про унівєр - лучча сувора спільнота

Ірина Вольних

Platform QA engineer

Автор кількох класних курсів
🔛 API testing with Postman

Як це було

Державний університет "Житомирська політехніка"
121 Інженерія програмного забезпечення

Факультет інформаційно-комп’ютерних технологій (ФІКТ)

1,5 року

6 сесій

16 предметів

наукова практика

кваліфікаційна робота

формат навчання - оффлайн

Магістратура з інженерії ПЗ: що цікавого?

Dev Net (розуміння мереж, DevOps, CI/CD, API, мікросервіси, автоматизація процесів, контейнеризація - Docker, Kubernetes, хмарні технології - AWS, Azure, GCP).

Іноземна мова професійного спрямування

Веб-дизайн (HTML, CSS, UX/UI, адаптивний дизайн, принципи кросбраузерного тестування, робота з Figma, WCAG)

Інтелектуальна власність (авторське право в IT, ліцензування ПЗ, патентне право, open-source ліцензії - MIT, NDA)

Методологія наукових досліджень (аналіз даних, формування гіпотез, планування експериментів, статистичний аналіз, робота з Python)

Мови інтелектуального аналізу даних (Python, SQL, машинне навчання (ML), візуалізація даних, робота з великими обсягами даних - BigQuery)

Моделювання та аналіз інформаційних процесів та систем (UML, моделювання бізнес-процесів, аналіз алгоритмів)

Педагогіка та психологія

Магістратура з інженерії ПЗ:

що цікавого?

Проектне управління та Управління ІТ проєктами (Agile, Scrum, Kanban, Lean, Waterfall, управління ризиками, Jira, Confluence, OKR/KPI, аналіз стейкхолдерів, PM-book)

Розробка децентралізованих додатків (Blockchain, смарт-контракти - Solidity, Ethereum, Web3.js, криптографія, децентралізоване зберігання - IPFS, токенізація, DeFi).

Розробка та реінженіринг програмних систем (архітектура ПЗ, DDD (Domain-Driven Design), рефакторинг, патерни проектування - MVC, Singleton, Factory, SOLID)

Стандарти інформаційних систем та сертифікація програмного забезпечення

Тестування валідація та верифікація ПЗ 😍

Філософські проблеми наукового пізнання

Додаткові плюшки

нетворкінг

доступ до платних курсів

доступ міжнародних практик та інтернатури

можливість посперечатися

👉

Коли це дійсно потрібно?

👾

Якщо ви плануєте кар'єрний ріст у напрямку автоматизації або інженерії тестування:

Глибші знання з алгоритмів, структур даних, DevOps, тестування продуктивності або безпеки, програмування можуть бути критично важливими.

👾

Якщо ви знудились та хочете перейти в суміжні технічні спеціальності (розробка, DevOps, архітектура)

SDET вимагає сильного технічного бекграунду. Друга технічна освіта допоможе закрити прогалини в знаннях, які важко здобути лише на практиці.

👾

Не вистачає фундаментальних знань з Computer Science

Диплом дасть базове розуміння таких концепцій, як операційні системи, комп’ютерні мережі, бази даних, що можуть бути критичними для роботи у високотехнологічних продуктах.

холівар

😅

- є курси!

- ой-тішка міняється швидше ніж методички!

- я перший диплом єлі відсиділа(в) нащо другий?

- в мене диплом ніразу не питали!

- я мануальщик/ і так автоматизатор - мені не треба!

- я знаю більше ніж випускники джуни!