一、基礎(chǔ)編程與系統(tǒng)知識(shí) 在天津的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品測(cè)試培訓(xùn)中，基礎(chǔ)部分是至關(guān)重要的。這就如同建造大廈需要穩(wěn)固的根基一樣。 1. Java語(yǔ)言 - Java編程技術(shù)是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，在大數(shù)據(jù)產(chǎn)品測(cè)試培訓(xùn)中，Java語(yǔ)言是必不可少的內(nèi)容。主流的大數(shù)據(jù)開源框架，其編程大多離不開Java。例如在開發(fā)大數(shù)據(jù)相關(guān)的工具和應(yīng)用時(shí)，Java的面向?qū)ο缶幊烫匦?、其豐富的類庫(kù)等都為數(shù)據(jù)處理、算法實(shí)現(xiàn)等提供了有力的支持。在測(cè)試過(guò)程中，了解Java語(yǔ)言有助于對(duì)基于Java開發(fā)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行代碼層面的檢查、單元測(cè)試等操作。 2. Linux系統(tǒng) - 大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進(jìn)行的，Linux基礎(chǔ)操作命令以及Shell編程，也是大數(shù)據(jù)產(chǎn)品測(cè)試培訓(xùn)的重要組成部分。對(duì)于大數(shù)據(jù)產(chǎn)品測(cè)試人員來(lái)說(shuō)，熟悉Linux系統(tǒng)可以方便地進(jìn)行環(huán)境搭建、日志查看以及在命令行下執(zhí)行各種測(cè)試腳本等操作。比如在測(cè)試大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)（如基于Hadoop的分布式存儲(chǔ)）時(shí)，可能需要在Linux系統(tǒng)下檢查文件系統(tǒng)的權(quán)限、查看數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的狀態(tài)等。
二、數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)內(nèi)容 1. 數(shù)據(jù)分析與挖掘 - 在天津的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品測(cè)試培訓(xùn)中，數(shù)據(jù)分析與挖掘相關(guān)知識(shí)是一個(gè)重點(diǎn)。一般工作包括數(shù)據(jù)清洗、執(zhí)行分析和數(shù)據(jù)可視化等內(nèi)容。 - 數(shù)據(jù)清洗是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟。在測(cè)試大數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)，需要檢查數(shù)據(jù)清洗功能是否正確，例如是否能夠去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值等。對(duì)于執(zhí)行分析方面，要理解數(shù)據(jù)分析算法的原理，才能測(cè)試產(chǎn)品中分析功能的準(zhǔn)確性。像在測(cè)試一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘工具時(shí)，要確保它能夠正確地進(jìn)行分類、聚類等操作。 - 數(shù)據(jù)可視化也是重要的一環(huán)。測(cè)試人員需要了解如何將分析結(jié)果以直觀的圖表、圖形等形式展示出來(lái)，并且要測(cè)試大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可視化功能是否能夠準(zhǔn)確地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征和關(guān)系。在學(xué)習(xí)這部分內(nèi)容時(shí)，會(huì)涉及到python、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析與處理等知識(shí)。Python作為一種強(qiáng)大的腳本語(yǔ)言，在數(shù)據(jù)處理和分析中應(yīng)用廣泛，測(cè)試人員可以利用Python編寫測(cè)試腳本對(duì)數(shù)據(jù)處理功能進(jìn)行測(cè)試。數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)則有助于理解數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理方式，以便更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性的測(cè)試。 2. 大數(shù)據(jù)開發(fā) - 數(shù)據(jù)工程師建設(shè)和優(yōu)化系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)開發(fā)中的重要任務(wù)，在培訓(xùn)中也會(huì)涉及這方面內(nèi)容。例如學(xué)習(xí)hadoop、spark、storm、超大集群調(diào)優(yōu)等。 - Hadoop作為分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。在測(cè)試基于Hadoop的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)，要對(duì)其核心組件如HDFS（分布式文件系統(tǒng)）、MapReduce（分布式計(jì)算框架）等進(jìn)行功能和性能測(cè)試。比如測(cè)試HDFS的文件讀寫速度、可靠性等。 - Spark專注于在集群中并行處理數(shù)據(jù)，使用RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）處理RAM中的數(shù)據(jù)。測(cè)試人員需要掌握Spark的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，才能對(duì)基于Spark的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行有效的測(cè)試，如測(cè)試Spark在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算效率、資源利用情況等。 - Storm對(duì)源源導(dǎo)入的數(shù)據(jù)流進(jìn)行持續(xù)不斷的處理，隨時(shí)得出增量結(jié)果。在測(cè)試Storm相關(guān)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)，要關(guān)注其對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的處理能力，如數(shù)據(jù)處理的及時(shí)性、準(zhǔn)確性等。 - 此外，還會(huì)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、docker容器引擎、ElasticSearch、并發(fā)編程等內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，在測(cè)試包含機(jī)器學(xué)習(xí)功能的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)，要檢查模型訓(xùn)練、預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性等。Docker容器引擎相關(guān)知識(shí)有助于測(cè)試人員理解大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的容器化部署和運(yùn)行環(huán)境，從而進(jìn)行環(huán)境相關(guān)的測(cè)試。
三、其他相關(guān)知識(shí)與技能 1. 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù) - 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)至關(guān)重要。在天津的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品測(cè)試培訓(xùn)中，學(xué)員也會(huì)學(xué)習(xí)到這方面的知識(shí)。 - 測(cè)試人員需要了解大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的重要性，學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)和實(shí)施方法。例如在測(cè)試大數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)，要檢查數(shù)據(jù)的加密存儲(chǔ)和傳輸功能是否正常，是否存在數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)等。對(duì)于涉及用戶隱私數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，要確保其符合相關(guān)的隱私法規(guī)，如在數(shù)據(jù)采集、使用、共享等環(huán)節(jié)是否遵循合法合規(guī)的流程。 2. 實(shí)踐項(xiàng)目 - 通過(guò)實(shí)踐項(xiàng)目鍛煉學(xué)員的實(shí)際操作能力，提升解決實(shí)際問(wèn)題的能力。在培訓(xùn)中的實(shí)踐項(xiàng)目可以讓學(xué)員將所學(xué)的理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品測(cè)試場(chǎng)景中。 - 例如在一個(gè)模擬的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)測(cè)試項(xiàng)目中，學(xué)員可以綜合運(yùn)用之前學(xué)到的基礎(chǔ)編程知識(shí)、數(shù)據(jù)開發(fā)知識(shí)以及數(shù)據(jù)安全知識(shí)等，對(duì)平臺(tái)的各個(gè)功能模塊進(jìn)行測(cè)試，從功能測(cè)試到性能測(cè)試，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性測(cè)試到系統(tǒng)穩(wěn)定性測(cè)試等。在實(shí)踐項(xiàng)目中，學(xué)員還可以學(xué)習(xí)到如何制定測(cè)試計(jì)劃、編寫測(cè)試用例、執(zhí)行測(cè)試并分析測(cè)試結(jié)果等完整的測(cè)試流程。
轉(zhuǎn)載：http://www.xvaqeci.cn/zixun_detail/137171.html