Чему вы научитесь
- Проектировать и реализовывать UI-, API- и backend-автотесты на Python для современных микросервисных систем
- Строить автотестовые фреймворки с осознанной архитектурой, изоляцией и детерминизмом
- Работать с Playwright, pytest, HTTP/gRPC, Kafka и асинхронными сценариями на уровне бизнес-логики
- Проектировать сценарные API-клиенты и mock-сервисы для HTTP и gRPC
- Поднимать production-like тестовые стенды с Docker Compose и управлять инфраструктурой тестирования
- Писать нагрузочные сценарии на Locust, формировать профили нагрузки и анализировать метрики
- Анализировать клиентские и системные метрики (latency, RPS, CPU, память, сеть) и делать инженерные выводы
- Готовить детерминированные тестовые данные через сидинг и управлять состоянием системы
- Интегрировать автотесты и нагрузку в CI/CD с отчётами и историей запусков
- Понимать архитектуру микросервисов и выбирать корректный подход к тестированию в зависимости от сценария
- Мыслить как инженер на собеседованиях: объяснять решения, архитектуру и компромиссы
- Уверенно проходить технические и финальные интервью QA Automation Engineer
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
- Базовые знания Python. Понимание синтаксиса языка, умение работать с переменными, функциями, базовыми классами и библиотеками. Вам не нужно быть экспертом, но знание основ — обязательно.
-
Базовое понимание принципов программирования. Знание ООП, понимание структур данных (списки, словари и т.п.), базовых алгоритмов и принципов разработки — поможет увереннее осваивать архитектуру фреймворка и API-клиентов.
-
Готовность к обучению и инженерному мышлению. Курс предполагает активную работу: придётся разбираться в новых концепциях, запускать стенды, читать логи, анализировать метрики и писать код. Интерес к инженерной стороне процессов — важнее, чем опыт с конкретными инструментами.
-
Уверенное владение компьютером и рабочим окружением. Умение устанавливать и настраивать программы, работать с терминалом, пользоваться IDE (например, PyCharm или VS Code), использовать браузер для ручного тестирования и работы с Postman.
-
Рабочее окружение. Для прохождения некоторых уроков может понадобиться VPN (в зависимости от региона). Также вам потребуется современный компьютер с нормальной производительностью — достаточно ноутбука с 8 ГБ оперативной памяти и свежей системой. Ничего «сверхмощного» не требуется, но на старом железе запуск тестового стенда может быть затруднён.
Преподаватели курса
1 466
Как проходит обучение
Каждый урок состоит из нескольких ключевых элементов:
-
Теория: Подробные текстовые материалы с ясным объяснением, ссылками на дополнительные ресурсы и скриншотами, чтобы помочь вам понять сложные моменты.
-
Видео: Практические видеоуроки, где подробно объясняется выполнение заданий и работа с инструментами, показываются шаги решения реальных задач.
-
Тесты и задания: Каждый урок включает тесты и задания с автоматической проверкой для закрепления теоретических знаний. Это помогает убедиться, что вы усвоили материал.
-
Практическое задание: После теоретической части и тестов вам предстоит самостоятельно писать автотесты, нагрузочные тесты, скрипты, применять паттерны и изученные инструменты.
Курс построен так, чтобы вы могли погружаться в материал и усваивать его поэтапно. Вы читаете теорию, изучаете скриншоты, смотрите видеоуроки с практическими примерами, выполняете тесты и задачи, а затем закрепляете знания на практике, получая персональный фидбэк.
Что вы получите
- Целостное понимание профессии QA Automation Engineer. Вы не просто учитесь писать автотесты, а понимаете, как устроена профессия в целом: UI, API, backend, нагрузка, архитектура систем и место автоматизации в жизненном цикле продукта.
- Инженерное мышление вместо набора техник. Вы учитесь анализировать решения, видеть плюсы и минусы подходов, выбирать инструменты осознанно и понимать последствия архитектурных выборов — как в коде, так и в тестах.
- Практические навыки, востребованные на рынке. Работа с современным стеком, production-like стендом, реальными сценариями и задачами, с которыми сталкиваются QA Automation Engineers в компаниях, а не в учебных примерах.
- Опыт построения тестовых систем, а не отдельных тестов. Вы проходите путь от простых проверок к проектированию фреймворков, работе с инфраструктурой, изоляцией, детерминизмом, моками, сидинговыми сценариями и CI/CD.
- Реальные проекты для портфолио. В результате у вас есть оформленные инженерные проекты, которые можно показывать на собеседованиях и использовать как основу в реальной работе.
- Глубокую подготовку к собеседованиям. Вы получаете большую базу реальных вопросов и инженерных задач с интервью, понимание логики интервьюеров и навык уверенного технического диалога — без заучивания и шаблонных ответов.
- Умение объяснять и аргументировать решения. Курс формирует навык чётко и спокойно обсуждать архитектуру, тестовую стратегию, ошибки, компромиссы, опыт и ответственность — то, что реально оценивают на интервью.
- Системные знания, которые не устаревают. Фокус на принципах, а не версиях библиотек. Полученные навыки применимы в разных компаниях, технологиях и командах, а не привязаны к одному инструменту.
- Готовность к выходу на рынок. По завершении курса вы понимаете требования к QA Automation Engineer, умеете презентовать свой опыт, ориентируетесь в формате собеседований и готовы к реальной работе, а не только к обучающим задачам.