① 软件测试出来之后可以做大数据测试不
可以，需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Maprece等等技术。
对于从事大数据测试的软件测试工程师而言，与传统的测试工作相对比，可能会面临的以下几个可能的挑战：
自动化
自动化测试是从事大数据测试必备的技术，但自动化测试工具可能并不具备处理测试过程所引发的异常的能力，意味着现有工具可能并不适用，编程能力将是更好的一种技能。
虚拟化
当前业内大规模使用虚拟化技术，但虚拟机的延迟有可能造成大数据实时测试处理的异常。
对大数据而言，管理影像信息也将是一个巨大的问题：
1、海量数据集
2、需要验证的数据量巨大，而且需要更快的处理速度
3、需要有效的自动化测试手段
4、需要尽可能的跨平台
② 怎样提升自己的大数据测试经验
业务篇
1.业务为核心，数据为王
· 了解整个产业链的结构
· 制定好业务的发展规划
· 了解衡量的核心指标
有了数据必须和业务结合才有效果。
需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对
· 比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
技能篇
1.Excel是否精钻？
除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。
2.你需要更懂数据库
常用的数据库如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。
3.掌握数据整理、可视化和报表制作
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有Excel、R、Python等工具。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之类的工具做数据可视化，FineBI有推送查看功能，也就是在企业上下建立一套系统，通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。
4.多学几项技能
大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。
③ 什么是大数据它有哪些特点
1、大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、特点：大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。
④ 什么是大数据以及大数据的特性有哪些
大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。
衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。
大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第三，多样。
数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第四，价值。
大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。
⑤ 大数据是干什么的
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
⑥ 大数据测试工程师需要具备哪些技能
1、测试基本知识
想成为大数据测试工程师之前，有些测试必备的技能，比如软件测试执行提出了我们开展软件测试的执行活动所需要涉及的执行过程以及相关策略;同时了解常用德测试活动中的经验之谈，理论知识的梳理和基本的测试技巧掌握。
2、Linux及环境搭建 、Docker容器实现分布式虚拟化技巧
一个成熟的数据从业者应该懂得灵活的运用数据寻找，获取，安装，Debug，分享，团队合作，Linux是知名的开源系统，在这个系统下环境的配置将变得非常容易和透明。Linux操作系统作为常见的底层操作系统，在软件开发、软件测试过程中都会经常接触和使用，很多企业的服务器都是Linux环境的，对于测试人员而言，也都会掌握相应的Linux命令。
3、SQL和数据库相关的技能
数据库是另外一个比较重要的部分，想象一下你不可能一直使用Excel去处理数据，毕竟超过十万行的数据用Excel就比较吃力了。这个时候SQL就是必须要用的，可以说这个是一个核心技能。有的人可能会说SQL非常简单，但是当你实际应用的时候你会发现你在学校学的那些简单Query完全就跟不上需求了。
4、 Python/java语言
先说一下Python， Python是一种万能的语言，适用性非常强，除了数据分析还能够做很多的事情，比如编写程序，网站开发，深度学习等等。如果你决定使用Python，那么你需要了解的点主要是各种包的搜索和调用，函数的编写和嵌套，数据类型的把握(list, tuple, series, dict)，条件判断，循环迭代等等。
5、性能测试、框架开发的技能掌握
这个也是成为大数据测试工程师前，你必须要掌握得部分。在了解性能测试各方面的知识和经验的同时，培养自己的独立思考和解决问题的能力，掌握软件性能测试核心技术、工具使用以及项目实战技巧。
⑦ 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。