🔹 Базові навички для старту у тестуваннi:

1. Уважність до деталей
   — вміння помічати найменші помилки в інтерфейсі, логіці або поведінці програми.

2. Критичне та аналітичне мислення
   — вміння знаходити причини багів і логічно перевіряти систему.

3. Базові знання IT-сфери
   — розуміння, як працює веб (клієнт-сервер, браузер, HTML, HTTP).

4. Теоретичні знання з тестування
   — види тестів: функціональне, регресійне, інтеграційне, UI, smoke-тестування тощо.
   — життєвий цикл бага, тест-кейси, тест-плани.

5. Документування
   — вміння писати тест-кейси, баг-репорти, користуватись системами типу Jira, TestRail.

6. Комунікація
   — чітке і зрозуміле донесення проблем розробникам і менеджерам.
   — вміння працювати в команді.

🔹 Технічні навички (за бажанням — для зростання):

1. HTML/CSS — для розуміння верстки.

2. Основи SQL — для перевірки даних у базі.

3. Postman, REST API — тестування API-запитів.

4. Git — базове розуміння роботи з версіями.

5. Автоматизоване тестування (після мануального):

   • Python/Java + Selenium

   • Pytest, TestNG

   • CI/CD (Jenkins)

🔹 Навички для початківця (Python Developer)

1. Основи Python:

   • змінні, типи даних (int, str, list, dict...)

   • умовні оператори (if, else)

   • цикли (for, while)

   • функції (def, аргументи, повернення значень)

   • обробка помилок (try/except)

   • робота з файлами

2. Робота з бібліотеками:

   • math, random, datetime, os

   • установка сторонніх пакетів через pip

3. Базові знання ООП (об'єктно-орієнтоване програмування):

   • класи, обʼєкти, методи

   • успадкування, інкапсуляція, поліморфізм

4. Робота з Git та GitHub:

   • створення репозиторію, коміти, push/pull, гілки

5. Основи роботи з терміналом / командним рядком

6. Базові знання англійської мови

   • для читання документації, назв методів і помилок

🔹 Додаткові навички (для професійного зростання):

✅ Для Web-розробника (Backend):

• Фреймворки: Flask, Django

• Роутинг, шаблони, робота з формами

• Бази даних: SQLite, PostgreSQL, ORM (наприклад, SQLAlchemy)

• REST API: створення, документація, тестування (Postman, Swagger)

✅ Для Data Science / ML:

• NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn

• основи аналізу даних

• робота з файлами CSV/JSON
  
  

🔹 Мʼякі навички (Soft Skills):

• аналітичне мислення

• уважність до деталей

• здатність вирішувати задачі

• комунікація в команді

• постійне самонавчання

🔹 Як проходить сертифікація і що після навчання?

✅ Сертифікація:

• Виконання підсумкового проєкту та тесту

• Отримання сертифікату 

🚀 Після курсу:

• Кар’єрне консультування, допомога з резюме

• Стажування або допомога з працевлаштуванням

• Портфоліо з власними проєктами

• Можливість працювати фрилансером або в компанії