1. SQLMap - Это автоматизированный инструмент для тестирования проникновения, который позволяет обнаруживать и эксплуатировать уязвимости SQL инъекций в веб-приложениях. SQLMap поддерживает широкий спектр баз данных, включая MySQL, Oracle, PostgreSQL и другие.
SQLMap может тестировать уязвимости в параметре "id" веб-страницы. С помощью него также можно эффективно обнаружить и эксплуатировать SQL-инъекции, способствуя улучшению безопасности данных. Инструмент предлагает различные типы инъекций и подробно проанализирует технологии веб-приложения, обеспечивая комплексное тестирование безопасности базы данных.
Плюсы:
- Поддержка многих баз данных.
- Гибкие опции для различных уровней тестирования.
Минусы:
- Сложно анализировать большой объем вывода.
- Требует некоторого уровня технической подготовки.
- Его могут обнаружить некоторые системы безопасности.
2. NoSQLMap - Этот инструмент нацелен на автоматизацию эксплуатации и обнаружение уязвимостей в NoSQL-базах данных. Если ваша организация использует такие системы как MongoDB, CouchDB или другие NoSQL решения, NoSQLMap станет вашим незаменимым помощником.
Плюсы:
- Автоматизация тестирования безопасности систем NoSQL.
- Помогает выявлять распространенные уязвимости.
Минусы:
- Ограниченный набор поддерживаемых баз данных по сравнению с SQLMap.
3. DataSunrise Database Security - DataSunrise включает в себя механизмы обнаружения угроз, маскировку данных и аудит, обеспечивая комплексную защиту баз данных в режиме реального времени. Поддерживается работа с популярными облачными провайдерами и базами данных.
Плюсы:
- Комплексная защита баз данных с функциями обнаружения угроз, маскировки данных и аудита.
- Предлагает функцию регистрации каждой транзакции SQL.
Минусы:
- Платный.
- Сложная установка и настройка.
4. Greenbone Security Manager (GSM) - GSM представляет собой решение для управления уязвимостями, которое охватывает не только тестирование баз данных, но и широкий спектр IT-инфраструктуры. Этот инструмент помогает находить, классифицировать и устранять уязвимости.
Включает в себя OpenVAS, средство активного мониторинга узлов сети и управления уязвимостями. Предлагает мультисканерную архитектуру и удобный веб-интерфейс для анализа результатов сканирования, делая процесс управления уязвимостями более эффективным.
Плюсы:
- Широкий спектр функций для управления уязвимостями в IT-инфраструктуре.
У каждого тестера есть свои раздражители, поэтому этот пост будет сугубо субъективным, основанном на наших реальных событиях
🔴Бесит, когда забывают учесть время на тестирования в планировании задач
🔴Бесит, когда говорят «быстренько протестируй, пожалуйста»
🔴Бесит, когда после тестирования задачи меняются требования к ней
🔴Бесит, когда разработчик не прописывает, что именно он сделал в задаче, а что нет и по какой причине
🔴Бесит, когда задают вопрос, не пользуяюсь правилом 15 минут
🔴Бесит, когда важные решения происходят в личных чатах, о которых ты узнаешь случайно 🔴Бесит, когда тебе нужен напарник, но «поиск нового тестера сейчас не в приоритете»
🔴Бесит, когда уходишь на обед и ты сразу становишься всем нужен
🔴Бесит, когда ты закончил свой рабочий день, а коллега с другим часовым поясом начинает активничать в вашем чате
🔴Бесит, когда предлагаешь классное решение проблемы, но все отказываются от него, потому что все привыкли делать как привыкли и не важно, что их метод давно устарел
Один из самых критичных багов, который привел к непоправимым последствиям для компании, произошел с марсоходом NASA — Mars Climate Orbiter. В 1999 году он был потерян из-за ошибки в расчетах, вызванной использованием английских единиц измерения вместо метрической системы одним из подрядчиков NASA. Это привело к неправильному маневрированию аппарата, который в результате был утерян при входе в марсианскую атмосферу.
Заметный пример критической ошибки, которая привела к значительному ущербу для компании в сфере электронной коммерции, — это знаменитый сбой, который повлиял на онлайн-рынок eBay в 2014 году. Этот баг привел к крупному отключению, в течение нескольких часов пользователи не могли покупать и продавать товары. Точная природа ошибки не была обнародована, но последствия были значительными: сообщалось о потерянных продажах и падении цены акций компании после инцидента. Не было обнародовано конкретной информации о финансовых потерях eBay из-за сбоя в 2014 году. Однако, сбои в работе IT-систем могут стоить компаниям в среднем до $300,000 за час простоя веб-приложений.
Еще один известный случай связан с веб-основанным хранилищем Amazon S3 в 2017 году, которое вышло из строя из-за опечатки сотрудника Amazon во время выполнения команды, что привело к нескольким часам простоя для многих веб-сайтов и сервисов, зависящих от S3 для хостинга. Во время сбоя сервисов Amazon Web Services (AWS) в 2017 году, который длился около четырех часов, компании, входящие в индекс S&P 500, потеряли примерно 150 миллионов долларов. Кроме того, финансовые службы США потеряли около 160 миллионов долларов.
Эти инциденты подчеркивают важность тестировщика в команде разработки. Так что, мы, гильдия тестировщиков - не последние люди в разработке.
Тема этики — одна из самых спорных тем в принципе.
Мы не стали акцентировать внимание на популярных проблемах, связанных с deepfake, безопасностью данных или использованием ИИ преступниками и хакерами. Вместо этого мы решили затронуть перспективы развития искусственного интеллекта.
Как научить морали сильный искусственный интеллект?
Как избежать использования человека как средства?
Как сделать ИИ безопасным (и использовать его в военных целях)?
Все эти вопросы так или иначе уже стоят или будут стоять перед разработчиками и государствами в течение следующих несколько лет. Мы специально не ориентировались на техническую часть вопроса, сколько максимально сущностную (фундаментальную) — ведь в ней и скрывается вектор решения.
Сильный искусственный интеллект и Super AI: новый человек или сверхмашина?
AGI или artificial general (общий) intellegence — интеллект, очень похожий на человека, владеющий всеми человеческими интеллектуальными навыками и обладающий соответственно автономией.
И это не говоря уже о Super AI, которое бы превосходило человеческие возможности (речь, например о «Демоне Лапласа», способного вычислить все положения частиц во вселенной и предсказать будущее утрированно). Такое ИИ способно гипотетически решать сложнейшие задачи в перспективе малого количества времени, в том числе и обхода собственного контроля.
Уже на протяжении 50-ти лет с появлением первых компьютеров на машинном коде, ученые/философы начали активное обсуждение вообще фундаментального устройства человеческого мозга и возможности его воссоздания на уровне машины.
В общем и целом, сегодня существуют три доминирующих мировоззрения в этом вопросе: материализм/физикализм (сознание = физ. процессы), функционализм (сознание как результат вычислительных процессов), эмерджентизм (сознание как побочное свойство действия нейронов).
И в самом деле, все сводится к: можно ли свести мозг к математическим абстракциям, логическим выражениям и вообще бинарным структурам, чтобы воспроизвести через нейронные сети?
Но в самом деле, для самой этики это не столь важно. Ведь если понимать AGI как сильный искусственный интеллект широкого назначения и автономии, то достаточно попросту наличия хоть какой-то автономии.
Существует такой популярный эксперимент «Китайская комната», который постулирует: любой алгоритм, обладая набором инструкций (те же распределенные веса связи слов в моделях LLM) может имитировать «понимание» вопросов.
В представленной ситуации воображаемой Китайской комнаты человек, не знающий китайского языка, находится внутри и обрабатывает входящие китайские символы согласно инструкциям, так же на китайском. Несмотря на способность обработки символов и генерации ответов, человек в комнате фактически не понимает языка, который он использует для взаимодействия с внешним миром.
И поэтому мы никогда не сможем по речевому поведению усмотреть ментальный, обязательный феномен человеческого сознания как «понимание» или «осмысление».
Самый пока что прямолинейный подход в воссоздании человеческого интеллекта наблюдается в методе «Emergence», на нем основан, кстати, проект OpenAI, показывающий впечатляющие результаты.
То же самое можно сказать о недавно запущенном суперкомпьютере, о котором мы писали в одном из постов. Впрочем, такой подход действительно показывает некоторые результаты: например, набор «нейронов» может генерировать подобие когнитивных карт ориентации в пространстве.
Но в самом деле такой подход вообще не контролируем, ведь он никак не регулируется и зависит, скорее, от скармливаемых данных. Хотя на это и делаются ставки. Вместо того чтобы архитектурно стремиться разработке AGI, создаются условия для его возникновения.
В контексте нейронных сетей, подход «emergent» означает, что сложные характеристики или поведенческие особенности модели возникают автоматически в процессе обучения, без явного задания конкретных правил или шаблонов. Это взаимодействие нейронов и слоев сети ведет к формированию эмерджентных свойств, которые могут быть неочевидными при анализе отдельных компонентов.
Множество объектов формирует некоторое “свойство” физического тела. Так, например, молекулы воды формируют волны. А с точки зрения некоторых ученых и философов, сетка нейронов мозга – сознание и когнитивные способности человека.
Вместо того чтобы программировать нейронные сети на выполнение конкретных задач, при использовании подхода «emergent» сеть обучается на данных и адаптируется к условиям задачи. Например, в обучении с подкреплением, где агент взаимодействует с окружающей средой, эмерджентные свойства могут включать в себя развитие стратегий, которые агент самостоятельно вырабатывает в процессе взаимодействия со средой, оптимизируя свою производительность.
Такой подход также может быть связан с использованием нейросетей с большим числом слоев и параметров, где обучение происходит на более высоких уровнях абстракции. Это позволяет модели выявлять сложные закономерности в данных и создавать эмерджентные структуры, которые позволяют эффективно решать поставленные задачи.
Именно поэтому Ник Бостром и Элиэзер Юдковски приводят доводы в пользу деревьев решений (таких, как ID3) против нейронных сетей и генетических алгоритмов, потому что деревья решений подчиняются современным социальным нормам прозрачности и предсказуемости.
Сегодня не существует понимания механизмов формирования абстрактных мировоззрений, убеждений, мотивов и морали в мозгу. А значит предсказаний момента их возникновения при симуляции нейронной сетей мозга быть не может.
Поэтому в точке перехода к AGI, когда возможно возникновение эмерденентных («случайно возникающих») феноменов по типу морали, мы никак не сможем контролировать их содержание.
И в этом и состоит ключевая проблема этики Сильного искусственного интеллекта — нет средств и инструментов, чтобы вшить инструкции, предписания или гуманные мотивации.
Но в самом деле, проблема здесь лежит еще глубже: нечего предписывать. Ибо любое этическое предписание уже предполагает выбора одних ценностей перед другими.
Допустим, практически любое общечеловеческое благо или благо отдельной группы людей зачастую противоречит благу частного лица. Поэтому принципиальный выбор между тем или иным = обязательный ущерб одному из субъектов будь то целый социальный класс или отдельный средний человек.
Нет абсолютно благих принципов этики, как и нет четкой и понятной этической системы, которая могла бы хоть как-то понизить шансы возникновения «неморального» сильного ИИ. И ни говорили некоторые, что отсутствие эмоций у искусственного интеллекта – определенный плюс. Возможно, эмпатичность и распознание человека как «своего» формирует почву для возникновения около-гуманных ценностей.
Хотя печальным примером проявления эмоций может послужить ИИ-ассистент из Космической Одиссеи Кубрика, саботирующий работу пилота корабля.
В этом смысле у GAI две проблемы: в силу популярности «emergence» подхода, направленного на непредсказуемый результат — сама непредсказуемость и невозможность на философском уровне выработки этических правил делает сильный ИИ опасным. С другой стороны, неморальный и гнусный GAI — это не проблема, ведь по своему функционалу он не должен превосходить человека.
Но что насчет Супер искусственного интеллекта, которого так боится Элиезер Юдковский? Проблема в том, что возникновение SAI вероятнее, нежели возникновение GAI, так как оно независимо от человеческих способностей и ориентировано концептуально больше на решение сложных задач (вычислительных).
Примером осмысления синтеза GAI и SAI становится Альт Каннигем, обладающая невероятными «интеллектуальными» способностями и странной антропоморфностью. Мистичность такого создания подчеркивается еще и тем, что сам конструкт обладает непонятной мотивацией.
И так как, опять концептуально, оно является производной Narrow AI (узкоспециализированного искусственного интеллекта), то предполагает предписанную задачу и цель. А возникновение предписанной цели предполагает выборку средств, причем с наличием автономии. И вот автономия может расположить искусственный интеллект, например, к использованию человека как «средства».
Естественно, такая проблема должна решаться моральными предписаниями и готовой «гуманной» мотивацией ИИ. Но здесь мы просим вас вернуться к нескольким абзацам выше.
Narrow AI: слабый искусственный интеллект в военных целях
Если какая-либо крупная военная сила продвигает разработку ИИ-оружия, практически неизбежна глобальная гонка вооружений, и в итоге автономное оружие станет автоматом Калашникова завтрашнего дня.
На самом деле, проблема ИИ в военном секторе не строится по принципу: а вдруг искусственный интеллект уничтожит союзника. Эта проблема решаема, ведь отвечает вполне понимаемым задачам холодного расчета.
Страны активно разрабатывают и внедряют военные технологии на базе искусственного интеллекта в попытке укрепить свое военное превосходство. Это создает геополитическую напряженность и может привести к гонке вооружений в сфере искусственного интеллекта, а значит и к увеличению смертоносности и беспрекословности оружия.
Гонка вооружений в области ИИ может привести к созданию высокоэффективных и автономных систем, что, в свою очередь, повышает риск ошибок, аварий и даже потенциальных кибератак.
К сожалению, практика ведения войн показывает, что международные конвенции нарушаются, а разработка ядерной бомбы, например, образовала новую эпоху в политической жизни всего мира.
С другой стороны, развитие ИИ в военной сфере может привести к невозможности любого вооруженного конфликта либо делегированию вооруженных столкновений беспилотникам. Как ядерная бомба запретила любые войны на уничтожение наций и государств, так и ИИ может запретить «войны», так как будет предполагать автоматическое поражение.
Но войны между равными странами, обладающими искусственным интеллектом в своем вооружении. А что насчет конфликтов между странами третьего мира и высокоразвитыми государствами? Главное отличие ядерного оружия — сдерживающий фактор в крупных войнах (т.к. атомная бомба обладает слепой разрушительной силой). Искусственный интеллект, способный распознавать цели и уничтожать их в частном порядке, дает значительное преимущество на поле боя и не создает эффекта разрушительности.
Подобная ситуация может стать опасной и привести к порабощению или явному политическому давлению со стороны высокоразвитых стран вплоть до экономического паразитизма. Впоследствии развития ИИ в военном секторе может привести к образованию новых военных союзов и коалиций.
Почему перед разработчиками стоят серьезные этические вызовы, которые нужно решать сегодня?
Этика в военных вопросах использования ИИ стоит уже не первый год. Так, например, беспилотники без проблем уничтожали террористические группировки, практически не давая никакого шанса на выживание. Тем более, ООН уже фиксировали уничтожение террористов без использования человека-оператора.
Если говорить об GAI и SAI — здесь вопросы упираются в разработку грамотного этического кодекса и способа контроля «emergent»-подхода, который может привести к необратимым последствиям вплоть до самораспространения нейросети или выбора человека как средства.
И это лишь малая часть этических проблем, которые стоят перед разработчиками ИИ. Не зря последнее время мы слышим много новостей, связанных с этой темой как со стороны крупных корпораций по типу Google и OpenAI, так и государств.
Но, а напоследок советуем посмотреть одно из видео Bostons Dynamics
Если вам было интересно прочитать эту статью (да и в целом интересна сфера айти и всё, что с ней связано), подписывайтесь на наш телеграм-канал. У нас только самые яркие новости из мира айти, куча полезной инфы (бесплатно и без регистрации :D), обзоры на ИИ-стартапы и мемы, конечно, куда ж без них :)
Ты нашел для себя новое дело, загорелся, у тебя огромный запас энергии, ты кайфуешь от того, что наконец нашел то, что тебе действительно интересно! Все мы так думаем до поры до времени, когда приходит усталость, выгорание и ты бросаешь уже сотое дело в начале пути. У кого такое было хотя бы пару раз? Скорее всего вы допускали несколько ошибок:
❌Ставили завышенные ожидания, которые редко совпадают с реальностью. Начиная какое-то дело, мы сразу представляем во что оно может вырасти через какое-то время. И вот это время проходит, но мечта не сбылась. Это не только расстраивает, но и размотивирует делает что-либо дальше. Тут важно понимать, что это абсолютно нормально, что все идет не по плану. Вы выиграете, если примете эти условия - и не остановитесь. 2 шага назад ради 1 шага вперед!
❌Не давали себе отдыхать. Да, новое дело, по началу может увлечь так - что все вечера, выходные мы заменяем на него. Это может приносить удовольствие, но опять же не надолго. Нужно останавливать себя, чтобы каждый раз возвращаясь к этому делу, вы чувствовали, что соскучились по нему, и готовы сделать еще больше.
❌Не дисциплинировали себя. Вы тоже могли сталкиваться с тем, что в момент выгорания, вы идете у себя на поводу, придумываете отмазки, отговорки, чтобы не возвращаться к делу, которое не так давно вас загорело. Но если когда-то оно вас загорело, то может загореть снова, главное не останавливаться. Даже в момент выгорания договориться с собой хотя бы на 10-20-30 минут посвятить делу, а дальше - прислушайтесь к себе. Главное, дать шанс снова себя зажечь.
Признавайтесь, допускали ли вы хотя бы одну из ошибок и как с ними боролись? #БольТестировщика
Всем привет! Кто знает про мой курс и то, как я обучаю, тот знает, что делаю я это неплохо и довольно результативно (почитайте отзывы ребят). Часто ко мне приходят очень слабые ребята, те, кто не получил должных знаний и практики на других курсах и у них всё начинает получаться при работе со мною.
Через неделю у меня запуск второй группы "Венера", поэтому я решил сделать 3 специальных места: одно полностью бесплатное обучение и два с оплатой после трудоустройства (в случае успешного трудоустройства после курса, под честное слово, без договоров и обязательств). Курс для нулевых, обучаю с нуля (хотя конечно будет плюсом, если у вас уже есть небольшие знания в IT сфере).
Общий блок 2/2 месяцев. Специализация 8/8 месяцев. Программист Python 3/3 месяцев. Специализация(снова) 4/4 месяцев. Диплом 1 месяц.
GeekBrains.
Итак. Закончились все курсы, началась подготовка к защите. После завершения учёбы нам дали неделю на то, что бы сдать свои дипломные работы (или то, что есть на данный момент) преподавателю на ревью. Тут не возникло проблем. Далее нам дали почти 3 недели на допил и подготовку. И за два дня до защиты была назначена "Групповая консультация" с преподавателем. По идее он должен был ответить на наши вопросы касающиеся защиты, но больше запутал.
И тут GeekBrains решили поменять правила.
Ближе к дню защиты, нам должны были отправить ссылку на таблицу, в которой необходимо выбрать день защиты - 19-е или 20-е число, а также своё место в очереди на защиту. Мы ждали почти до вечера и тут появился представитель GB... Сообщил он нам "радостную" весть. Защиты онлайн НЕ БУДЕТ. Теперь для защиты отводятся сутки, с 19-го по 20-е число, а выглядит она ... привычно. Банально сдать текст диплома как домашнюю работу. Всё. Отправил самым первым, прямо в 12:00, как открылось окно. В итоге и проверили меня первым в воскресенье. Поставили пять. Следующего проверили только во вторник. И больше пока никого (по крайней мере больше никто не отписался).
Немного обидно. Готовил речь защиты, презентацию, себя... Нет чувства "удовлетворения". Сдал, получил оценку и свободен.
Чтож. Теперь я дипломированный специалист получается? Осталось только диплом по почте дождаться, а это наверняка не раньше середины февраля.
Стажировка.
Стажировка идёт хорошо. Есть чем заняться по основному спринту. В дополнение есть задачи и исследования на будущее. Мне нравится атмосфера на стажировке. Внутри команды все работают и показывают свой профессионализм. Другие команды открыты к диалогу, а на общих собраниях все дружелюбны.
Некий проект.
Прошло уже несколько месяцев с начала нашего "проекта". Движемся мы неторопливо, но всё только впереди. Совместно мы разрабатываем "биржу фриланса, с упором на найм команд, а не одиночек". У нас в команде сейчас несколько бэков, фронт, дизайнер, аналитик и тестировщики. Для проекта я развернул наш собственный git-сервер, настроил CI\CD для тестирования и сборки проектов, а задачи мы распределяем в Yougile. Прям как серьёзная команда)
Сейчас нам очень не хватает фронтов. Если вы хотите присоединиться к нашему небольшому "околоучебному" проекту, то напишите мне в Telegram - @proDreams
Канал "Код на салфетке".
Семь месяцев и 378 подписчиков! Растём. На канале, кроме меня пишут аж 3 автора и каждый про своё. И это замечательно! Занимаюсь сайтом канала. Пытаюсь привести в порядок SEO оптимизацию. Совместно с дизайнером и верстальщиком разрабатываем новый дизайн. Работа кипит) Ссылка на канал: https://t.me/press_any_button
Учёба закончилась, а осадочек остался. Как-то так.
В статье представлены курсы для тех, кто желает войти в сферу IT через профессию тестировщика. Мы проанализировали множество хороших курсов и подобрали те, что гарантируют или помогают с трудоустройством. Часто содействие в трудоустройстве оказывает центр карьеры школы. Эта функция поможет выпускникам быстро найти работу.
Последнее обновление: 16 января 2024 года.
Мы предлагаем ознакомиться с онлайн-программами, которые предлагают полноценное обучение, с практикой и выдачей диплома или сертификата. После обучения можно оформить налоговый вычет. Если вы пока не уверены, а желаете только ознакомиться со специальностью, то мы подобрали бесплатные программы.
ТОП-7 курсов тестировщика с трудоустройством в 2024 году
Онлайн-курсы тестировщика с нуля с трудоустройством
В этом разделе познакомимся с курсами тестировщика с гарантией трудоустройства, которые предлагают помощь или гарантию трудоустройства после или во время учебы. С вами будут работать наставники — действующие тестировщики. А также вы выполните много практических упражнений и сможете пополнить портфолио. Ознакомимся подробнее с этими курсами.
🎁 По промокоду GDEKURS доступна дополнительная скидка 5%.
Стоимость: 119 700 ₽ или в рассрочку 3 498 ₽/мес на 36 месяцев
Обратная связь: есть
Нетология — полный курс по ручному и автоматизированному тестированию, языкам Java, JavaScript и Python
Вы можете изучить ручное и автоматизированное тестирование, а также программирование на языках Java, JavaScript и Python. Кроме того, создание 4 проектов для вашего портфолио, которое может вам помочь начать искать работу уже через 2 месяца с начала обучения.
Практика осуществляется по реальным задачам партнеров школы. Нетология оказывает помощь в поиске работы или стажировке. По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке.
Стоимость: 55 000 ₽ или в рассрочку 5 616 ₽/мес на 12 месяцев
Обратная связь: есть
Хекслет —курс по этапам разработки, техникам тест-дизайна и другим основам тестирования
К концу вашего обучения на тестировщика с нуля с трудоустройством вы сможете выполнить 2 проекта в ваше портфолио, причем помощь окажут наставники, работающие в сфере тестирования. Курс без дедлайнов. Акцент в программе сделан на практике.
Онлайн-школа обеспечит вас знаниями и навыками, актуальными для международных компаний, и даже предложит программу «Карьерный трек», которая поможет вам подготовиться к поиску первой работы в сфере информационных технологий.
Стоимость: в рассрочку от 2 514 ₽/мес на 36 месяцев
Обратная связь: есть
GeekBrains — курс по основам программирования, принципам работы баз данных и основным алгоритмам
В процессе вы освоите основы программирования, погрузитесь в принципы работы баз данных и изучите базовые алгоритмы. Более того, вы приобретете необходимые навыки и познакомитесь с передовыми технологиями и программным обеспечением.
Практические занятия помогут вам освоить языки программирования JavaScript и TypeScript, а также научат создавать адаптивные сайты и интерактивные веб-приложения. Школа гарантирует трудоустройство после завершения 9-месячного курса.
KATA — онлайн-курс по тестированию ПО с наставником
Курс инженера по тестированию рассчитан на лиц от 18 до 40 лет, проживающих в Москве или Санкт-Петербурге, или готовых туда переехать. Поддержку оказывают практикующие менторы, проверяющие ваши практические упражнения. Для поступления на курс тестировщика с последующим трудоустройством необходимо пройти тестирование.
Вам будет доступен чат с одногруппниками и живое общение с наставником. Школа обучает именно на ручного тестировщика. Оплата курса производится только после успешного трудоустройства, в обратном случае учеба за счет школы.
🎁 По промокоду GDEKURS доступна скидка 55% на обучение.
Стоимость: 153 615 ₽ или в рассрочку 5 216 ₽/мес на 31 месяц
Обратная связь: есть
Skillbox — обучение тестированию сайтов и приложений с помощью Java, JavaScript или Python
Вы освоите навыки по обнаружению и устранению ошибок в веб-сайтах и приложениях с применением Java, JavaScript или Python. Начиная с первого занятия вы сразу погрузитесь в практическую деятельность и сможете начать зарабатывать уже через 4 месяца. Все обучение проходит на интерактивной платформе школы.
Курс тестировщика с трудоустройством рассчитан на 10 месяцев. По всем практическим заданиям вас ждет подробная обратная связь. Авторы курса — эксперты из Сбера, ЮMoney, Visa. Школа гарантирует трудоустройство или возврат денег, а после успешного прохождения курса вы можете оформить налоговый вычет.
Стоимость: 85 000 ₽ или в рассрочку 3 542 ₽/мес на 24 месяца
Обратная связь: есть
Bang Bang Education — обучение ручному тестированию и автоматизации на Python у экспертов из Яндекса, VK, Сбербанка, Альфа-Банка, Miro
На курсе тестировщика вы освоите ручное тестирование и автоматизацию с использованием Python под руководством опытных специалистов из таких компаний, как «Яндекс», VK, «Сбербанк», Альфа-Банк и Miro. В рамках обучения вы пройдете стажировку в IT-компаниях, где получите реальный опыт.
Вы проведете тестирование сервисов таких популярных компаний, как HeadHunter, «Яндекс Карты» и Lamoda. По окончании обучения у вас будет впечатляющее портфолио из 14 проектов. Школа оказывает помощь в трудоустройстве, посредствам консультаций и тестового собеседования.
Стоимость: от 95 175 ₽ или в рассрочку от 4 406 ₽/мес на 24 месяца
Обратная связь: есть
Productstar — курс по основам Javascript, Java, Python и другим инструментам тестировщика
По мере онлайн прохождения курса вы научитесь выявлять и устранять ошибки в функционировании приложений и веб-сайтов, освоите основы трех важнейших языков программирования: JavaScript, Java и Python, а также освоите основные инструменты, необходимые для тестирования программного обеспечения.
Авторы и ведущие программы — эксперты из Сбера, Yandex и Skyeng. Общая продолжительность обучения составляет 7 месяцев. Вы сможете пройти стажировку в компаниях-партнерах. Вас ждет сопровождение ментора, проверка домашних заданий и защита финального проекта. Школа оказывает помощь в поиске работы.
SkillFactory — 2-месячный интенсив по тестированию ПО
Длительность курса тестировщика с дальнейшим трудоустройством составляет 2 месяца. Вы выполните более 15 работ для портфолио, а также защитите дипломный проект. Во время обучения вас ждет практика свыше 200 часов, а также стажировка в IT-компаниях.
Вам будут помогать менторы по всем вопросам, а еще вы сможете практиковаться на тренажерах. Специалисты школы будут сопровождать вас на всем пути поиска работы, для успешного трудоустройства.
QA Studio — занятия онлайн по ручному тестированию в мини-группе
Курс для новичков в мини-группе до 12 человек. К каждой группе прикреплен свой ментор. По всем домашним заданиям дается подробная обратная связь. Общая продолжительность курса 4 месяца с большим количеством практики. Школа помогает с трудоустройством.
Школа создала проект Джуны, на котором начинающие тестировщики стажируются на реальных проектах. По окончании курса выдается диплом.
Стоимость: 54 900 ₽ или от 4 575 ₽/мес при оплате по частям
Обратная связь: есть
Бруноям — 5-месячный онлайн-курс по базовым навыкам для старта работы в тестировании ПО
За 5 месяцев вы освоите все необходимые навыки и знания для начала работы в области тестирования программного обеспечения, причем обучение будет проходить под руководством личного наставника.
Вы выполните 2 реальных проекта и после завершения курса вы будете получать 1 год поддержки наставника. Учеба на 5 месяцев. Центр карьеры поможет вам в трудоустройстве.
Стоимость: в рассрочку от 2 011 ₽/мес на 36 месяцев
Обратная связь: есть
GeekBrains — базовое обучение онлайн для инженера по ручному тестированию
Курс даст вам возможность освоить основы программирования, изучить различные типы тестирования, а также попрактиковаться в выполнении ручного тестирования, обнаруживая и исправляя ошибки в нескольких проектах. И все это — за 6 месяцев, при этом уделяя по 12 часов в неделю насыщенному обучению! Программа регулярно обновляется.
Школа оказывает индивидуальную поддержку в трудоустройстве. По окончании обучения выдается сертификат или диплом о профессиональной переподготовке, в зависимости от предыдущего образования.
Стоимость: 98 600 ₽ или в рассрочку 2 883 ₽/мес на 36 месяцев
Обратная связь: есть
Нетология — онлайн-курс по основам ручного и автоматизированного тестирования
За 8 месяца учебы на тестировщика с гарантией трудоустройства вы освоите навыки ручного и автоматизированного тестирования, что позволит вам стать востребованным специалистом даже без специализированного образования. Вы также получите возможность приобрести практический опыт работы в команде, принимая участие в совместном проекте с единомышленниками.
Курс проходит в формате вебинаров, видеолекций и практических заданий. По окончании курса выдается диплом о профессиональной переподготовке. Центр развития карьеры поможет выпускникам в поиске работы.
Стоимость: 72 000 ₽ или в рассрочку 18 800 ₽/мес на 4 месяца
Обратная связь: есть
Яндекс Практикум — 4-месячный онлайн-курс по тестированию с бесплатной первой неделей обучения
Выпускники школы смогут иметь приоритет в вакансиях от Яндекса. Обучение проходит по актуальной программе, обновляемой каждые 3 месяца. В любой момент вам смогут вернуть деньги за оставшиеся дни, если вы прекратили обучение.
За время прохождения курса вы выполните 6 учебных проектов, которые пойдут в ваше портфолио. В конце вас ожидает диплом о профессиональной переподготовке и помощь в поиске работы.
Стоимость: 54 600 ₽ или в рассрочку от 5 460 ₽/мес
Обратная связь: есть
OTUS — обучение тестированию игр с нуля на платформах iOS, Android, PlayStation, Xbox, Switch и PC
На курсе вас ждут интерактивные вебинары, общение с преподавателями и группой в закрытом Telegram чате. Вы сможете сдавать домашние задания и получать обратную связь от опытных наставников. Вебинары проводятся дважды в неделю по 2 академических часа, при этом все записи сможете просматривать в любое удобное время через личный кабинет.
Преподаватели курса — QA-лиды в крупных компаниях. В конце курса вы защитите проект — тестирование игры. Школа предоставляет помощь в трудоустройстве.
Бесплатные онлайн-курсы тестировщика
Далее рассмотрим бесплатные программы, которые рассчитаны на новичков и дают базовую структурированную информацию. Курсы подойдут тем, кто только хочет познакомиться с профессией. Рассмотрим подробнее следующие программы.
Мини-курс по тестированию: быстрый старт в IT для новичков от Skillbox (мини-курс рассчитан на 5 дней, вы выполните 4 практических задания, сможете пообщаться со спикером, получите бессрочный доступ к видео, без сертификата, доступ после регистрации)
Тестировщик: быстрый старт в IT от Нетологии (программа состоит из 2 занятий, а в конце вы выполните небольшой проект, в подарок вы получите гайд: «Как гуманитарию освоить IT‑профессию», без сертификата, доступ после регистрации)
Введение в тестирование игр от XYZ School (обучение на платформе школы, курс рассчитан на 2 часа, без сертификата, доступ после регистрации)
Введение в тестирование веб-приложений от Хекслет (обучение состоит из 15 уроков, 17 упражнений в тренажере и 39 практических тестов, а также вы получите дополнительные материалы, без сертификата, доступ после регистрации)
Демокурс для ведущих тестировщиков от Контур.Школы (обучение в формате видеоуроков и итогового теста, с выдачей электронного сертификата, доступ после регистрации)
Сайты-тренажеры для тестировщика
В этом разделе представлены тренажеры для отработки практики и закрепления теоретических материалов. Рассмотрим подробнее следующие ресурсы.
Testing Challenges (9 челленджей на веб-тестирование, обход проверок HTML 5, и другое)
Practice Automation(можно попрактиковаться в тестировании всевозможных элементов, начинающие специалисты могут опробовать свои навыки на расписаниях, загрузке и выгрузке файлов, всплывающих окнах, каруселях, рекламных блоках, формах и многом другом — всего более 20 категорий для практики)
Stepik(курс с расчетом на практику, всего 173 интерактивные задачи, с выдачей сертификата, доступ после регистрации)
SQL Academy(77 блоков практики, доступ без регистрации)
Git Hub (тренажер с доступом без регистрации со множеством практических заданий)
Чем занимается тестировщик?
Тестировщик, также известный как QA-инженер или инженер по тестированию программного обеспечения, ответственен за проверку программ, приложений или веб-сайтов с целью выявления ошибок, дефектов или недочетов в их функционировании. Основная обязанность тестировщика состоит в том, чтобы убедиться, что разрабатываемое программное обеспечение работает корректно и соответствует заявленным требованиям и ожиданиям пользователей.
Основные обязанности тестировщика включают в себя планирование тестирования, создание тестовых случаев и сценариев, проведение тестирования, регистрацию обнаруженных ошибок в специальных системах отслеживания дефектов, а также участие в обсуждении и анализе результатов тестирования с разработчиками. Также тестировщик может заниматься автоматизацией тестовых процедур для увеличения эффективности проверки.
Тестировщик отвечает за обеспечение качества программного продукта, выявление и устранение дефектов, а также за соответствия программного обеспечения установленным стандартам и требованиям.
Сколько получает тестировщик?
Один из ключевых факторов — уровень квалификации и опыт. Для джунов оклад составляет от 30 000 до 70 000 рублей, сеньоры с опытом от 3 лет могут рассчитывать на 130 000 — 180 000 рублей. Навыки тоже играют роль: специалисты с опытом в автоматизации тестирования зарабатывают в 2–3 раза выше обычных ручных тестировщиков. Количество заработка также зависит от компании-работодателя.
Важно где вы работаете: IT, банки, интернет-продажи предлагают самые выгодные условия. Согласно трудовому комитету, в среднем, тестировщики в России зарабатывают около 50 000 рублей в месяц.
Большинство вакансий указывают минимальную зарплату от 48 000 рублей. За последний год средний уровень изменялся: в мае 2023 года он составлял около 45 700 рублей, а в октябре прошлого года достигал более 60 000 рублей.
Карьерные перспективы тестировщика
Карьерные перспективы тестировщика включают в себя возможность роста от начального уровня (Junior QA Engineer) до сеньор-уровня (Senior QA Engineer), возможное развитие в направлении тест-лида (QA Lead) или QA менеджера.
Опытные специалисты могут также стремиться к позициям тест-архитектора или специалиста по автоматизированному тестированию. Возможны варианты развития в сторону управления проектами или продуктовым управлением в области тестирования. Нередко тестировщики впоследствии становятся Project-менеджерами.
Как мы подбирали школы и курсы для нашей статьи?
Для составления статьи о профессии тестировщика мы опирались на ряд критериев при выборе курсов:.
Репутация и рейтинг: при выборе курсов важным фактором была репутация и рейтинг образовательной платформы или учебного заведения, предоставляющих курсы по тестированию. Мы анализировали отзывы выпускников, прошедших данный курс, чтобы проанализировать качество учебной программы.
Преподаватели и эксперты: мы уделяли внимание квалификации преподавателей и экспертов, разрабатывающих образовательный контент, их опыту работы в сфере тестирования программного обеспечения.
Практическая составляющая: важным критерием было наличие практических заданий, кейсов, проектов, позволяющих студентам применять полученные знания на практике.
Сертификация: мы обращали внимание на возможность получения официального сертификата или диплома о прохождении курсов, что может быть важным для дальнейшего трудоустройства.
Стоимость и доступность: мы учитывали стоимость обучения и доступность курсов для широкой аудитории потенциальных студентов, чтобы предложить разнообразные варианты обучения. Мы обращали внимание на наличие рассрочек и льготных условий.
Итоги
Тестировщик — это востребованная профессия в IT. Спрос на специалистов постоянно растет, что дает возможность войти в сферу IT быстро и в комфортных условиях. Тестировщики принимают участие в разных этапах разработки ПО и могут развиваться в разных направлениях.
При выборе курса для обучения тестированию важно обратить внимание на актуальность материалов программы и репутацию образовательного учреждения или онлайн-платформы. Рекомендации от других студентов и профессионалов могут быть очень полезными. А мы предлагаем обратить внимание на следующие программы:
Инженер по тестированию от Хекслет — курс, в котором наставники являются практикующими экспертами;
Тестировщик с нуля до Junior от GeekBrains — курс с гибким графиком обучения и акцентом на практические занятия.
Расскажите, какие курсы тестировщиков вы проходили или хотели бы пройти?
Реклама ООО «Нетология», ООО «Хекслет Рус», ООО «ГикБреинс», ООО «КАТА АКАДЕМИЯ», ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ООО «Сила знания», ООО «Тривиум», ООО «СКИЛФЭКТОРИ», ИП Дольников Герман Сергеевич, ООО «БРУНОЯМ», ООО «ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ЦЕНТР «ВЫБОР», АНО ДПО «Образовательные технологии Яндекса», ООО «Отус онлайн-образование», ООО «ИКС ВАЙ ЗЕТ НЕТВОРК», АНО ДПО «Учебный центр СКБ Контур», ООО «Цифровые образовательные решения»