⑴ 大數據測試需要學什麼
首先是基礎階段。這一階段包括：關系型資料庫原理、操作系統原理及應用。在掌握了這些基礎知識後，會安排這些基礎課程的進階課程，即：數據結構與演算法、MYSQL資料庫應用及開發、SHELL腳本編程。在掌握了這些內容之後，大數據基礎學習階段才算是完成了。
接下來是大數據專業學習的第二階段：大數據理論及核心技術。第二階段也被分為了基礎和進階兩部分，先理解基礎知識，再進一步對知識內容做深入的了解和實踐。基礎部分包括：布式存儲技術原理與應用、分布式計算技術、HADOOP集群搭建、運維；進階內容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源碼分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP項目實戰。
完成了這部分內容的學習，學員們就已經掌握了大數據專業大部分的知識，並具有了一定的項目經驗。但為了學員們在大數據專業有更好的發展，所學知識能更廣泛地應用到大數據相關的各個崗位，有個更長遠的發展前景。
第三階段叫做數據分析挖掘及海量數據高級處理技術。基礎部分有：PYTHON語言、機器學習演算法、FLUME+KAFKA；進階部分有：機器學習演算法庫應用、實時分析計算框架、SPARK技術、PYTHON高級語言應用、分布式爬蟲與反爬蟲技術、實時分析項目實戰、機器學習演算法項目實戰。
⑵ 大數據工程師需要掌握哪些技能
大數據技術體來系龐大，包括的知源識較多
1、學習大數據首先要學習java基礎
Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發基於常用的高級語言。而且不論是學hadoop
2、學習大數據核心知識
Hadoop生態系統;HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線分析Spark、Python語言;數據實時分析Storm;消息訂閱分發系統Kafka等。
3、學習大數據需要具備的能力
數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師，了解一些描述統計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
4、學習大數據可以應用的領域
大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛。
⑶ 大數據分析的技術包括哪些
與傳統的在線聯機分析處理OLAP不同，對大數據的深度分析主要基於大規模的機版器學習技權術，一般而言，機器學習模型的訓練過程可以歸結為最優化定義於大規模訓練數據上的目標函數並且通過一個循環迭代的演算法實現。
1、編程語言：Python/R
2、資料庫MySQL、MongoDB、Redis等
3、數據分析工具講解、數值計算包、Pandas與資料庫... 等
4、進階：Matplotlib、時間序列分析/演算法、機器學習... 等
⑷ 大數據技術在APP測試上面如何應用
數據獲取手段、數據處理技術的改進導致"大數據"爆發。測試行業對於大回數據的應用也是很答多的，比如TestBird在做測試時是基於大量的數據基礎的，對於測試的分析和bug探索效果都能有很大的提升。
當然，在測試技術上，也有很好的大數據運用例子。比如你可以通過大數據統計點來寫測試用例。產品需要快速迭代，又要保證版本質量不下降，就必須做到精準測試的用例精簡。
也就是統計用戶行為預埋下的點，用戶使用次數的數據穩健並且有跡可循，測試路徑就非常的清晰明朗。
⑸ 關於大數據的的相關技術
在大數據中，涉及到了很多技術，這些技術都是比較新穎的，比如說人工智慧、區塊鏈、圖靈測試等等，這些技術都是能夠幫助大數據解決很多問題。在這篇文章中我們就給大家介紹一下關於回歸分析、貪婪演算法、MapRece、數據挖掘的相關知識。
1.貪心演算法
貪心演算法是指，在對問題求解時，總是做出在當前看來是最好的選擇。也就是說，不從整體最優上加以考慮，它所做出的是在某種意義上的局部最優解。貪心演算法不是對所有問題都能得到整體最優解，關鍵是貪心策略的選擇，選擇的貪心策略必須具備無後效性，即某個狀態以前的過程不會影響以後的狀態，只與當前狀態有關。貪心演算法的基本思路是從問題的某一個初始解出發一步一步地進行，根據某個優化測度，每一步都要確保能獲得局部最優解。由此可見，貪心演算法是十分實用的。
2.數據挖掘
數據挖掘是資料庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。數據挖掘工作是一個十分重要的內容，在大數據和數據分析中廣泛實用。
3.回歸分析
回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。
4.MapRece
MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集的並行運算。概念"映射"和"歸約"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個映射函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的歸約函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。這些內容就是大數據分析工作中經常使用的演算法。
在這篇文章中我們介紹了關於回歸分析、貪婪演算法、MapRece、數據挖掘的相關知識，相信大家通過閱讀這篇文章以後對這些技術有了一定的理解。希望這篇文章能夠更好地幫助大家。
⑹ 如何使用軟體測試技術對大數據產品進行測試
軟體測試沒什麼大數據不大數據的，所有測試都是相通的，數據測試一個數據規格，一個應用場景和數據增量動態測試，聯合功能驗證製作測試場景和環境
⑺ 軟體測試出來之後可以做大數據測試不
可以，需要你學習掌握更多的大數據技術、Hadoop、Maprece等等技術。
對於從事大數據測試回的軟體測答試工程師而言，與傳統的測試工作相對比，可能會面臨的以下幾個可能的挑戰：
自動化
自動化測試是從事大數據測試必備的技術，但自動化測試工具可能並不具備處理測試過程所引發的異常的能力，意味著現有工具可能並不適用，編程能力將是更好的一種技能。
虛擬化
當前業內大規模使用虛擬化技術，但虛擬機的延遲有可能造成大數據實時測試處理的異常。
對大數據而言，管理影像信息也將是一個巨大的問題：
1、海量數據集
2、需要驗證的數據量巨大，而且需要更快的處理速度
3、需要有效的自動化測試手段
4、需要盡可能的跨平台
⑻ 大數據測試工程師需要具備哪些技能
1、測試基本知識
想成為大數據測試工程師之前，有些測試必備的技能，比如軟體測試執行提出了我們開展軟體測試的執行活動所需要涉及的執行過程以及相關策略;同時了解常用德測試活動中的經驗之談，理論知識的梳理和基本的測試技巧掌握。
2、Linux及環境搭建 、Docker容器實現分布式虛擬化技巧
一個成熟的數據從業者應該懂得靈活的運用數據尋找，獲取，安裝，Debug，分享，團隊合作，Linux是知名的開源系統，在這個系統下環境的配置將變得非常容易和透明。Linux操作系統作為常見的底層操作系統，在軟體開發、軟體測試過程中都會經常接觸和使用，很多企業的伺服器都是Linux環境的，對於測試人員而言，也都會掌握相應的Linux命令。
3、SQL和資料庫相關的技能
資料庫是另外一個比較重要的部分，想像一下你不可能一直使用Excel去處理數據，畢竟超過十萬行的數據用Excel就比較吃力了。這個時候SQL就是必須要用的，可以說這個是一個核心技能。有的人可能會說SQL非常簡單，但是當你實際應用的時候你會發現你在學校學的那些簡單Query完全就跟不上需求了。
4、 Python/java語言
先說一下Python， Python是一種萬能的語言，適用性非常強，除了數據分析還能夠做很多的事情，比如編寫程序，網站開發，深度學習等等。如果你決定使用Python，那麼你需要了解的點主要是各種包的搜索和調用，函數的編寫和嵌套，數據類型的把握(list, tuple, series, dict)，條件判斷，循環迭代等等。
5、性能測試、框架開發的技能掌握
這個也是成為大數據測試工程師前，你必須要掌握得部分。在了解性能測試各方面的知識和經驗的同時，培養自己的獨立思考和解決問題的能力，掌握軟體性能測試核心技術、工具使用以及項目實戰技巧。