Quality Assurance

Resumen

El curso de Quality Assurance propone una formación práctica orientada a desarrollar las competencias necesarias para comenzar a desempeñarse profesionalmente en equipos de desarrollo de software como QA Junior Advanced.

A lo largo del curso, los participantes aprenderán a comprender cómo se construye la calidad durante un proyecto, analizar requerimientos, detectar riesgos, planificar y priorizar validaciones, investigar comportamientos, documentar defectos y producir evidencia que permita tomar mejores decisiones sobre la calidad de un producto.

La propuesta combina fundamentos de QA, testing basado en riesgos, gestión de defectos e investigación técnica mediante herramientas como Dev Tools, APIs, Postman, SQL básico y logs, incorporando también Inteligencia Artificial como herramienta de apoyo para ampliar el análisis y mejorar la productividad sin reemplazar el criterio ni la validación profesional.

La formación culmina con un Bootcamp de nueve clases, en el que cada participante trabaja sobre un mismo proyecto y debe integrar progresivamente lo aprendido frente a situaciones similares a las del trabajo real: información incompleta, cambios, restricciones, problemas técnicos y decisiones de calidad.

El objetivo es desarrollar un perfil capaz no solamente de ejecutar pruebas, sino de comprender un proyecto, formular preguntas, identificar riesgos, obtener evidencia, investigar problemas, comunicar hallazgos y fundamentar decisiones con autonomía razonable.

¿A quién está dirigido el curso?

· Personas interesadas en iniciar o desarrollar una carrera profesional en Quality Assurance y Testing de software.

· Personas con conocimientos introductorios de testing o control de calidad que quieran ampliar su formación hacia una visión más integral de Quality Assurance.

· Personas interesadas en desarrollar habilidades de análisis, resolución de problemas, pensamiento crítico y toma de decisiones aplicadas a productos digitales.

· Personas que quieran incorporar herramientas técnicas utilizadas en QA como DevTools, APIs, Postman, SQL básico, logs y plataformas de gestión de defectos.

· Personas interesadas en aprender a utilizar Inteligencia Artificial aplicada a QA de manera profesional, crítica y responsable.

¿Qué vas a aprender?

· Comprender cómo se construye la calidad a lo largo de un proyecto de software y cómo puede intervenir QA desde etapas tempranas para prevenir problemas y reducir riesgos.

· Analizar requerimientos, criterios de aceptación e información del proyecto para detectar ambigüedades, omisiones, dependencias y aspectos que necesitan mayor definición.

· Identificar y priorizar riesgos de calidad para decidir dónde concentrar esfuerzos, controles y validaciones.

· Construir estrategias básicas de QA, definiendo qué revisar, qué validar, qué evidencia obtener y cómo actuar frente a restricciones de tiempo o información.

· Aplicar controles preventivos y diferentes formas de validación para obtener información confiable sobre la calidad de un producto.

· Detectar, investigar y documentar problemas utilizando evidencia funcional y técnica, incorporando herramientas como Dev Tools, APIs, datos y otras fuentes de información cuando sea necesario.

· Gestionar defectos y analizar patrones, métricas y posibles causas para comprender no solamente qué falló, sino también qué puede mejorarse.

· Comunicar riesgos, hallazgos y recomendaciones de manera profesional, interactuando con Desarrollo, Producto y otros actores del proyecto.

· Utilizar Inteligencia Artificial como herramienta de apoyo para ampliar análisis, explorar alternativas y mejorar la productividad, manteniendo siempre la validación y el criterio profesional.

· Integrar estas capacidades durante un Bootcamp aplicado sobre un proyecto, aprendiendo a desenvolverse frente a información incompleta, cambios y restricciones, y desarrollando progresivamente mayor autonomía para priorizar y fundamentar decisiones.

Mentores

• Lic. Gabriel Guevara I QC Tech Lead en Globant

• Ing. Nicolás Messina I Developer Tech Lead en Globant