Автоматизатор тестирования на Python

Мне понравилось, что в курсе были в достаточном объёме охвачены интересовавшие меня темы: основы Python, ООП, API-тесты и тесты с применением Selenium.
Ревью были очень полезные, нравится, что сразу учат делать хорошо, и после ревью действительно лучше разбираешься в теме, даже если до выполнения проекта немного плаваешь.
Ну и не могу не отметить преимущество, из-за которого я выбираю Практикум уже второй раз: удобство платформы и текстового формата подачи материала! Лекции я не люблю и быстро теряю фокус внимания, а текстовый тренажёр даёт свободу изучать материал в удобное время и всегда к нему возвращаться.

Хотелось бы, чтобы были каникулы. Например, на другом курсе Яндекса ("Инженер по тестированию плюс") они были.
Также, возможно, больше общения в течение спринта с наставником. Мне кажется, было бы полезно назначать обязательные индивидуальные консультации, так как, вебинары, как правило, смотришь в записи.

Мне было нереально тяжело его совмещать с full-time работой. Поэтому пришлось израсходовать все академы и даже пару раз просить переносить дедлайн. Спасибо команде сопровождения, что с пониманием к этому отнеслись, и я смогла курс "добить" :)
Так что я бы сказала, что курс больше подходит тем, у кого много свободного времени.
Я не первая, кто с этим сталкивается — знакомые, проходившие другие курсы Практикума (например, Data Science), тоже с трудом вывозили.

Прохожу этот курс на данный момент. О выборе платформы еще не пожалела. В процессе всего периода обучения, куратор и наставник сопровождает студента. Учебные вопросы, организационные моменты, всегда открыты и готовы помочь. Очень благодарна своему куратору, она с пониманием относится к студентам, добра и отзывчива. Относительно курса, также, нет замечаний. И теория и практика, весь материал подается доступным языком. По времени, сам регулируешь, когда и в каких количествах уделять время обучению.

На данный период времени, недостатков пока не выявлено.

Курс для тех, у кого есть цель и желание развиваться в новой сфере и получать новые знания.

Долго искал площадку, где есть курс "Автоматизация тестирования на Python". Выбирал между многими популярными ресурсами, но остановился на Яндексе. В первую очередь мне понравилось чёткое описание программы: что и когда будем проходить, какие сроки (поскольку не на всех учебных платформах есть такой PDF файл, а просто красивые картинки, которые сбивают с толку). Достаточно удобный тренажёр: легкая доступность к темам, встроенные заметки, встроенный редактор кода (который сразу его проверяет, но само ДЗ после каждой темы надо делать в IDEA и проверять его будет ревьюер). Удобное общение через корпоративный мессенджер.

Периодически переставал работать тренажер. В целом - это не критично, чаще всего его поднимали быстро. Очень высокий темп курса. С одной стороны - это плюс. С другой стороны - сложно совмещать вместе с работой, чаще всего расстраивался, что многие успевают сдать проект в мягкий дедлайн.
Темы расписаны достаточно структурировано, но кажется надо немного обновить курс, посколько на реальных задачах используются другие навыки.

Перед тем как изучать автоматизацию на Python, будет очень большим плюсом, если у вас будут знания в сфере ручного тестирования. Посколько в написаниях автотестах очень важно понимать, как и какие кейсы нужно описывать в первую очередь, а какие можно опустить. Коротко: навыки ручного тестирования, помогут декомпозировать задачу.
Надо не забывать, что темы которые даются в программе - это база без лишней воды, которую обязан знать каждый тестировщик, но основная часть знаний - это самообразование.

Курсы определенно сильные. Цена курса не завышена по сравнению с конкурентами. Очень много практики. Много писать код, много в нем разбираться. Теория предоставлена лаконично и кратко. Вы не будете засыпать над тонной лекций и конспектов.

Задания не скучные. Тренажер работает удобно и без проблем. С нуля вы вырастите и будете хорошо разбираться в коде. Конечно же если у вас есть желание и цель его изучить. Особенно понравилось это то что в курсе предоставлена вся необходимая информация и не нужно сидеть и гуглить как это делать. Полистать теорию, либо воспользоваться YandexGPT для краткого пересказа урока, или воспользоваться шпаргалкой по теме (pdf формат после уроков). А на помощь вам придут куратор или наставник если есть вопросы по коду, теории, дедлайну и просто вас поддержать.

Тренажер в котором вы проходите задания и изучаете теорию был недоступен со стороны сервера, было буквально пару раз (по 30 минут). Это не критическая проблема. Но не мог же я написать что все замечательно )

1. У вас за спиной должны быть хотя бы курсы по ручному тестированию. А если будет год работы. Еще лучше. Но если вы с Python совсем не знакомы. Найдите хотя бы видеоролики для новичком. Либо параллельно читайте книгу по Python. Чтобы совсем не падать духом в самом начале. 2. Выделять и уделять много времени на обучение. Учеба сравнима с part-time работой. Готовьтесь много познавать. 

Много практики и отзывчивые коллеги по курсу. Реально сложные и интересные проекты

Высокий темп, неплохо было делать каникулы. Порой ревью может быть непонятно для новичка

Учите мат. часть, неплохо иметь базовое понимание питона, т.к без этого трудно будет . Плюс заложить на это время

Понравились решать задачи в курсе, учебный материал очень хороший и отлично описан.

Достаточно багов в тренажере. Это оставляет негативное впечатление об курсе;

Наставник не разу не ответил во время когда нужна помощь. Когда помощь нужна, приходиться ждать 48 часов на ответ. За это время можно полностью забыть как решал задачу;

Цена курса кусается;

Материал курса уже устарел и необходимо его обновлять;

Дипломная работа полностью устарела, необходимо исправлять.

Курс классный с точки зрения получения теории. Вы сможете закрыть пробелы в знаниях, если они у вас есть. Курс хорошо подойдет новичкам, которые хотя бы маленько знают язык Python.

Курс не подойдет людям, которые уже работают автоматизаторами. Можно получить негатив

Обучаясь на курсе я понял, что могу грамотно распределять свое время для выполнения проекта. Особенно понравилось ревью, так как за счет его ты реально начинаешь углубляться и понимать задачу проекта – знания откладываются именно на этом этапе (за счет ревью ты направляешь свои мысли в нужное русло, что очень помогало в будущем обращать внимание на детали, которые не описывают в теории тренажера). Также понравилось отношение Практикума к студентам: если ты не укладываешься в сроки сдачи проекта, всегда есть возможность договориться с куратором прислать проект немного позже. Очень понравилась работа моего наставника Никиты Олюкова: практически на любой вопрос у него был ответ, и за хорошо выполненную работу он мог даже похвалить :). В общем 10 из 10 баллов, все -таки это было классный опыт)

Первые проекты ревью было скомканным: создавалось ощущение, что если мой код просто работает, то все ок. Хотелось получить хоть какие-то рекомендации по улучшению кода, этого вначале не хватало, после 2 проектов ревью стало более развернутым. Могу отметить только этот минус, в остальном все было отлично)

Не бойтесь научиться писать автотесты: вначале может показаться, что это очень сложно, однако по мере прохождения курса начинаешь все больше и больше понимать код и чувствовать себя увереннее. Также стоит научиться распределять свое время на обучение, много гуглить и задавать как можно больше вопросов, если что-то не понятно, наставники в беде не оставят)

На курсе изучаются основные инструменты и практики автотестирования. Изучение идет постепенно, от основ Python, ООП, к написанию простых unit-тестовов, и затем к тестам API и к UI-тестированию.

После окончания обучения навыков уже хватает для написания относительно несложных автотестов, которые могут запускаться в разных браузерах и фиксировать результаты выполнения в отчетах Allure.

Начиная с середины курса задания в проектах сильно усложняются. Зачастую информации в тренажере было недостаточно для выполнения заданий, из-за чего приходилось по несколько раз пересматривать вебинары наставника, делать скриншоты его экрана и переписывать код в свой проект. Такая труднодоступность нужной информации раздражала.

Также есть некоторые вопросы к теории, т. к. несколько раз ревьюер просил переделать задание с комментарием, что я использовала уставшие методы (хотя я брала их из теории).

Несмотря на сложности в процессе выполнения заданий и полнейшей фрустрации в начале дипломного проекта, все же могу сказать, что этот курс реально осилить - и получить на выходе действительно полезные и применимые знания.

Думаю, что новичкам не из сферы IT будет довольно сложно. Поэтому советую перед прохождением курса изучить хотя бы на минимальном уровне Python, HTML.

структурированная информация, минимум воды все только по делу, опытный наставник с большим багажом знаний, который чуть глубже погружал в курс, куратор всегда на связи + классное комьюнити

хотелось бы 2 вебинара в неделю а не 1 (например в начале спринта и через неделю ближе к концу), форма обратной связи в каждом спринте (надоедает заполнять)

Для новичка который первый раз видит ЭВМ - пойдет.

БАГИ БАГИ БАГИ в тренажере. Поддержка просто отмазывается (проблем не найдено). Стоит вырезать код и вставить обратно в тренажер как всё работает.
Очень слабый курс. Отсутствует обучение программному обеспечению для автоматизации типа докера, дженкинса и т.д. Хотя на другом курсе Java это присутствует.

Слишком много бредовых UI тестов, при этом API тестирование почти отсутствует. Руководство курса тянет крайне слабых студентов. В итоге получается что студент на дипломе не знает как коммитать, что такое пул реквест и т.д. Зачем такие сырые чуваки на рынке ???

Если не жалко выкинуть ~80 тысяч рублей, или за Вас платит работодатель, то пойдет.