Чему вы научитесь
- Объяснять, что такое CI/CD, и читать YAML-конфигурации пайплайнов без паники
- Работать с ветками и Pull Request в интерфейсе GitHub
- Упаковывать автотесты в Docker: писать Dockerfile, собирать образ и запускать тесты в контейнере
- Настраивать GitHub Actions так, чтобы тесты запускались автоматически на каждый Pull Request
- Безопасно передавать в пайплайн пароли, токены и адрес тестового стенда через Secrets и Variables
- Сохранять отчёты о тестах как артефакты и разбирать логи упавших запусков
- Находить причины нестабильных (flaky) тестов и не маскировать их перезапусками
- Настраивать уведомления о результатах пайплайна в Telegram
- Использовать нейросеть Qwen как наставника: разбирать чужой YAML и ошибки сборки Docker
О курсе
Автотесты, которые запускаются только на вашем компьютере, работают наполовину. Пока кто-то не вспомнил их запустить, баг спокойно едет в релиз, а «у меня всё работало» превращается в любимую отговорку.
Этот курс закрывает разрыв между «я написал тест» и «тесты проверяют каждое изменение сами». Вы пройдёте путь от первого Pull Request до готового конвейера: упакуете тесты в Docker, соберёте пайплайн в GitHub Actions, научитесь передавать секреты, сохранять отчёты и получать уведомления в Telegram.
Мы не будем тонуть в теории DevOps. Всё строится на одном небольшом учебном проекте, который растёт от урока к уроку, а каждая тема сразу применяется на практике. Нейросеть Qwen здесь помощник, а не замена: вы научитесь просить её объяснить конфиг, сгенерировать заготовку и разобрать ошибку, но проверять результат будете сами. Если вам привычнее другая нейросеть, подойдёт и она: приёмы работы с запросами одинаковы.
Для кого этот курс
Начальные требования
- Базовое понимание того, что такое автотесты. Опыт с Python и pytest будет плюсом, но глубокие знания не нужны: тесты в курсе простые
- Бесплатный аккаунт на GitHub
- Компьютер, на который можно установить Docker Desktop (Windows, macOS или Linux)
- Аккаунт в Telegram для урока про уведомления
- Опыт работы с Git, Docker и YAML не нужен: всё нужное объясняется с нуля
Как проходит обучение
Курс состоит из 5 модулей и 17 уроков. Каждый урок построен одинаково: короткая теория с аналогиями и примерами, «Важное замечание» с типичными ловушками, практическое задание и тест из пяти вопросов (выбор ответа, сопоставление, сортировка).
Практика проходит в вашем собственном репозитории на GitHub: в одном проекте вы последовательно добавляете Dockerfile, пайплайн, секреты, отчёты и уведомления. Первые уроки выполняются прямо в браузере, без установки программ. Docker устанавливается позже, когда в нём появляется практический смысл.
Курс можно проходить в своём темпе. Каждый урок небольшой и заканчивается конкретным результатом, который можно увидеть в интерфейсе GitHub.
Программа курса
В курс входят
- 17 уроков
- 80 тестов
Наши преподаватели
Сертификат
Что вы получаете
- Рабочий CI-конвейер для автотестов в вашем репозитории: запуск на каждый Pull Request, тесты в Docker, отчёты и уведомления
- Готовые шаблоны Dockerfile, .dockerignore и workflow GitHub Actions, которые можно переносить на свои проекты
- Чек-лист из десяти пунктов «В продакшн» для проверки собственного пайплайна
- Умение читать и править чужие конфигурации и разбирать падения по логам
- Практику работы с нейросетью Qwen для задач CI/CD, включая готовые шаблоны запросов