Скрытый текст. Открывается зарегистрированным пользователям.

​

Тестировщик всегда работает в условиях недостатка времени: беклог не уменьшается, релиз на носу, а протестировать нужно еще многое. Чтобы обеспечить качество продукта, нужно постоянно повышать эффективность собственной работы. Один из способов - освоить некоторые инструменты, облегчающие рутинные действия в тестировании.

Во время работы часто приходится долго настраивать окружение, так как работа программы часто от него зависит. Наиболее простой способ облегчить работу — использовать контейнеры Docker. С их помощью вы можете запускать автотесты, тестовые сервера, различные версии программ и приложений на любой машине, где установлен Docker — и они будут работать совершенно одинаково. Это значительно облегчает поиск и локализацию ошибок, и сокращает время тестирования.

Естественно, умение работать со средствами контейнеризации пригодится практически любому тестировщику.

Курс «Docker: Инструменты тестировщика» создан для быстрого погружения в навыки, необходимые именно тестировщику. Теория дается в объеме, минимально необходимом для практики. Знания и навыки, приобретенные на этом курсе, помогут вам начать работать с Docker, получив только самые необходимые навыки: создание и настройка образов, налаживание сети, подключение внешних источников.

На этом курсе вы научитесь:

• Настраивать Docker на любой современной ОС
• Создавать, подключать и удалять контейнеры
• Делать собственные образы и тома
• Настраивать взаимодействие через бинды и тома
• Запускать в контейнерах тесты и программы
• Подключать контейнеры к сети
• Запускать автотесты внутри контейнеров
• Понимать разницу средств оркестрации Swarm и Kubernetes

Важно!
Для курса потребуются определенные ОС, а также знания bash. Подробнее — в разделе “технические требования” и “требования к знаниям”

Спойлер: Программа:

Вступление

• Что такое Docker
• Отличие Docker от Virtual Machine
• Для чего используют Docker
• Почему для Windows и MacOS все не так?

Установка Docker

• Установка Docker на MacOS
• Установка Docker на Windows
• Установка Docker на Linux

Первые команды

• Версия Docker
• Помощник Docker

Контейнеры (containers)

• Что такое контейнер
• Как запустить контейнер
• Параметры команды run
• Запускаем контейнер с Ubuntu
• Detached контейнеры
• Attach запущенного контейнера
• Работа с несколькими контейнерами одновременно
• Работа с файлами внутри контейнера

Тома (volumes)

• Что такое том
• Создаем, подключаем и удаляем том

Монтирование (mount)

• Mount bind - подключение директории хост-системы
• Mount тома
• Пример запуска программы на Python с mount
• Readonly mode
• Тестирование программы на разных версиях языка программирования на примере Python

Образы (images)

• Что такое образ
• Качаем образ
• Выбираем версии

Docker Hub

• Регистрируемся на Docker Hub
• Авторизация Docker из терминала
• Создаем свой первый образ
• Заливаем свой образ на Docker Hub

Проксирование портов

• Запускаем Selenium Server через Docker
• Запускаем Selenium Server через Docker правильно
• Создаем Selenium-сессия на запущенном контейнере

Работа с автотестами внутри Docker

• Разбираемся с настройками docker network
• Разбираемся с тем, как устроены автотесты на примере Selenium-тестов
• Скачиваем исходники Selenium-тестов на Java
• Настраиваем запуск тестов в контейнере на примере Java и Maven
• Связываем контейнер Selenium и контейнер с запущенными тестами
• Работа с артефактами автотестов из контейнера

Dockerfile

• Что такое Dockerfile
• Основы синтаксиса
• Пример запуска простой программы на Python
• Пример создания образа с Selenium-тестами

Docker compose

• Что такое Docker compose
• Пример создания сервиса на примере Python-программы
• Запуск простого сервиса
• Запуск нескольких сервисов на примере Maven-образа с Selenium-тестами и образе Selenium Server

Обзор решений для оркестрации контейнеров (Docker Swarm и Kubernetes)

• Docker Swarm - для чего нужен и когда используется
• Kubernetes - для чего нужен и когда используется

 

После начисления штрафа, всё ещё не вижу как выйти из вашей складчины. Подскажите как выйти? Если бы у вас была возможность оплатить на карту банка или ЯД, без проблем. А так это самая не удобная, и самая ввоводящая в заблуждение о цене. Хотя тема хорошая

 

[Udemy] Полный учебный курс по тестированию ПО 2021
Курс уже выкуплен и готов к раздаче!
Для кого этот курс:

• Для тех, кто хочет начать новую карьеру
• Желающих изучать тестирование ПО
• Тестировщиков, которые хотят углубить и систематизировать свои знания
• Для тех, кто хочет стать Freelance-тестировщиком
• https://tx52.skladchina.biz/threads/udemy-polnyj-uchebnyj-kurs-po-testirovaniju-po-2021.309425/

 

Освой Профессию‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌ [SkillBox]
Дата-сайентист — одна из самых востребованных профессий в мире.

Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта.
После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

Чему вы научитесь:
+ Программировать на Python
+ Визуализировать данные
+ Разрабатывать интерактивную инфографику
+ Работать с библиотеками и базами данных (Pandas, NumPy и Matplotlib, PostgreSQL, SQLite3, MongoDB)
+ Программировать на R
+ Применять нейронные сети для решения реальных задач
+ Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
+ Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио

ПОРА ПРОФЕССИЮ МЕЧТЫ ПРЕВРАЩАТЬ В РЕАЛЬНОСТЬ! https://www.skladchina.biz/threads/...st-valentin-panovskij-aleksandr-panev.260799/

P.S. Дефицит дата-сайентистов наблюдается не только в России, но и во всем мире. ВЭФ считает эту профессию одной из самых востребованных в ближайшие пять лет. В России, по данным HeadHunter, только с 2019 по 2020 год число вакансий на должность дата-сайентиста выросло на треть. При этом уровень предлагаемых зарплат в сфере остается высоким — в среднем 150 тысяч рублей в месяц.

 

Вышел курс, для frontend/full-stack разработчиков вступайте!

 

[Яндекс Практикум] Аналитик данных

Начните зарабатывать, анализируя

Что именно вы будете делать, когда станете аналитиком
Выгружать, преобразовывать и очищать данные с помощью SQL-запросов.
Создавать дашборды с помощью Tableau и других инструментов.
Запускать А/В-тестирования для проверки гипотез.
Рассчитывать ключевые метрики работы компании и оценивать их значимость.
Помогать бизнесу принимать решения на основе данных.

https://s106.skladchina.biz/threads/jandeks-praktikum-analitik-dannyx.298700/