软件测试需要学什么

软件测试需要学习测试基础和理论知识。

其中需要学习的包括测试计划编写、设计测试用例、编写BUG报告单；需要学习python语言以及计算机的硬件知识；需要学习数据库知识，包括MySQL数据库、Redis数据库等；需要学习自动化测试工具、性能测试工具、接口测试工具的使用。比如在性能测试则会用到Loadrunner软件，它包含Controller、VuGen、Analysis。

一、软件的结构和组成

既然是做软件测试，势必要对测试对象有充分的了解。大体方向如下：

1、 前端和后端

前端：用户直接使用的地方我们称之为前端，前端处于用户直接能用的东西，对于用户而言是最靠“前”的。

后端：用户看不见的东西，用于做数据处理和交换。举个例子，知乎的登录，我们在网页(前端)上输入用户名和密码，那知乎咋个晓得我们是不是当前这个用户登录成功的？这个判断 *** 作就是由后端来完成的。

接口：前端和后端进行数据传输的通道，同样的例子，知乎登录，用户在前端输入了账号密码，点击登录后，我们输入的账号和密码就通过登录接口传给后端，后端拿到账号和密码后，再进行判断。

如果判断通过，则通过登录接口把登录成功的信息返回给前端，前端再让我们去访问有权限的功能，反之，就提示登录失败。

2 、数据库SQL

数据库是整个软件必备的知识点，主要是关于sql语句的应用，尤其是多表联查。在面试中，通常出现的笔试环节，这部分要不就是很简单的sql查询，要不就是很复杂的多表查询，零基础的小伙伴推荐大家从这里开始。

3、 Linux学习

Linux是测试也要掌握的技能之一。

二、功能测试用例设计（重中之重）

功能测试用例太重要了，软件测试工程师80%的工作都跟这个相关，而且面试100%必出的问题。搭建测试环境，查看日志，定位BUG，所以需要掌握其中的一些基础用法。

三、 实战练习项目（重点）

说实话，这块自学真的有点难受，实际的项目怎么可能这么容易就找到了。自学的小伙伴可以去找一些开源项目来练习。

四、 接口测试和接口用例设计

接口测试是对系统接口级别的测试。

1、抓包工具和前后端Bug定位。

2、Postman。

3、Jmeter。

以上，应该是最最最精简的学习路线了。

对于每一位才开始接触JAVA的新手来说，先不要管算法和数据结构，大多数简单的程序不需要用到算法和数据结构，所以当你真正需要时再去学习。编程一段时间以后，你就会知道在哪些地方用到他们。

该如何自学，分享学习步骤给你：

第一步：找一套通俗易懂的Java视频教程+推荐的Java书籍

找一套Java学习教程并不难，但是找到一本好书其实有难度，你怎么知道哪本书是好书？好书有什么标准？排行榜靠前的是不是好书？最好是让有经验专业的人去推荐一下。而看书学习并不适合每个人，能有耐心看下去书的人是非常少的。所以一定要根据自身情况进行选择，不看书学光看视频学习也是可以的。

第二步：跟着视频教程开始

建议每天至少保持4-6个小时的“专注”学习时间，将视频上面的知识点全部理解到位，代码和讲解相互对应；并且把所有代码都在编程环境中进行调试。对于初学者而言，敲代码是一个非常大的难关，在调试程序的时候，多数情况下，问题都是因为拼写错误导致的，根据我的经验，大部分问题都是低级问题。

第三步：最好有一个老师在前期进行指导

有经济条件的，而且是那种一定要学会技术就业的人，建议在网上找一个靠谱的技术老师在前期指导你，帮你去解决一些问题，提高自己的学习效率，能针对性的对你进行讲解。这样你可以少走很多弯路，学习更有方向。毕竟我们刚接触这个行业，全靠自己是不太现实的。

第四步：自己总结本章的核心内容多复习

子曰：“温故而知新，可以为师矣”。每周要进行一次复习，就像我们高中的时候，每周都有小测验以及月考。知识长时间不用，一定会忘的。在总结的时候，要多思考，多尝试。经过前面基础的学习，已经对Java语言有了基本的认识。

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；2、课程设置

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据 *** 作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术

（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状

今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

多看一些视频资料和基础知识，可以提供一个课程大纲作参考：

第一阶段：前端页面重构

1、PC端网站布局

2、HTML5+CSS3基础

3、WebApp页面布局

第二阶段：JavaScript高级程序设计

4、原生

JavaScript交互功能开发

5、面向对象进阶与 ES5/ES6应用

6、JavaScript工具库自主研发

7、jQuery经典交互特效开发

第三阶段：PC端全栈项目开发

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