Автотестировщик на Python

Введение в обучение

Как разобраться в новой теме, работать с книгами и статьями, выстроить план обучения и найти время.

Введение в автотестирование

Что стоит знать об автотестировании и как стать тестировщиком-автоматизатором.

Начало работы с Python

Введение в языки программирования, установка Python, стандарты PEP 8, выбор и настройка IDE (PyCharm, Cursor).

Cursor для автотестов на Python

Настройка Cursor, управление контекстным окном, использование продвинутых возможностей и рабочих паттернов. Проект: агрегатор заметок с ИИ-суммаризацией.

Типы данных в Python

Работа с числами, булевыми переменными, строками, списками, кортежами, множествами и словарями.

Функции

Создание функций, аргументы, args/kwargs, локальные и глобальные переменные, документация.

Условия, циклы и рекурсии

Условные операторы, тернарный оператор, циклы, рекурсии, оптимизация кода.

Модули и файлы

Импорт модулей, создание модулей, работа с файлами.

Введение в нейросети

Основы нейросетей, составление промптов, работа с ChatGPT и GigaChat.

Нейросети для разработчиков и автотестировщиков

Использование нейросетей для написания кода, автокомплитеров, изучения языков и документирования.

ИИ-ассистенты в работе тестировщика

Проект: веб-скрейпер для AppStore. Декомпозиция задач, работа с контекстом нейросети, отладка кода. Проект: анализатор сайтов по домену.

Углублённое программирование

Лямбда-функции, comprehensions, итераторы, генераторы, исключения, даты, регулярные выражения.

Основы объектно-ориентированного программирования

Классы, инкапсуляция, наследование, полиморфизм, ООП на Python.

Дополнительные уроки по Python

Работа с базами данных и библиотекой Requests.

Основы автотестирования

Написание тестовых функций, использование плагинов.

Автотестирование фронтенда с помощью Selenium

Инструменты автоматизации, Selenium IDE, Selenium WebDriver, фикстуры PyTest, параллельное тестирование.

Дополнительные инструменты автотестирования фронтенда

Allure Report, BDD-разработка, Playwright.

Сбор и очистка тестовых данных через нейросети

Аудит данных, нормализация, проверка качества.

Автоматизированное тестирование программного интерфейса (API)

Автоматизация API-тестов, проверка запросов, формирование отчетов, работа с тестовыми данными.

Тестирование сервисов на базе нейросетей

Использование ИИ по API, безопасность проекта перед деплоем. Проект: тестирование безопасности приложения.

Агентный подход в тестировании

Различия между агентами и нейросетями, роль оркестратора, карта агентных инструментов 2026.

Автотестирование мобильных приложений

Особенности тестирования на Android и iOS.

Подход непрерывной интеграции и доставки (CI/CD)

Принципы CI/CD, использование Jenkins и GitLab CI.

Карьерный акселератор

Поиск работы в Европе, модель STAR, использование LinkedIn.

Многоагентный конвейер в тестировании

Организация работы нескольких агентов, передача контекста, сборка многоагентного воркфлоу.

Этика и безопасность работы с нейросетями

Ответственность за ошибки ИИ, этические нормы, защита данных, риски.

SQL и базы данных

Проектирование БД, PostgreSQL, операторы SQL, транзакции, ER-диаграммы, оконные функции, DDL.

Итоговый проект по автотестированию

Создание итогового проекта.

Онлайн

• Анна Хворостьянова
• Любовь Бурцева
• Вьет Нгуен
• Илья Воронцов
• Анастасия Заречнева
• Виктор Коваль
• Иван Лауре
• Александр Добычин
• Андрон Алексанян

• Автоматизированное тестирование на Python
• Работа с нейросетями (ChatGPT, GigaChat, Cursor)
• Написание автотестов для фронтенда (Selenium, Playwright)
• Автотестирование API
• Автотестирование мобильных приложений (Android, iOS)
• Работа с базами данных (SQL, PostgreSQL)
• Объектно-ориентированное программирование
• CI/CD (Jenkins, GitLab)
• Сбор и очистка данных
• Агентный подход в тестировании
• Карьерное позиционирование

• Тестировщики, желающие перейти на автоматизацию
• Начинающие разработчики, интересующиеся тестированием
• Специалисты, желающие интегрировать нейросети в рабочий процесс

Оставьте заявку на карьерную консультацию