大数据测试需要学什么

大数据专业是学什么

大数据相关专业主要有三个：数据科学与大数据技术专业；大数据管理与应用专业；大数据技术与应用专业。前两个主要是本科院校开设，最后一个是高职高专开设。

需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践等。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程等。

2大数据专业发展方向

1、大数据开发方向所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；

2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向，所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等；

3、大数据运维和云计算方向；对应岗位：大数据运维工程师。

测试开发需要学习语言、计算机网络、 *** 作系统、前端基础、需求分析、英语、数据库。

1、语言

python是现在测试开发的主流语言。能写个简单的脚本和应用就行。测试需要写的代码是java的，也建议学习python。以后比如遇到一些维护测试服务器或者是web相关的，掌握python还是非常便捷的。

2、计算机网络

各层协议什么的这都是一个功能测试都要懂得，按照优先级可以从http学。抓包工具也是必备技能。现在疫情之下，可以看到趋势了已经。云计算平台上的测试环境的网络规划，安全，环境有非常好的前景。

3、 *** 作系统

Linux基本概念和命令是为了应对测试和运维的交叉领域。简单的shell写脚本，难一些的用python。看发展方向，具体是要走移动端的还是什么，某个领域的技能也是必备的。

4、前端基础

html，css，javascript，bootstrap，jQuery；以后要做web自动化的优先级排高一些，以后想做app测试的，就先去了解ios或者Android去。

5、需求分析

拿到项目的时候，需要会分析需求，优先级，任务拆解。需求也是一个必备技能。有几年经验的老测试，拿到项目的时候一定会提出问题，剩下的安排的明明白白的。

6、英语

测试开发了，英语也算个硬件了。肯定要能看懂文档。如果发展好，想去外企，语言沟通也是必备的。不用特牛，日常沟通一半听说一半靠猜。

7、数据库

常用的SQL命令，子查询，连接查询，存储过程，触发器，游标等数据库概念和语法。

初学数据库应该从以下几点进行学习：

一、编程语言基础

新手学大数据，首先要掌握基础的编程语言基础，比如Java、C++等，要初步掌握面向的对象、抽象类、接口及数据流及对象流等基础，如果有疑问，可以去网上搜索相关书籍，再结合自己的疑问去翻书，就能很快的熟悉了解数据库的基础技术原理。

二、Linux系统的基本 *** 作

Linux系统的基本 *** 作是大数据不可分割的一部分，企业的MySQL大数据的组件都是跑在linux环境下的，所以学会linux常用命令不能缺少，重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台，，能写shell程序就会更好了。

三、学习Hadoop架构设计

要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，环境搭建成功后在网上搜罗一些demo，sql脚本之类，直接动手敲进去一点一点体会。

四、采用机器学习模式

为了发挥出大数据的优势，提升你的办公效率，就需要实 *** 并应用其中的内容，必然也会涉及大量机器学习及算法，这能最大化的发挥出计算机的性能，也是大数据的优势所在。

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