① 軟體測試出來之後可以做大數據測試不
可以，需要你學習掌握更多的大數據技術、Hadoop、Maprece等等技術。
對於從事大數據測試的軟體測試工程師而言，與傳統的測試工作相對比，可能會面臨的以下幾個可能的挑戰：
自動化
自動化測試是從事大數據測試必備的技術，但自動化測試工具可能並不具備處理測試過程所引發的異常的能力，意味著現有工具可能並不適用，編程能力將是更好的一種技能。
虛擬化
當前業內大規模使用虛擬化技術，但虛擬機的延遲有可能造成大數據實時測試處理的異常。
對大數據而言，管理影像信息也將是一個巨大的問題：
1、海量數據集
2、需要驗證的數據量巨大，而且需要更快的處理速度
3、需要有效的自動化測試手段
4、需要盡可能的跨平台
② 怎樣提升自己的大數據測試經驗
業務篇
1.業務為核心，數據為王
· 了解整個產業鏈的結構
· 制定好業務的發展規劃
· 了解衡量的核心指標
有了數據必須和業務結合才有效果。
需要懂業務的整體概況，摸清楚所在產業鏈的整個結構，對行業的上游和下游的經營情況有大致的了解。然後根據業務當前的需要，指定發展計劃，從而歸類出需要整理的數據。最後一步詳細的列出數據核心指標（KPI），並且對幾個核心指標進行更細致的拆解，當然具體結合你的業務屬性來處理，找出那些對指標影響幅度較大的影響因子。前期資料的收集以及業務現況的全面掌握非常關鍵。
2.思考指標現狀，發現多維規律
· 熟悉產品框架，全面定義每個指標的運營現狀對
· 比同行業指標，挖掘隱藏的提升空間
· 拆解關鍵指標，合理設置運營方法來觀察效果
· 爭對核心用戶，單獨進行產品用研與需求挖掘
業務的分析大多是定性的，需要培養一種客觀的感覺意識。定性的分析則需要藉助技術、工具、機器。而感覺的培養，由於每個人的思維、感知都不同，只能把控大體的方向，很多數據元素之間的關系還是需要通過數據可視化技術來實現。
3.規律驗證，經驗總結
發現了規律之後不能立刻上線，需要在測試機上對模型進行驗證。
技能篇
1.Excel是否精鑽？
除了常用的Excel函數（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel圖表（餅圖、線圖、柱形圖、雷達圖等）和簡單分析技能也是經常用的，可以幫助你快速分析業務走勢和異常情況；另外，Excel裡面的函數結合透視表以及VBA功能是完善報表開發的利器，讓你一鍵輕松搞定報表。
2.你需要更懂資料庫
常用的資料庫如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL語句的熟練使用，對於資料庫的存儲讀取過程也要熟練掌握。在對於大數據量處理時，如何想辦法加快程序的運行速度、減少網路流量、提高資料庫的安全性是非常有必要的。
3.掌握數據整理、可視化和報表製作
數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有Excel、R、Python等工具。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現，方便業務方快速分析數據並定位具體問題，實用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，這項技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之類的工具做數據可視化，FineBI有推送查看功能，也就是在企業上下建立一套系統，通過許可權的分配讓不同的人看到許可權范圍內的報表。
4.多學幾項技能
大多數據分析師都是從計算機、數學、統計這些專業而來的，也就意味著數學知識是重要基礎。尤其是統計學，更是數據分析師的基本功，從數據採集、抽樣到具體分析時的驗證探索和預測都要用到統計學。
現在社會心理學也逐漸囊括到數據分析師的能力體系中來了，尤其是從事互聯網產品運營的同學，需要了解用戶的行為動向，分析背後的動機。把握了整體方向後，數據分析的過程也就更容易。
③ 什麼是大數據它有哪些特點
1、大數據（Big Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
2、特點：大數據分析相比於傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。
④ 什麼是大數據以及大數據的特性有哪些
大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。
衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。
大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第三，多樣。
數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第四，價值。
大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。
⑤ 大數據是干什麼的
大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
⑥ 大數據測試工程師需要具備哪些技能
1、測試基本知識
想成為大數據測試工程師之前，有些測試必備的技能，比如軟體測試執行提出了我們開展軟體測試的執行活動所需要涉及的執行過程以及相關策略;同時了解常用德測試活動中的經驗之談，理論知識的梳理和基本的測試技巧掌握。
2、Linux及環境搭建 、Docker容器實現分布式虛擬化技巧
一個成熟的數據從業者應該懂得靈活的運用數據尋找，獲取，安裝，Debug，分享，團隊合作，Linux是知名的開源系統，在這個系統下環境的配置將變得非常容易和透明。Linux操作系統作為常見的底層操作系統，在軟體開發、軟體測試過程中都會經常接觸和使用，很多企業的伺服器都是Linux環境的，對於測試人員而言，也都會掌握相應的Linux命令。
3、SQL和資料庫相關的技能
資料庫是另外一個比較重要的部分，想像一下你不可能一直使用Excel去處理數據，畢竟超過十萬行的數據用Excel就比較吃力了。這個時候SQL就是必須要用的，可以說這個是一個核心技能。有的人可能會說SQL非常簡單，但是當你實際應用的時候你會發現你在學校學的那些簡單Query完全就跟不上需求了。
4、 Python/java語言
先說一下Python， Python是一種萬能的語言，適用性非常強，除了數據分析還能夠做很多的事情，比如編寫程序，網站開發，深度學習等等。如果你決定使用Python，那麼你需要了解的點主要是各種包的搜索和調用，函數的編寫和嵌套，數據類型的把握(list, tuple, series, dict)，條件判斷，循環迭代等等。
5、性能測試、框架開發的技能掌握
這個也是成為大數據測試工程師前，你必須要掌握得部分。在了解性能測試各方面的知識和經驗的同時，培養自己的獨立思考和解決問題的能力，掌握軟體性能測試核心技術、工具使用以及項目實戰技巧。
⑦ 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。