 000 ₽148 400 ₽
Смотреть курсы рубрики подешевле →

Плюсы и минусы

Оценка редакции Курсографа по фактам со страницы курса.

Сильные стороны

  • Программа включает 10 проектов на основе реальных данных (в расширенном тарифе), что позволяет собрать портфолио.
  • Обучение ведут практикующие специалисты из Яндекса и других крупных IT-компаний.
  • Есть два формата обучения: с дедлайнами и в своём темпе, что помогает совмещать учёбу с работой.
  • По окончании выдаётся диплом о профессиональной переподготовке.

На что обратить внимание

  • Точная стоимость курса не указана на странице — нужно уточнять на сайте или у менеджера.
  • Для освоения программы за 5 месяцев рекомендуется уделять не менее 15 часов в неделю.
  • Расширенный тариф с индивидуальными встречами и дополнительными проектами стоит дороже и длится дольше.

Отзывы о школе Яндекс Практикум

О школе пока нет отзывов на Курсографе.

Учились здесь? Оставьте отзыв

Частые вопросы о курсе

За 5 месяцев правда можно освоить автоматизацию?

Да, если уделять занятиям не меньше 15 часов в неделю, выполнять практические задания и общаться с наставниками.

Какая будет нагрузка?

От 15 до 20 часов в неделю — зависит от вашего опыта в ручном тестировании. Теория и тренажёр доступны 24/7.

Какие есть форматы обучения?

Два формата: с дедлайнами (обучение спринтами, модули открываются по расписанию) и в своём темпе (без дедлайнов, доступ по мере прохождения).

Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?

В программе предусмотрены каникулы: сможете отдохнуть или повторить сложные темы.

Какой документ выдают после обучения?

Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.

Можно ли оплатить курс частями?

Да, доступна оплата частями без переплат или кредит до 36 месяцев. Также есть скидка до 20% при оплате всего курса сразу.

Похожие курсы в других школах

Все курсы рубрики «IT и программирование» →

Информация о курсе подготовлена редакцией Курсографа по странице курса на сайте школы, обновлено 24 октября 2026.

72 000 ₽Яндекс Практикум
На сайт курса