软件测试完可以做大数据测试吗？大数据测试你需要学习的首先是基础阶段。测试大数据应用更多的是验证其数据处理，而不是测试软件产品的单个功能，什么是测试用例？什么是大数据技术什么是大数据技术介绍如下:大数据技术是指从各种海量类型的数据中快速获取有价值信息的能力。
1、成为大数据测试工程师之前的测试基础知识，测试必备的一些技能，比如软件测试执行，提出我们进行软件测试执行活动需要的执行流程和相关策略；同时了解常见德语测试活动中的经验，理论知识的梳理，基本测试技能的掌握。2、Linux和环境搭建、Docker容器实现分布式虚拟化的技巧一个成熟的数据从业者应该懂得如何灵活运用数据进行查找、获取、安装、调试、共享和团队工作。Linux是一个众所周知的开源系统，在这个系统下环境的配置会变得非常容易和透明。
你的东西太理论化了。百度一下就知道了，有说明。工作没用。你说的很理论化。测试用例方法本身不是测试用例，而是用来指导测试用例的设计。测试用例基于测试点。一般来说，测试用例是在分析测试点之后设计的。一个测试用例覆盖一个测试点。什么是测试用例？测试用例基于测试点。一般来说，测试用例是在分析测试点之后设计的。一个测试用例覆盖一个测试点。
测试用例是指导测试人员进行测试的基础。在具体测试实现之前，我们需要知道什么？一般来说，如果测试用例的设计者和执行者是同一个人，他们需要了解具体的业务流程和数据库设计的具体信息。如果只是一个执行者，那么如果测试用例设计得非常好(我理解的好的标准是:一个完全不懂业务的人，拿到测试用例就能正确执行。)然后知道测试环境就够了。
3、软件测试这个岗位怎么样?单从软件测试这个岗位来说，是个不错的岗位。随着互联网产品的丰富，企业和用户对软件产品的质量要求很高，因此软件测试工程师的作用非常重要。但是软件测试从业者有两种:一是初级软件测试人员的技能要求:手工测试，也就是一点点，工资水平一般，不突出。工作没有太多的技术含量，从业者多，很难获得长期稳定的发展。二是软件测试工程师的技能要求:自动化测试和编程能力。
前景很好，未来可期。国外的软件测试工程师比国内的更受重视。这个职位确实不错，但要看你有没有向更高层次发展的想法和毅力。如果只是做一点手工测试，直到职业生涯结束，会耽误你进入软件测试的宝贵时间。总之，爱就勇敢尝试。入门不难，容易！目前，软件测试涉及多种行业，从金融产品到电信、游戏、汽车、杀毒、网站、企业管理、学校教育、本地化产品等等。
4、软件测试和java大数据哪个更好?1。软件测试就是测试员，你要做的就是在各种测试用例中测试程序员写的程序。流程测试和自动化测试是测试人员应该掌握的技能。2.Java大数据对于没有35年工作经验的人来说感觉就是一句空话。这个设计技能比较高级，需要根据实际需要分析制定相应的发展策略。软件工程是面向外界的，后期会交付给客户。POC和JAVA等软件测试都是内部的。我觉得楼主还是要想想自己适合什么样的活泼性格。不想埋头的一般适合软件工程，不适合研究的很无聊，喜欢自学的适合开发。
5、软件测试出来之后可以做大数据测试不?可从事互联网(IT)相关行业，如软件测试、游戏开发、web前端、服务器开发、大数据、云计算等。如果想找一个专业对口的工作，那就要看你具体学什么了。总之，这个行业需要一种可持续的学习能力。能从事互联网相关工作。软件测试是IT行业比较容易进入的岗位，但是随着专业人才的涌入，软件测试行业的“缺口”基本饱和。测试大数据应用更多的是验证其数据处理，而不是测试软件产品的单个功能。
在大数据测试中，QA工程师使用集群和其他组件来验证TB级数据的成功处理。软件测试行业在国内还处于发展阶段，比普通的文员和后台工作，软件测试的工作环境，职业发展都要好。总的来说，软件测试应该算是一个比较好的职业。诚然，从事技术行业主要靠不断学习，积累经验。
6、什么是大数据技术什么是大数据技术介绍如下:大数据技术是指从各种海量类型的数据中快速获取有价值信息的能力。适合大数据的技术有MPP数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网、可扩展存储系统等。大数据有以下四个特点:一是数据量巨大。比如人类生产的所有印刷品的数据量只有200PB。
第二，数据类型多样。现在的数据类型不仅仅是文本，还有图片、视频、音频、地理信息等各种类型的数据，个性化数据占绝对多数。第三，处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可以从各类数据中快速获取高价值信息。第四，价值密度低。以视频为例。一个小时的视频，在不断测试的过程中，可能只有一两秒钟的有用数据。大数据应用:大数据是信息产业持续快速增长的新引擎。几乎所有行业都会逐步引入大数据技术，尤其是那些传统企业，会实现互联网信息化的转型。
7、大数据测试需要学什么第一个是基础阶段。这个阶段包括:关系数据库原理，LINUX操作系统原理及应用，掌握这些基础知识后，我们会安排这些基础课程的进阶课程，分别是:数据结构与算法、MYSQL数据库应用与开发、SHELL脚本编程。掌握了这些内容，大数据的基础学习阶段就完成了，接下来是大数据专业学习的第二阶段:大数据理论与核心技术。第二阶段也分为基础和高级两个部分，先了解基础知识，再进一步了解和练习知识内容。
