UPEX GALAXY

📅 SYLLABUS: 8 Semanas + Presentaciones

IQL 2025 Methodology

← Volver a la presentación del curso

Pre-requisito obligatorio:

📋 Contenido del Programa

🎬Bloque 0

Semana 0

⚙️Bloque 1

Semanas 1-4

⚙️Bloque 2

Semanas 5-6

⚙️Bloque 3

Semanas 7-8

🎓Bloque 4

Semana 9

🎬BLOQUE 0: ONBOARDING

(Semana 0)

Preparación y configuración del entorno

SEMANA 0

Onboarding

Asíncrono

Objetivo: Configurar el entorno completo de trabajo y familiarizarte con las herramientas que usaremos durante todo el programa.

Trabajo asíncrono:

  • •Ver guía de setup técnico
  • •Completar checklist de preparación
  • •Presentarte en Slack/WhatsApp

Entregable: Screenshot de workspace configurado publicado en Slack

Herramientas:

JiraGitHubSlackIDE

⚙️BLOQUE 1: FOUNDATIONS + SHIFT-LEFT TESTING

(Semanas 1-4)

Fase IQL: Early Game - Prevención de defectos desde el origen

SEMANA 1

Foundations + AI Coding

Duración: 2h en vivo

En Vivo

Objetivo: Crear las bases de tu MVP (frontend + backend) usando agentes de IA, y generar todas las épicas e historias de usuario que desarrollarás en las siguientes semanas.

Lo que NO se enseña (aprenden con IA):

  • ❌Sintaxis de JavaScript/Python desde cero
  • ❌Comandos básicos de Git (commit, push, pull)
  • ❌Qué es una API REST o cómo funciona HTTP

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Creación del MVP con IA (40 min)

  • • Usar Prompt Engineering para definir tu aplicación
  • • Orquestar agentes de IA para generar código
  • • Decidir features del MVP base

✅ Configuración del Workspace (30 min)

  • • Crear repositorio en GitHub Organization
  • • Configurar MCPs
  • • Conectar Jira + GitHub + Slack

✅ Generación de Épicas e Historias (50 min)

  • • Crear épicas desde perspectiva Product Owner
  • • Escribir User Stories con criterios Gherkin
  • • Usar IA para refinar y detectar ambigüedades

Trabajo asíncrono:

  • •Configurar MCPs en entorno local
  • •Completar 5 User Stories en Jira con AC
  • •Desplegar MVP base local
  • 📦Entregar: Link a repo + screenshot de épicas Jira

Entregable: Link a repo GitHub + screenshot de épicas en Jira

Herramientas:

Claude Code / Codex CLI (agentes de IA)Jira + XrayGitHubNotionSlack
SEMANA 2

Shift-Left Testing (Núcleo + UI)

Duración: 2h en vivo

En Vivo

Objetivo: Aplicar el núcleo de Shift-Left Testing: probar la documentación antes de implementar, refinar historias de usuario como QA, implementar features con IA, y ejecutar testing exploratorio temprano en la UI.

Lo que NO se enseña (aprenden con IA):

  • ❌Qué es Shift-Left Testing (teoría)
  • ❌Diferencia entre testing funcional y no funcional
  • ❌Cómo escribir un bug report perfecto

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Refinamiento de Historias de Usuario (35 min)

  • • Revisar HU en Jira con ojo crítico QA
  • • Detectar ambigüedades y casos edge
  • • Generar escenarios de prueba con IA

✅ Implementación con IA (40 min)

  • • Pasar HU refinadas a agentes de IA
  • • Validar código vs criterios
  • • Micro-testing durante implementación

✅ Testing Exploratorio Temprano (UI) (45 min)

  • • Ejecutar pruebas exploratorias en UI
  • • Documentar hallazgos en Xray
  • • Crear primer reporte temprano

Trabajo asíncrono:

  • •Testear todas las HU implementadas
  • •Reportar 3 issues en Xray con evidencia
  • •Refinar próximas HU para Semana 3
  • 📦Entregar: Test cases en Xray + reporte de issues

Entregable: Link a test cases en Xray + reporte de issues encontrados

Herramientas:

Jira + XrayAgentes de IABrowser DevToolsNotion
SEMANA 3

Database Testing (Trifuerza)

Duración: 2h en vivo

En Vivo

Objetivo: Continuar con Shift-Left Testing pero ahora en la capa de Database. Aprender a validar integridad de datos, ejecutar queries estratégicas, y completar las historias de usuario a nivel de base de datos.

Lo que NO se enseña (aprenden con IA):

  • ❌SQL básico (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
  • ❌Qué es una base de datos relacional
  • ❌Normalización y diseño de schemas

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Estrategias de Database Testing (30 min)

  • • Identificar qué testear en capa de datos
  • • Usar Supabase MCP con IA
  • • Diseñar test cases de validación

✅ Ejecución de Queries con IA (50 min)

  • • Generar queries complejas con Context Engineering
  • • Validar inserts/updates correctos
  • • Detectar inconsistencias frontend/backend

✅ Integración con el Flujo (40 min)

  • • Reportar issues de datos en Xray
  • • Conectar hallazgos DB con HU
  • • Completar testing de HU a nivel Database

Trabajo asíncrono:

  • •Testear HU pendientes a nivel Database
  • •Crear 3 test cases de validación de datos
  • •Documentar estrategias en Notion
  • 📦Entregar: Reporte Database testing + queries (screenshots)

Entregable: Reporte de testing Database + queries ejecutadas

Herramientas:

Supabase MCPSQLJira XrayAgentes de IA
SEMANA 4

API Testing (Trifuerza)

Duración: 2h en vivo

En Vivo

Objetivo: Completar el ciclo de Shift-Left Testing con API Testing. Validar contratos de API, responses, y asegurar que todas las historias de usuario están testeadas en las 3 capas (UI, Database, API).

Lo que NO se enseña (aprenden con IA):

  • ❌Qué es REST vs SOAP
  • ❌Métodos HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
  • ❌Cómo leer documentación de APIs (Swagger/OpenAPI)

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Estrategias de API Testing (35 min)

  • • Identificar endpoints a testear
  • • Usar Postman MCP para requests automáticos
  • • Validar status codes, responses, tiempos

✅ Validación de Contratos (50 min)

  • • Probar cumplimiento de contratos
  • • Detectar inconsistencias frontend/backend
  • • Crear colecciones automatizadas Postman

✅ Cierre del Ciclo Trifuerza (35 min)

  • • Asegurar HU testeadas en UI+DB+API
  • • Crear reporte final Shift-Left
  • • Preparar proyecto para Automation

Trabajo asíncrono:

  • •Completar API testing para todas las HU
  • •Crear colección Postman con 10+ requests
  • •Validar no bugs críticos antes Automation
  • 📦Entregar: Colección Postman exportada + reporte final Shift-Left

Entregable: Colección de Postman exportada + reporte final de Shift-Left

Herramientas:

Postman + Postman MCPJira XrayAgentes de IANotion
Checkpoint 1

(Final de Semana 4)

Deliverable: MVP completo testeado manualmente

  • ✓Todas las historias de usuario implementadas y validadas
  • ✓Testing en las 3 capas (UI, Database, API)
  • ✓Reportes de issues en Xray
  • ✓Documentación completa en Notion
  • ✓Preparado para comenzar Automation

⚙️BLOQUE 2: TEST AUTOMATION

(Semanas 5-6)

Fase IQL: Mid Game - Detección mediante automation estructurada

SEMANA 5

Automation Foundations

Duración: 2h en vivo

En Vivo

Objetivo: Construir tu framework de automation desde cero usando IA, implementar Page Object Model, y crear tu primera suite de tests E2E con Playwright.

Lo que NO se enseña (aprenden con IA):

  • ❌Sintaxis de JavaScript/Python para automation
  • ❌Qué es Playwright o cómo instalarlo
  • ❌Selectores CSS vs XPath (teoría)

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Construcción del Framework (50 min)

  • • Ver construcción framework desde cero con IA
  • • Implementar Page Object Model (POM)
  • • Configurar Context Engineering en repo

✅ Configuración de Subagentes (30 min)

  • • Crear subagentes especializados en testing
  • • Integrar Playwright MCP para auto-gen scripts
  • • Configurar entorno testing (local + CI/CD prep)

✅ Primera Suite E2E (40 min)

  • • Escribir tests E2E con framework
  • • Ejecutar tests localmente
  • • Debuggear con ayuda de IA

Trabajo asíncrono:

  • •Terminar configuración framework local
  • •Crear 3 tests E2E para HU principales
  • •Experimentar con Playwright MCP
  • 📦Entregar: Link repo con framework + tests funcionando

Entregable: Link a repo con framework + tests funcionando

Herramientas:

Playwright + Playwright MCPClaude Code / Codex CLIGitHubTerminal + CLI tools
SEMANA 6

E2E Automation Avanzado

Duración: 2h en vivo

En Vivo

Objetivo: Expandir el framework con arquitectura SATA, automatizar la Trifuerza completa (UI + API + Database), e implementar Data-Driven Testing.

Lo que NO se enseña (aprenden con IA):

  • ❌Qué es Data-Driven Testing (teoría)
  • ❌Diferencia entre E2E y Integration testing
  • ❌Patrones de diseño en automation (teoría)

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Arquitectura SATA (45 min)

  • • Implementar arquitectura SATA en framework
  • • Organizar tests por capas (UI, API, DB)
  • • Crear helpers y utilities reutilizables

✅ Automatización de la Trifuerza (50 min)

  • • Automatizar tests UI con Playwright
  • • Automatizar tests API dentro de E2E
  • • Automatizar validaciones Database en E2E

✅ Data-Driven Testing (25 min)

  • • Implementar tests parametrizados con datasets
  • • Usar archivos JSON/CSV para test data
  • • Ejecutar mismo test con múltiples datasets

Trabajo asíncrono:

  • •Refactorizar framework con arquitectura SATA
  • •Crear 5 tests E2E que cubran Trifuerza
  • •Implementar 2 tests Data-Driven
  • 📦Entregar: Suite completa con cobertura Trifuerza + arquitectura SATA

Entregable: Suite completa con cobertura de Trifuerza + arquitectura SATA

Herramientas:

PlaywrightPostman (API automation en E2E)SQL (validaciones Database)Agente Playwright
Checkpoint 2

(Final de Semana 6)

Deliverable: Framework de automation production-ready

  • ✓Arquitectura SATA implementada
  • ✓Cobertura de las 3 capas (UI, API, Database)
  • ✓Al menos 10 tests E2E automatizados
  • ✓Data-Driven Testing funcional
  • ✓Código limpio y mantenible

⚙️BLOQUE 3: CI/CD + PRODUCTION

(Semanas 7-8)

Fase IQL: Mid Game (CI/CD) + Late Game (Production monitoring)

SEMANA 7

CI/CD + Reporting

Duración: 2h en vivo

En Vivo

Objetivo: Integrar tus tests automatizados en un pipeline de CI/CD con GitHub Actions, configurar diferentes tipos de ejecución, implementar reportes privados con Allure, y conectar resultados a Jira Xray automáticamente.

Lo que NO se enseña (aprenden con IA):

  • ❌Qué es CI/CD (teoría)
  • ❌Sintaxis de YAML para GitHub Actions
  • ❌Cómo funciona un pipeline (conceptos)

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Creación de Pipelines (50 min)

  • • Configurar GitHub Actions desde cero
  • • Crear pipelines para Smoke, Sanity, Regression
  • • Configurar triggers manuales y schedules

✅ Reportes Privados con Allure (40 min)

  • • Integrar Allure Report en pipeline
  • • Configurar OAuth para reportes privados
  • • Visualizar resultados en ambiente seguro

✅ Integración con Jira Xray (30 min)

  • • Conectar resultados a Xray automáticamente
  • • Importar execution results desde CI/CD
  • • Ver métricas de calidad en tiempo real

Trabajo asíncrono:

  • •Configurar 3 pipelines (Smoke, Sanity, Regression)
  • •Ejecutar pipelines y validar Allure Report
  • •Verificar importación a Xray correcta
  • 📦Entregar: Link a pipeline + screenshot Allure Report

Entregable: Link a pipeline funcionando + screenshot de Allure Report

Herramientas:

GitHub ActionsAllure Report (reporting privado)Jira Xray (importación automática)OAuth
SEMANA 8

Finalización + Portfolio Prep

Duración: 2h en vivo

En Vivo

Objetivo: Refinar tu proyecto completo, documentar arquitectura y decisiones técnicas, preparar tu presentación, y optimizar todo para tu portfolio profesional.

Lo que NO se enseña (aprenden con IA):

  • ❌Cómo hacer un CV de QA
  • ❌Qué es un portfolio profesional
  • ❌Cómo prepararse para entrevistas técnicas

Lo que SÍ se enseña en vivo:

✅ Refinamiento del Proyecto (40 min)

  • • Review de código: limpieza y mejores prácticas
  • • Optimización de tests (performance, mantenibilidad)
  • • Documentación técnica completa en README

✅ Documentación de Arquitectura (35 min)

  • • Crear diagramas de arquitectura framework SATA
  • • Documentar decisiones técnicas y trade-offs
  • • Escribir guía de contribución para repo

✅ Preparación de Presentación (45 min)

  • • Estructurar presentación del proyecto (Semana 9)
  • • Highlights para empleadores/reclutadores
  • • Tips para portfolio GitHub + LinkedIn

Trabajo asíncrono:

  • •Refinar documentación completa del proyecto
  • •Grabar video demo de 3-5 min (opcional)
  • •Preparar presentación 10 min para Semana 9
  • 📦Entregar: Proyecto finalizado + README completo + slides presentación

Entregable: Proyecto finalizado + README completo + slides de presentación

Herramientas:

GitHub (documentación)Notion (arquitectura y decisiones)Mermaid/Excalidraw (diagramas)Loom/OBS (video demo opcional)
Checkpoint 3

(Final de Semana 8)

Deliverable: Proyecto MVP production-ready completo

  • ✓Framework de automation con arquitectura SATA
  • ✓Pipeline de CI/CD funcionando con Allure Report
  • ✓Integración con Jira Xray automática
  • ✓Documentación profesional completa
  • ✓Listo para portfolio y entrevistas

🎓BLOQUE 4: PRESENTACIONES + CERTIFICACIÓN

(Semana 9)

Presentación de proyectos y entrega de certificaciones

SEMANA 9

Presentaciones + Certificación

Duración: 3h especial

Híbrido

Objetivo: Presentar tu proyecto completo al grupo, recibir feedback, y obtener tu certificación oficial de "AI-Powered Quality Engineer".

Trabajo asíncrono:

  • •Cada estudiante presenta proyecto (10 min + 5 min Q&A)
  • •Feedback del instructor y compañeros
  • •Entrega de certificaciones oficiales
  • •Networking y cierre del programa

Entregable: Presentación completa + Certificación oficial + Badge GitHub Organization + Portfolio listo

Herramientas:

GitHub Organization (badge de contribución)Certificación UPEX Galaxy

📊 RESUMEN DEL PROGRAMA

Total:

16-18 horas de clases en vivo + trabajo asíncrono

Certificación:

AI-Powered Quality Engineer

Experiencia:

2 meses de trabajo real (2 sprints simulados)

Proyecto final:

MVP completo production-ready con testing automatizado

¿Listo para transformar tu carrera? 🚀
↑ Volver arriba