In diesem Modul werden die Lernenden in APIs, ihre Typen und die üblichen Herausforderungen beim Testen dieser APIs eingeführt. Es führt die Lernenden Schritt für Schritt in die Einrichtung einer funktionalen Automatisierungsumgebung ein, einschließlich der Konfiguration von IDEs wie IntelliJ und der Integration der erforderlichen Bibliotheken. Anschließend erstellen die Teilnehmer ihre ersten Skripte, führen sie aus und validieren die Ausgaben anhand der erwarteten Ergebnisse. Am Ende dieses Moduls verfügen die Lernenden über ein solides technisches Fundament sowohl in den API-Grundlagen als auch in der Einrichtung der Umgebung, so dass sie in der Lage sind, automatisierte Skripte sicher auszuführen und zu validieren.

Dieses Modul bietet einen tiefen Einblick in TestNG und seine Anwendung bei der Strukturierung, Ausführung und Verwaltung von automatisierten Tests. Die Lernenden werden Annotationen, Methoden zur Fehlerbehebung und Lokalisierungsstrategien für eine zuverlässige Identifizierung von Elementen kennenlernen. Das Modul behandelt auch die funktionale UI-Automatisierung in der Praxis, einschließlich realer Szenarien wie Login und Formularübermittlung. Darüber hinaus lernen die Teilnehmer Testausführungsstrategien wie Regression, parallele Ausführung und datengesteuerte Tests kennen und beherrschen Berichtswerkzeuge wie Extent Reports. Dadurch werden die Lernenden in die Lage versetzt, komplexe Testausführungen zu verwalten und umsetzbare Testberichte in einem professionellen Umfeld zu erstellen.

In diesem Modul wird untersucht, wie Künstliche Intelligenz das Testen von Software verändert. Die Lernenden werden verstehen, wie KI dynamische Testfälle generieren, Muster erkennen, Fehler vorhersagen und fehlerhafte Tests reduzieren kann. Das Modul räumt auch mit Mythen über KI in der Qualitätssicherung auf und beleuchtet die Risiken und Grenzen des Einsatzes von KI-Tools, wie z. B. verzerrte Trainingsdaten oder unvollständige Abdeckung. Schließlich werden Anwendungsfälle aus der Praxis und KI-gestützte Sicherheitspraktiken untersucht, die Anwendungen vor Schwachstellen schützen. Am Ende des Moduls werden die Teilnehmer in der Lage sein, KI in der Automatisierung kritisch zu bewerten und KI-Tools zur Verbesserung der Testgenauigkeit und -effizienz einzusetzen.

Das letzte Modul erweitert das Fachwissen der Lernenden in fortgeschrittenen Testkontexten, einschließlich Cloud-Umgebungen, DevOps-Pipelines und anspruchsvoller API-Automatisierung. Die Teilnehmer untersuchen die Vorteile und Herausforderungen des Cloud-basierten Testens und dessen Auswirkungen auf Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Der Schwerpunkt des Moduls liegt auf der DevOps-Integration, wobei CI/CD-Workflows, GitHub-Aktionen und YAML-Konfigurationen für die Testautomatisierung in kollaborativen Teams behandelt werden. Die Lernenden erweitern außerdem ihre API-Testfähigkeiten und konzentrieren sich auf Backend-Validierungen, das Parsen von JSON-Antworten und die Protokollierung von Leistungsmetriken. Dieses Modul stellt sicher, dass die Lernenden in der Lage sind, Automatisierung in modernen Cloud- und DevOps-Ökosystemen zu implementieren.