数据测试需要什么

A. 实验测试数据及操作写什么

根据你的实验数据根据实验相关的一些定理、公式进行计算得出数据结果，然后根据算出的数据结果进行分析，论证实验成功或失败，或者得出实验条件下产生的某种现象或结果。

如果满足这两个条件，即可放心测试。对于小、中型技术开发出的应用程序是个很好的测试方法。此外，如果程序相对的复杂，测试人员需要求助开发人员帮忙。但是我建议大家从初级开始测试，既有信心也能提高自己的SQL技术。

创建查询为了测试测试数据库正确和准确性。首先，测试人员要熟练掌握SQL和DML（数据库语言）语句。其次，测试人员应该掌握数据库的结构。

查询数据表测试人员可以通过查看数据表来验证应用程序GUI的操作结果。但是，这种方式对于拥有大量数据的数据库，查询是相当的乏味和繁琐。验证多个数据表也是相当困难。

从开发人员查询这个是测试数据库最简单的方法，从GUI执行任何CRUD操作和执行各自的SQL查询，从开发人员获得验证及其结果。这种方式似乎是最好的测试数据库方式。如果开发人员查询出语句错误或是不符合用户的要求，可以尽快的修改错误语句。

B. 大数据测试需要学什么

首先是基础阶段。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，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。
接下来是大数据专业学习的第二阶段：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。
第三阶段叫做数据分析挖掘及海量数据高级处理技术。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高级语言应用、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。