С днём тестировщика всех причастных!
Мне до сих пор дико думать, что у меня есть профессиональный праздник, но факты остаются фактами: тестирование — моя первая и единственная работа (ладно, сделаем вид, что у меня не было неудачной попытки стать преподавателем английского, после которой я даже чуть не подумала, что сфера обучения людей — это не моё).
Я сейчас на той стадии, когда хочется расширять свои базовые знания о том, как работает компьютер, техника; за счет чего выполняются операции в языках программирования; как сделать свой (и не только свой, хе-хе) код оптимальнее и красивее. Я убеждена, что более глубокое понимание принципов работы систем, с которыми мы имеем дело, может помочь не только в оптимизации этих самых систем, но и в генерации важных сценариев для проверок.
Поэтому в честь праздника — подборка полезных материалов для QA-инженеров, которые хотят лучше понимать системы, с которыми работают.
1. Проект "Алгоритмика": открытый проект Сергея Слотина, содержащий материалы различных CS-курсов: алгоритмы, структуры данных, математика и многое другое. Можно держать под рукой как справочник, можно готовиться по нему к собеседованиям, а можно даже контрибьютить.
2. Книга/курс по System Design от Karan Pratap Singh. Детальное, но лаконичное описание всех частей систем: от уровня сетей до баз данных, очередей, API, Rate limiting и аутентификации.
Некоторые главы проверены личным опытом — например, именно по этому источнику я повторяла теорию о разнице микросервисов и монолитов перед недавним техническим интервью, и получила очень позитивную обратную связь по итогу.
3. Learning path "Intro to Computer Algorithms and Data Structures" от JetBrains Academy. Обучение базовым алгоритмам и структурам данных происходит шаг за шагом в лучших традициях JBA (ex. Hyperskill). Трек помечен как Beta, — значит, создатели будут рады обратной связи, а у обучающихся есть реальная возможность сделать задания и теорию лучше "здесь и сейчас". Чем не приятный бонус к полученным знаниям!
Мне до сих пор дико думать, что у меня есть профессиональный праздник, но факты остаются фактами: тестирование — моя первая и единственная работа (ладно, сделаем вид, что у меня не было неудачной попытки стать преподавателем английского, после которой я даже чуть не подумала, что сфера обучения людей — это не моё).
Я сейчас на той стадии, когда хочется расширять свои базовые знания о том, как работает компьютер, техника; за счет чего выполняются операции в языках программирования; как сделать свой (и не только свой, хе-хе) код оптимальнее и красивее. Я убеждена, что более глубокое понимание принципов работы систем, с которыми мы имеем дело, может помочь не только в оптимизации этих самых систем, но и в генерации важных сценариев для проверок.
Поэтому в честь праздника — подборка полезных материалов для QA-инженеров, которые хотят лучше понимать системы, с которыми работают.
1. Проект "Алгоритмика": открытый проект Сергея Слотина, содержащий материалы различных CS-курсов: алгоритмы, структуры данных, математика и многое другое. Можно держать под рукой как справочник, можно готовиться по нему к собеседованиям, а можно даже контрибьютить.
2. Книга/курс по System Design от Karan Pratap Singh. Детальное, но лаконичное описание всех частей систем: от уровня сетей до баз данных, очередей, API, Rate limiting и аутентификации.
Некоторые главы проверены личным опытом — например, именно по этому источнику я повторяла теорию о разнице микросервисов и монолитов перед недавним техническим интервью, и получила очень позитивную обратную связь по итогу.
3. Learning path "Intro to Computer Algorithms and Data Structures" от JetBrains Academy. Обучение базовым алгоритмам и структурам данных происходит шаг за шагом в лучших традициях JBA (ex. Hyperskill). Трек помечен как Beta, — значит, создатели будут рады обратной связи, а у обучающихся есть реальная возможность сделать задания и теорию лучше "здесь и сейчас". Чем не приятный бонус к полученным знаниям!