UI ТЕСТИРОВАНИЕ НА PYTHON
Текстовый курс "UI автоматизация тестирования на Python" позволяет изучить основы профессии Automation QA с использованием актуальных технологий, а также освоить AI программирование (вайбкодинг).
О курсе
О курсе
Курс «UI тестирование на Python» создан для тех, кто хочет с нуля освоить автоматизацию тестирования веб‑интерфейсов и получить востребованную профессию. Вы научитесь писать стабильные автотесты на Python с помощью Playwright и pytest, применять лучшие паттерны в UI автоматизации, работать с базами данных PostgreSQL и SQLite и генерировать код с помощью нейросетей. Особое внимание уделяется реальной практике: все тесты запускаются в CI/CD (GitHub Actions), а для отладки используется Trace Viewer.
По окончании курса у вас будет готовый проект автоматизации для живого веб‑приложения — серьёзный кейс для портфолио, а также сертификат, подтверждающий полученные навыки. Курс построен от простого к сложному, чтобы даже новичок через два месяца уверенно чувствовал себя в профессии UI‑автоматизатора.
Уровень: Начальный
Длительность: 40 часов
Тип обучения: Текстовый курс (что это?)
Для кого этот курс
- Для новичков: Для тех, кто начинает свой путь в IT и хочет освоить профессию тестировщика автоматизатора
- Для автоматизаторов тестирования на других языках программирования:
- на этом курсе Вы сможете изучить автоматизированное тестирование на Python. На курсе предусмотрен модуль по основам Python
- Для ручных тестировщиков, которые хотят расширить свои компетенции и изучить API автоматизацию
- Изучите основы профессии Python Automation QAВы сможете претендовать на вакансии, где требуются автотесты на Python, даже если раньше не программировали. Курс даёт фундамент, достаточный для прохождения технических собеседований и выполнения тестовых заданий.
- Сможете претендовать на зарплату на 30–50% выше, чем у ручных тестировщиковПо данным рынка, Automation QA зарабатывает существенно больше. Курс даёт именно те hard skills, за которые платят больше. Вы окупите его стоимость за первую же зарплату.
- Научитесь автоматизировать рутину — освободите до 30% рабочего времениВместо ручной перепроверки UI и баз данных вы напишете скрипты, которые будут делать это за вас. Результат — вы тратите силы на более интеллектуальные задачи, а не на клики и сравнения.
- Начнёте уверенно работать с современным стеком (Playwright, pytest, PostgreSQL, CI/CD)Вы перестанете теряться при упоминании этих терминов на собеседованиях. На практике настроите интеграцию с GitHub Actions — навык, который требуется в 80% вакансий middle-уровня.
- Сократите время написания тестов в 2–3 раза за счёт ИИВы освоите генерацию автотестов с помощью нейросетей. Это означает, что вы будете сдавать задачи быстрее коллег, а значит — станете ценным сотрудником с прицелом на повышение или более высокий оффер.
- Получите готовый портфельный проект — «козырь» для резюмеРаботодатели смотрят не на сертификаты, а на код. У вас будет репозиторий на GitHub с рабочим пайплайном автотестов для реальной системы. Это доказывает ваш уровень без лишних слов.
Необходимые знания
Необходимые знания
- Теория функционального тестирования (желательно, но необязатально)
- Основы Python (желательно, но необязатально)
- Опыт работы с веб-приложениями
- Основы языка программирования Python
- Основы объектно‑ориентированного программирования в Python
- Знакомство с Playwright — главным инструментом для UI автоматизации
- Знакомство с тестовым фреймворком Pytest
- Написание первых автотестов
- Знакомство с популярными паттернами проектирования автотестов
- Работа с БД
- Работа с GitHub
- Работа с Git
- Работа с CI/CD GitHub Actions
- Запуск тестов в CI/CD GitHub Actions
- Обзор AI инструментов для программирования
- Написание первого автотеста с помощью AI (вайбкодинг)
- Полноценный проект настоящих автотестов для тестовой системы
- Настройка пайплайна в GitHub Actions
- Публикация проекта автотестов на GitHub, запуск пайплайнов
- Проверка практического проекта и выдача сертификата