优就业是中公教育IT培训品牌，致力于培养面向互联网领域的人才，以学员就业为目的，就业为宗旨，是一家集互联网营销师、UI/UE交互设计师、Web前端工程师、Java工程师、Python工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux云计算工程师、PHP工程师等课程为一体的IT培训机构。为培养符合时代需求的IT人才，中公教育优就业以高瞻的视野，经多年布局，打造人才培训服务体系。以企业需求为导向，以行业未来为驱动，向企业和社会不断输送IT人才。

优就业大数据培训课程课程介绍

基础阶段：

这一阶段包括：关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后，北大青鸟还会安排这些基础课程的进阶课程，即：数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后，大数据基础学习阶段才算是完成了。

第二阶段：

大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。 完成了这部分内容的学习，学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识，并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展，所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位，有个更长远的发展前景，北大青鸟还安排了的课程学习。

第三阶段：

数据分析挖掘及海量数据处理技术。基础部分有：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA；进阶部分有：机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。

随着大数据技术的日益深入发展，大数据测试应运而生。可以预见，大数据测试将成为软件测试工程师的发展目标之一。可能对于许多人来讲，大数据测试还是一个十分陌生的概念。实际上，大数据测试不同于传统的软件测试，在测试类型、策略和工具上，都有很大的不同。本文将为大家仔细分析一下大数据测试的发展和困境，下面我们一起来看看！

1、什么是大数据测试？

测试大数据应用更多的是对其数据处理的验证，而不是测试软件产品的单个特性。在大数据测试中，性能和功能测试是关键。在大数据测试中，测试工程师使用商品集群和其他支持组件来验证TB级数据是否成功处理。大数据测试可以大致分为数据准备校验、输出验证阶段、数据采样和自动化几个步骤。

2、大数据测试的发展优势：

（1）非结构化数据

数据量将在未来五年内增长800%，其中80%将由非结构化数据贡献。非结构化数据的质量分析将提供智能数据洞察，这通常很难用数据仓库设施和其他传统商业智能工具来确定。由于非结构化数据通常很大且不可用，因此可以对其进行挖掘以获得业务收益。准确的数据将帮助企业分析他们的业务竞争和关注他们的薄弱环节，以增强他们的实力。

（2）市场策略

如今，企业热衷于利用大数据的好处来规划他们的数字营销策略。随着web技术的进步，企业可以更容易地收集大量基于用户行为和历史的数据。他们可以把这些数据转换成一个引人注目的，个性化的体验，为每个客户谁来网站。大数据测试将帮助企业采用优化和预测性行为目标来做出更好的决策。

（3）优化数据质量

由于大数据质量差，每年企业损失820万到1亿美元。如今，大多数企业都采取了质量策略，从好的数据中识别出坏的数据，但损失仍然很大。通过将有价值的数据与半结构化和非结构化数据堆区分开来，大数据测试有助于减少此类损失。它将帮助企业大幅改善客户服务，做出更好的商业决策，增加收入。

3、大数据测试的发展困境

（1）做好质量分析

数据是组织的生命线，并且每天都在增长。如今，企业面临着数据量、种类和来源方面的挑战。结构化业务数据由来自社交媒体和其他第三方的非结构化数据和半结构化数据补充。从如此大量的数据中寻找基本数据对企业来说是一个真正的挑战，而质量分析是的选择。

（2）测试大量数据

体积大，异质性是测试大量数据较大的挑战。今天，企业必须存储从各种在线和离线来源提取的PB或EB数据来进行日常业务。测试人员需要审计大量的数据，以确保它们适合于业务用途。如何为不一致的大型数据存储和准备测试用例？而且由于数据量太大，不可能进行全容量测试。

（3）大数据测试人员

大数据测试技术在发展，每个人都在努力理解处理大数据的算法。目前，大数据测试人员可以说是稀缺资源。大数据测试人员需要彻底了解大数据生态系统的组成部分。今天，测试人员理解他们必须考虑常规自动化测试和手工测试的参数的背后意义。大数据以其意想不到的格式，可能会导致自动化测试用例无法理解的问题。为这样一个大数据池创建自动化测试用例需要团队成员之间的专业知识和协调。测试团队应与开发团队和营销团队协调，了解不同资源的数据提取、数据过滤和前后处理算法。由于市场上有许多用于大数据验证的全自动测试工具，测试人员必须不可避免地拥有所需的技能集，并利用Hadoop等大数据技术。

大数据测试的发展和困境就分析到这里了。这里也为广大的技术从业者提供了一些思考，现在的IT技术迭代更新太快了。想要在激烈的职场竞争中，一直处于不败之地，就需要保持持续学习的态度，掌握较前沿的技术和知识。祝愿大家可以把握机遇，有一个更好的发展前景。