數據測試需要什麼

A. 實驗測試數據及操作寫什麼

根據你的實驗數據根據實驗相關的一些定理、公式進行計算得出數據結果，然後根據算出的數據結果進行分析，論證實驗成功或失敗，或者得出實驗條件下產生的某種現象或結果。

如果滿足這兩個條件，即可放心測試。對於小、中型技術開發出的應用程序是個很好的測試方法。此外，如果程序相對的復雜，測試人員需要求助開發人員幫忙。但是我建議大家從初級開始測試，既有信心也能提高自己的SQL技術。

創建查詢為了測試測試資料庫正確和准確性。首先，測試人員要熟練掌握SQL和DML（資料庫語言）語句。其次，測試人員應該掌握資料庫的結構。

查詢數據表測試人員可以通過查看數據表來驗證應用程序GUI的操作結果。但是，這種方式對於擁有大量數據的資料庫，查詢是相當的乏味和繁瑣。驗證多個數據表也是相當困難。

從開發人員查詢這個是測試資料庫最簡單的方法，從GUI執行任何CRUD操作和執行各自的SQL查詢，從開發人員獲得驗證及其結果。這種方式似乎是最好的測試資料庫方式。如果開發人員查詢出語句錯誤或是不符合用戶的要求，可以盡快的修改錯誤語句。

B. 大數據測試需要學什麼

首先是基礎階段。這一階段包括：關系型資料庫原理、LINUX操作系統原理及應用。在掌握了這些基礎知識後，會安排這些基礎課程的進階課程，即：數據結構與演算法、MYSQL資料庫應用及開發、SHELL腳本編程。在掌握了這些內容之後，大數據基礎學習階段才算是完成了。
接下來是大數據專業學習的第二階段：大數據理論及核心技術。第二階段也被分為了基礎和進階兩部分，先理解基礎知識，再進一步對知識內容做深入的了解和實踐。基礎部分包括：布式存儲技術原理與應用、分布式計算技術、HADOOP集群搭建、運維；進階內容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源碼分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP項目實戰。
完成了這部分內容的學習，學員們就已經掌握了大數據專業大部分的知識，並具有了一定的項目經驗。但為了學員們在大數據專業有更好的發展，所學知識能更廣泛地應用到大數據相關的各個崗位，有個更長遠的發展前景。
第三階段叫做數據分析挖掘及海量數據高級處理技術。基礎部分有：PYTHON語言、機器學習演算法、FLUME+KAFKA；進階部分有：機器學習演算法庫應用、實時分析計算框架、SPARK技術、PYTHON高級語言應用、分布式爬蟲與反爬蟲技術、實時分析項目實戰、機器學習演算法項目實戰。