网上有关微信手机麻将真有挂么(详细开挂教程)

网上有关“数据库在测试中的重要性”话题很是火热，小编也是针对数据库在测试中的重要性寻找了一些与之相关的一些信息进行分析，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

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回答这个问题我想可能得考虑多个方面。数据库本身作用是什么？我想，简单的说就是：存储、管理数据，为前台程序提供支持。

测试掌握数据库可以方便使用测试管理软件，因为管理软件是要以数据做支撑的，必然有自己的数据库，你要懂基本的维护、简单的备份还原操作，同时，最好能简单了解数据调用。

在你测试软件的时候，绝大多数的软件都是有其数据库的，光是在前台点点、操作一下，那是最最基础的软件测试；深入点测试，你必须把前台操作和后台数据库数据变动关联起来考虑，这样才能做到功能测试的全面性要求。

在做性能、压力测试时，必须对数据库性能分析等有较为深入的了解。

白盒即知晓所有代码路径，这时，对数据库相关语句必须非常了解，才能写出有效测试用例并执行。当然，一般公司白盒测试都是程序员自己完成了。

自动化测试时，你必须编写测试脚本，使用测试工具，而脚本、工具都和数据库息息相关。

测试支撑

测试支撑，测试工程师必须要学会测试环境的搭建，而环境中一般都包含数据库。

为了自己的职业发展，更要多了解、深入学习数据库知识！！！

信息系统和信息管理就业前景

引人入胜的介绍

嘿！小伙伴们，今天我要和你们聊一聊数据科学与大数据技术专业，这是一个让人充满好奇和激动的领域！在这个数字化时代，数据如同珍贵的宝藏，而数据科学家就是那些探险者，从海量数据中挖掘出有价值的信息。想象一下，通过技术和智能洞察力，发现隐藏的模式、解析趋势，为未来做出精准预测。那种掌握信息之力的感觉简直让人心跳加速！接下来，让我为你诠释一场数据的冒险之旅吧！

1：数据分析师

首先，让我们来了解一下数据分析师这个职位。他们就像是数据世界的翻译官，将庞杂的数据转化成有意义的洞察，并为企业决策提供支持。他们运用统计学知识和数据分析工具，深入挖掘数据背后的故事，揭示出商业机会和风险。无论是制定市场营销策略、优化运营流程还是改进产品设计，数据分析师的洞察力和商业智慧都能够帮助企业抢占市场先机。这个职位既需要敏锐的数据感知力，又需要良好的沟通能力，将复杂的数据结果转化为简洁明了的报告和建议。快来看看这位数据分析师的工作场景吧！

数据分析师工作场景

2：数据工程师?

接下来，我们来探索一下数据工程师的世界。他们就像是数据的建筑师和管道工，负责构建和维护大规模的数据基础设施和处理系统。他们使用编程技巧和工程原则，搭建数据仓库、数据管道和实时数据处理系统，确保数据的高效获取、存储和处理。无论是构建一个强大的数据平台，还是解决数据传输和整合中的技术难题，数据工程师都是不可或缺的角色。他们的工作使得数据科学家和分析师能够更好地利用数据，以应对日益复杂的业务需求。一起来感受一下数据工程师的奇妙世界吧！?

数据工程师工作场景

3：机器学习工程师

最后，让我们来探索机器学习工程师的领域。他们是AI时代的探险家和创造者，通过机器学习和深度学习算法，让计算机具备智能化的能力。他们研究和开发模型、优化算法，训练机器以从数据中学习并做出预测和决策。无论是自动驾驶、智能助手还是推荐系统，机器学习工程师的工作影响着我们日常生活的方方面面。他们将科学与技术相结合，为人工智能赋予了更多可能性。一起来领略一下机器学习工程师的未来世界吧！?

机器学习工程师工作场景

哇！是不是被数据科学与大数据技术专业的前景所吸引了呢？这个领域充满挑战和机遇，不仅需要扎实的技术功底，还需要不断学习和创新的精神。无论你是喜欢挖掘数据背后的故事，还是擅长构建强大的数据基础设施，抑或迷恋于机器智能的魅力，都有让你发光发热的岗位等待着你！赶快开始你的数据冒险之旅吧！

培训场景

希望我精彩纷呈的介绍给你带来了启发和好奇心。如果你对数据科学与大数据技术专业有更多的疑问或想法，随时向我提问哦！

大数据工程师是干什么的?

信息系统与信息管理专业的就业前景十分广阔。

一、行业需求

1、金融行业：金融行业是信息管理的重要应用领域之一，涉及风险管理、投资管理、客户关系管理等多个方面，需要专业的信息管理人才。

2、制造业：制造业在生产、库存、物流等环节中需要大量的数据支持和信息系统管理，因此对信息管理人才有持续的需求。

3、服务业：服务业对信息管理的需求也非常大，特别是在客户关系管理、人力资源管理和市场营销等方面。

二、技能要求

1、数据分析能力：能够利用数据分析工具，从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。

2、系统设计能力：能够根据业务需求，设计出符合实际需要的系统架构和功能模块。

3、软件开发能力：能够熟练掌握至少一种编程语言，具备软件开发和维护的能力。

4、项目管理能力：能够有效地管理项目，包括项目计划、进度控制和风险管理等。

5、沟通能力：能够与团队成员和其他部门进行有效沟通，确保项目的顺利进行。

6、创新能力：能够不断探索新的技术和方法，提高工作效率和质量。

职业发展路径

一、初级职位

初级职位通常需要有一定的技术背景和基本的信息系统知识。这个阶段的职位包括数据录入员、信息系统管理员等。

二、中级职位

在这个阶段，可能会开始接触更复杂的信息系统项目，如数据库管理员、信息系统分析师等。这些职位需要你有更深入的技术知识和项目管理经验。

三、高级职位

高级职位如首席信息官（CIO）或信息系统总监等需要有丰富的管理经验和战略规划能力。这些职位通常需要在公司战略规划中扮演重要角色，负责制定和实施公司的信息技术战略。

四、创业

一些信息管理专业人士可能会选择创业，成立自己的咨询公司或技术开发公司。这需要你有强大的商业洞察力和市场开拓能力。

大数据工程师做什么？需要具备什么能力？

大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。

不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。

于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。

王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。

由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。

虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。

除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。

你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”颜莉萍说。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。

本期《第一财经周刊》采访了BAT这3家国内互联网公司，以及相关领域的人力资源专家，他们从职场角度为我们解读如何成为大数据工程师以及这类岗位的职场现状。

A 大数据工程师做什么？

用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。

沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”

因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。

找出过去事件的特征

大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。

找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的**票业务。

预测未来可能发生的事情

通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。

在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？

找出最优化的结果

根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。

作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。

B 需要具备的能力

数学及统计学相关的背景

就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。

计算机编码能力

实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。

举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。

对特定应用领域或行业的知识

在颜莉萍看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”

C 大数据工程师的职业发展

如何成为大数据工程师

由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。

今年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”

颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。

薪酬待遇

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。

职业发展路径

由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

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