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大数据测试工程师需要具备哪些技能?

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标签: 大数据测试工程师 大数据测试工程师技能
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1、测试基本知识

想成为大数据测试工程师之前,有些测试必备的技能,比如软件测试执行提出了我们开展软件测试的执行活动所需要涉及的执行过程以及相关策略;同时了解常用德测试活动中的经验之谈,理论知识的梳理和基本的测试技巧掌握。

2、Linux及环境搭建 、Docker容器实现分布式虚拟化技巧

一个成熟的数据从业者应该懂得灵活的运用数据寻找,获取,安装,Debug,分享,团队合作,Linux是知名的开源系统,在这个系统下环境的配置将变得非常容易和透明。Linux操作系统作为常见的底层操作系统,在软件开发、软件测试过程中都会经常接触和使用,很多企业的服务器都是Linux环境的,对于测试人员而言,也都会掌握相应的Linux命令。

3、SQL和数据库相关的技能

数据库是另外一个比较重要的部分,想象一下你不可能一直使用Excel去处理数据,毕竟超过十万行的数据用Excel就比较吃力了。这个时候SQL就是必须要用的,可以说这个是一个核心技能。有的人可能会说SQL非常简单,但是当你实际应用的时候你会发现你在学校学的那些简单Query完全就跟不上需求了。

4、 Python/java语言

先说一下Python, Python是一种万能的语言,适用性非常强,除了数据分析还能够做很多的事情,比如编写程序,网站开发,深度学习等等。如果你决定使用Python,那么你需要了解的点主要是各种包的搜索和调用,函数的编写和嵌套,数据类型的把握(list, tuple, series, dict),条件判断,循环迭代等等。

5、性能测试、框架开发的技能掌握

这个也是成为大数据测试工程师前,你必须要掌握得部分。在了解性能测试各方面的知识和经验的同时,培养自己的独立思考和解决问题的能力,掌握软件性能测试核心技术、工具使用以及项目实战技巧。

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    1、可视化分析

    大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

    2、数据挖掘算法

    大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

    3、预测性分析能力

    大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

    4、数据质量和数据管理

    大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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