大数据运维岗位需要掌握网络配置、大数据平台搭建、功能组件部署、大数据平台测试、大数据平台维护、脚本编写等。大数据应用开发需要掌握的内容包括大数据平台架构、数据库、大数据平台构建、各功能组件的功能、编程语言、算法基础。掌握JVM技术。
软件测试学习什么内容？
软件测试就是模仿真实用户使用场景对软件的各个方面进行测试，软件测试工程师需要学习一下项技能1.专业技能：专业技能是必须要掌握的知识，包括黑白盒的测试，还要学习系统测试和功能测试相关内容，系统测试是在应用层面上进行测试，最基础的测试流程管理也是要学习的专业技能。2.软件编程的技能：编程程序过关，才能往单元测试和性能测试等难度比较大的工作方向发展3.数据库和操作系统：在测试中要配置各种测试环境，需要对系统平台进行分析，所以要掌握这些基础知识，数据库是应用系统所离不开的。
如何让学生学习大数据技术？
大数据技术有三条线比较适合学生学习，分别是大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，不同的方向需要不同的知识结构。大数据应用开发需要掌握的内容包括大数据平台体系结构、数据库、大数据平台搭建、各个功能组件的功能、编程语言、算法基础。大数据分析岗位需要掌握分析工具、数据库、算法设计、算法实现、结果呈现，数据分析岗位有应用型分析和研发型分析两种，研发型分析往往还需要掌握机器学习方面的内容。
大数据运维岗位需要掌握网络配置、大数据平台搭建、功能组件部署、大数据平台测试、大数据平台维护、编写脚本等内容。这些岗位各有侧重，但是也有共同部分，作为大数据学习的基础部分，可以安排以下学习内容：第一：编程语言。编程语言是学习大数据技术的基础，目前在大数据平台中使用比较多的编程语言包括Java、Python、Scala、R等，不同大数据平台可以使用不同的编程语言，比如在Hadoop平台下比较常见的选择是Java和Python，在Spark下使用Scala比较常见。
看一下两个Scala的小程序：第三：Linux操作系统和数据库。在大数据平台下使用的数据库是NoSql数据库，但是掌握关系型数据库对于学习大数据技术也是非常重要的，现在很多分析工具也需要掌握关系型数据库知识。另外，学习大数据还需要熟练使用Linux操作系统，可以选择CentOS或者Ubuntu。第三：大数据平台搭建。
大数据平台的搭建和部署是学习大数据的基础，目前比较常见的选择是Hadoop和Spark平台，Hadoop对硬件的要求并不高，非常适合学生学习。通常情况下可以在虚拟机中搭建一个伪分布式集群，进而学习HDFS和MapReduce相关内容。大数据平台组件众多，包括HBase、Hive、Mahout、Pig、Cassandra、Tez、YARN（核心组件）、Ozone（核心组件）等，这些内容的学习需要一个系统的过程。
测试转学习大数据容易学吗？
事情分两部分说，测试这个职业，简要来说就是给别的程序找茬，找问题。但是一般测试还是懂些技术功底的，如果有技术功底呢，学新技术并不难，毕竟现在网上也有很多不错的教程，自学也可以，如果时间充分又有闲钱，可以报个学习班，这样会更加专业更加系统的学习，对大数据的理解也会更加深刻。如果没有好的技术功底，还是不建议了，转行毕竟面临着一段时间找不到工作，还得花时间学习，而且没功底学习起来那是相当吃力的，对于技术这个东西，多少还是要有一点觉悟，如果没做好准备就贸然转行，风险也是极大的，经济学来说，一个月不上班就是损失七八千块钱的，两三个月也是一万多了，学习还要花钱，所以你损失这两万块钱，值不值得，长远来说大数据的确不错，但是测试做得好，工作更加轻松，往自动化测试发展提升是更好的建议，时间多人心情好了，做做副业会更好。
想要学习大数据，应该看些什么书？
推荐的学习书单1.《统计学习基础 数据挖掘、推理与预测》尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测），到无指导的学习；从神经网络、支持向量机，到分类树、提升等主题，应有尽有，许多例子还附以彩图，是同类书籍中介绍最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。
