Resumen
Build on your testing foundation by exploring automation and modern quality assurance practices that shape today’s software industry. This course introduces learners to automation basics, specialized testing techniques, and emerging trends such as AI-powered testing and cloud-based solutions.
With a focus on practical skills, you will write simple test scripts, execute performance and API tests, and apply security checks using lightweight tools and frameworks. You will begin by understanding the value of automation, setting up basic scripts in an integrated development environment, and exploring use cases for functional and regression testing.
The course then moves into specialized testing practices where you will run performance, API, and security tests, learn to identify bottlenecks, validate responses, and apply secure coding guidelines. Finally, you will explore modern approaches to quality assurance including AI-assisted test generation, cloud-based testing platforms, and integration of automated tests within CI/CD pipelines.
Through examples, guided exercises, and assessments, you will gain the confidence to apply automation and modern tools in professional projects. By the end of this course, you will be able to:
- Write and execute simple automation scripts for functional and regression testing. - Apply performance, API, and security testing techniques using lightweight tools. - Use AI-based tools for generating and enhancing test coverage. - Implement cloud-based testing strategies and integrate QA in CI/CD workflows.
Disclaimer:
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Programa
- Fundamentos de Automatización y Pruebas
Este módulo establece las bases para comprender las pruebas de software y la transición de enfoques manuales a automatizados. Los estudiantes explorarán cuándo usar pruebas manuales frente a la automatización, los beneficios de la automatización para asegurar la calidad del software y las limitaciones de la automatización en entornos dinámicos o que cambian con frecuencia. El módulo también introduce marcos de pruebas y resalta los elementos esenciales de las pruebas de rendimiento, abarcando velocidad, escalabilidad, estabilidad y métodos para identificar cuellos de botella. Al dominar estos fundamentos, los estudiantes obtendrán claridad sobre cuándo y cómo debe implementarse la automatización para maximizar la eficacia en entornos de prueba del mundo real.
- Pruebas de API y Configuración de Automatización
Este módulo presenta a los estudiantes las API, sus tipos y los desafíos comunes que se enfrentan al probarlas. Se guía a los estudiantes paso a paso en la configuración de un entorno funcional de automatización, incluyendo la configuración de IDEs como IntelliJ y la integración de las bibliotecas necesarias. Luego los estudiantes procederán a construir sus primeros scripts, ejecutarlos y validar los resultados con respecto a los resultados esperados. Al final de este módulo, los estudiantes tendrán una sólida base técnica tanto en fundamentos de API como en configuración de entornos, lo que les permitirá ejecutar y validar scripts automatizados con confianza.
- TestNG, Automatización de IU e Informes
Este módulo ofrece un análisis profundo de TestNG y su aplicación en la estructuración, ejecución y gestión de pruebas automatizadas. Los estudiantes explorarán anotaciones, métodos de solución de problemas y estrategias de localización para la identificación confiable de elementos. El módulo también cubre la automatización funcional de la IU en la práctica, incluyendo escenarios del mundo real como inicios de sesión y envíos de formularios. Además, los estudiantes explorarán estrategias de ejecución de pruebas como regresión, ejecución paralela y pruebas basadas en datos, mientras dominan herramientas de informes como Extent Reports. Esto equipa a los estudiantes con la capacidad de gestionar ejecuciones de pruebas complejas y entregar informes de pruebas accionables en entornos profesionales.
- IA en Automatización de Pruebas
Este módulo explora cómo la Inteligencia Artificial está transformando las pruebas de software. Los estudiantes comprenderán cómo la IA puede generar casos de prueba dinámicos, detectar patrones, predecir fallas y reducir pruebas inestables. El módulo también desmitifica la IA en la calidad del software y resalta los riesgos y limitaciones de adoptar herramientas de IA, como datos de entrenamiento sesgados o cobertura incompleta. Finalmente, los estudiantes examinarán casos de uso del mundo real y prácticas de seguridad habilitadas por IA que protegen las aplicaciones contra vulnerabilidades. Al final del módulo, los estudiantes estarán equipados para evaluar críticamente la IA en la automatización y aplicar herramientas de IA para mejorar la precisión y eficiencia de las pruebas.
- Nube, DevOps y Pruebas de API Avanzadas
El módulo final amplía la experiencia de los estudiantes en contextos de pruebas avanzadas, incluyendo entornos en la nube, tuberías de DevOps y automatización sofisticada de API. Los estudiantes examinarán las ventajas y desafíos de las pruebas en nube y sus implicaciones para la escalabilidad y la eficiencia de costos. El módulo enfatiza la integración con DevOps, cubriendo flujos de trabajo de CI/CD, GitHub Actions y configuraciones YAML para la automatización de pruebas en equipos colaborativos. Los estudiantes también avanzarán en sus habilidades de pruebas de API, enfocándose en validaciones de backend, análisis de respuestas JSON y registro de métricas de rendimiento. Este módulo asegura que los estudiantes estén listos para la industria, siendo capaces de implementar automatización en ecosistemas modernos de nube y DevOps.
Impartido por
Board Infinity
Materias
Programming
