Онлайн-курс «Инженер по тестированию» от сервиса Яндекс Практикум: программа и цены. 4 месяца обучения по профессии QA тестировщик с нуля с выдачей диплома о профессиональной переподготовке. Обучаем профессии QA инженера дистанционно.

Вы научитесь программировать на Java, работать с фреймворками Maven и JUnit, тестировать пользовательские интерфейсы и настраивать CI. Соберёте мощное портфолио, повысите уровень мастерства и сможете претендовать на повышение или работу в крупной IT-компании.

Освойте одну из самых востребованных профессий в России и за границей

Выполняйте ручное тестирование веб-приложений, находите ошибки в продукте. Узнайте все о тест-дизайне.

• Овладейте искусственным интеллектом для максимально эффективного тестирования ПО.
• Что такое генеративный ИИ и LLM
• Как работают LLM (на пальцах): трансформеры, обучение, контекст
• Обзор популярных моделей: ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT, Qwen — их особенности для QA
• Этические аспекты, ограничения, галлюцинации
• Практика:
• Знакомство с интерфейсами LLM
• Первые промпты: простые запросы
• Сравнение ответов разных моделей
• Анализ точности и полезности ответов
• Генерация чек-листов, тест-кейсов, сценариев
• Создание входной и выходной документации
• Автоматическое формирование отчетов по результатам тестирования
• Практика:
• Написание промптов для генерации чек-листов
• Создание тест-кейсов из требований
• Автоматическое формирование отчета по багам
• Адаптация промптов под разные модели
• Генерация тест-данных
• Симуляция пользовательского поведения
• Формулировка и оформление баг-репортов
• Уточнение шагов воспроизведения
• Практика:
• Генерация набора тестовых данных
• Получение идей для нестандартного тестирования
• Оформление и улучшение баг-репортов
• Переписывание непонятных описаний
• Генерация автотестов (Selenium, Playwright и др.)
• Помощь в написании SQL-запросов, API-запросов
• Работа с шаблонами и примерами (few-shot prompting)
• Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought)
• Практика:
• Написание простых автотестов с помощью ИИ
• Генерация API-запросов по спецификации
• Проверка и оптимизация SQL-запросов
• Создание шаблонов для повторяющихся задач
• Проверка соответствия стандартам UX/UI
• Поиск типичных ошибок дизайна
• Генерация идей для улучшения юзабилити
• Практика:
• Использование ИИ для проверки доступности и удобства
• Анализ скриншотов (при наличии multimodal моделей)
• Генерация предложений по улучшению интерфейса
• Промпты для анализа логики кода
• Выявление уязвимостей и антипаттернов
• Проверка соответствия требованиям
• Обнаружение дублирования, проблем в тестах
• Практика:
• Анализ фрагментов кода на безопасность и качество
• Проверка тест-сценариев на наличие антипаттернов
• Декомпозиция требований на user stories
• Оценка и доработка сгенерированных тестов
• Встраивание ИИ в ежедневную работу тестировщика
• База промптов для разных задач
• Шаблоны и менеджеры промптов
• Внедрение в команду: обучение, внедрение, мотивация
• Практика:
• Разработка персонального набора полезных промптов
• Работа с системами управления задачами через ИИ
• Обсуждение: как внедрить промпты в свою команду
• Мозговой штурм: идеи автоматизации и оптимизации
• Реальные кейсы использования промптинга в QA
• Лучшие практики, распространенные ошибки
• Критическое мышление при работе с ИИ
• Практика:
• Финальное задание:
• Создать комплексный набор тест-кейсов
• Сгенерировать отчет по багам
• Проверить качество тестов и кода
• Обсуждение решений, обмен опытом
• Демонстрация полученных результатов