datapipelinepython

Ⅰ 大數據技術有哪些

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

Ⅱ 《Python數據挖掘入門與實踐》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python數據挖掘入門與實踐》（[澳] Robert Layton）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：

書名：Python數據挖掘入門與實踐

作者：[澳] Robert Layton

譯者：杜春曉

豆瓣評分：7.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-7

頁數：252

內容簡介：

本書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解演算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書採用理論與實踐相結合的方式，呈現了如何使用決策樹和隨機森林演算法預測美國職業籃球聯賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯演算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網路、深度學習、大數據處理等內容。

作者簡介：

Robert Layton

計算機科學博士，網路犯罪問題和文本分析方面的專家。多年來一直熱衷於Python編程，參與過scikit-learn庫等很多開源庫的開發，曾擔任2014年度「谷歌編程之夏」項目導師。他曾與全球幾大數據挖掘公司密切合作，挖掘真實數據並研發相關應用。他的公司dataPipeline為多個行業提供數據挖掘和數據分析解決方案。

譯者簡介：

杜春曉

英語語言文學學士，軟體工程碩士。其他譯著有《電子達人——我的第一本Raspberry Pi入門手冊》《Python數據分析》。新浪微博：@宜_生。

Ⅲ 演算法工程師應該具備哪些工程能力

作者 | 木東居士

來源 | Data_Engineering

最近看了 Milter 的《演算法工程師究竟需要哪些工程能力》這篇文章，有所感想，因此也寫一篇關於演算法工程師的技術能力的問題，和大家分享一下居士關於演算法工程師的技術能力的觀點。

對於一名優秀的演算法工程師，他（她）要具備的不僅僅是出色的技術能力，也要有很深的業務理解能力和對外溝通能力，總之，要求可以很高！

但是，從職責能力的劃分上來講，演算法工程師首先是一名工程師，因此本文主要從工程能力要求上進行一些探討。

開始之前先放一份思維導圖，這將是這篇文章要分享的核心內容：

工程能力概覽

演算法工程師，從名字上我們就能看出，一名演算法工程師首先應該具備演算法能力和工程能力，我們可以認為這是基礎的技術能力。由於現在開源技術的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已經成為大部分演算法工程師標配的工具庫了，因此，熟練的調包能力也是決定了一名演算法工程師能否快速實現需求。

其次，在真實的生產環境中，演算法的落地會遇到各種各樣的業務場景和數據環境，這也要求演算法工程師需要具備Pipeline 構建能力，將整個生產環境中的數據流和模型打通。同時，在生產環境中，會出現各種「疑難雜症」等待你去解釋，比如說為什麼實驗效果特別差？為什麼模型效果不穩定？這就要要求演算法工程師需要具備一定的數據分析能力。

很多時候，你會發現，你用在數據分析和Pipeline構建上的精力可能占據了你8成以上的工作內容。

當你具備了上面的能力時，你已經可以稱自己是一名演算法工程師了。此時，你可以去對著數據分析小得瑟一下：「你看，我能構建整個模型的Pipeline，你卻只能拿到別人提供的數據後調調包吧。「或者，你也可以去找開發得瑟：」你看，我懂了很多演算法哦，你就只會寫代碼吧。「

得瑟完之後，我們還是回歸正題，演算法工程師只具備這樣能力是否已經夠了？答案當然是不夠的。由於不同公司的團隊成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，這就會對演算法工程師有不同的要求，比如說模型發布能力和報表開發能力，當然也會有一些其它能力，雖然可能不是特別重要，但是當這些工作沒人幫你做的時候，演算法工程師可能依然要承擔起這些工作內容，比如說灰度測試的能力、負載均衡的能力等等。

將上面的內容整理後，就是這樣一份思維導圖了（一張圖多看幾篇更能加深印象，因此我再貼出來一遍）

工程能力詳解

一、基礎能力

演算法能力

演算法能力就不多說了，演算法工程師的基本能力要求，不懂演算法對於一名演算法工程師來講是不太合理的。這里居士把統計學的內容也放進來了。

編程能力

編程能力主要分為兩部分：

調包能力

大家雖然會調侃調包俠，但是說實話，能調包調的很溜的人，也是不多的，比如說現在讓你自己用tensorflow構建一個復雜網路，不能google，你能寫出來嗎？能記清楚用法嗎？

二、核心能力

Pipeline 構建能力

Pipeline構建能力，這里想表達的更多的是整個數據流的構建能力，數據從日誌->特徵->模型訓練->反饋，這一個鏈條能否完成的能力，這裡面會有很多難題需要克服。比如說：

很多時候，模型發布之類的工作是可以由其他同學支持完成，但是數據流這種問題更多的是需要演算法工程師來解決的。

數據分析能力

這里的數據分析能力不是指商業分析或者業務分析，更多的是指特徵分析、演算法效果分析和各種異常問題定位分析的能力。

很多時候，兩個演算法工程師能力水平的強弱從數據分析能力上也能窺得一二。

三、輔助技術能力

輔助的技術能力是指，你會不會的影響不會特別大，但是也都是有用的能力，特別是不同公司的發展情況不同，很可能會出現一個演算法工程師既要做數據接入、又要做數據清洗、還要做演算法平台

也要搞前端、還要負責模型上線、系統運維。

這里就不再細講了。

思考一

聊一下對技術能力、工程能力和數據分析的思考。

居士個人的理解，技術能力更多的是偏向於一個一個的技術點，而工程能力更多就是在一個團隊中將項目做好的能力。很多演算法出身的工程能力不行，那麼他做的單純的一個模型是無法應用到實際生產中的，而工程就是指把理論落地實際生產的過程。那麼工程包含了什麼？它包括了系統架構設計和模塊設計、數據流搭建和平台搭建、調包或演算法開發、分布式、上線以及各種落地的代碼開發。報表和監控，其實本質也是做數據流，邊緣性的可能要做些後台和前端的開發。

然後數據分析能力是什麼？數據分析（不是純粹的數據分析）除了分析方法論和套路外，是一個很綜合性、相對偏軟一點的能力，比如說你通過分析發現了我們的系統有哪些可以優化的點，通過分析發現了問題的原因是什麼，這些都是分析能力。

思考二

針對前面的內容，和 Cathy 討論後，對整個思路做了新的梳理，大家直接看圖就好，居士也認為這樣描述可能更為合理。

思考三

這里再補充一個模型復現的能力，比如你看了一篇論文，發現這個模型可能很適合自己的業務場景，那麼你是否能力將論文裡面的模型快速用公司現有的平台和工具來復現？

居士認為，這一個是一個非常重要的能力，但是沒有想好具體該怎樣劃分。

Ⅳ 「自動化測試」是否有必要做自動化測試

目錄

一、前言

二、自動化目的

三、自動化分類

四、自動化實現

一、前言

在一些測試交流群經常會看到有小夥伴在問，"怎麼做自動化測試？學習自動化測試有什麼資料嗎？自動化測試是不是很牛逼？" ，甚至有些言論是"不會自動化的測試人員，真的要被淘汰了嗎？"

不得不說一堆流量號主抓住大眾心理，點進去的必然是賣課廣告，或者是關注微信公眾號領取測試資料大禮包。

實話實說，我之前也有同樣的疑問，甚至帶著擔憂。每次又不甘心得領著測試資料大禮包......

當然，隨著自己的認知不斷擴大，自己的一套測試體系建設不斷完善，於是這些擔憂逐漸的消失。每項技術引用都要看適用場景，是否適合自己的團隊，因地制宜才能發揮其最大的價值。

因此，我想通過這篇文章來分享下我對於自動化測試的理解。

二、自動化目的

自動化工作可以節省很多人工操作成本，減少人工重復性操作，提高整個團隊的研發效率。但是如果搭建自動化體系需要耗費很長時間，投入很多人力資源，但是用戶只要2-3分鍾的手動工作就能解決，而且這個操作並不頻繁，又或者需要自動化操作的平台變更迭代非常快並且沒有規律，自動化工具在後面類似累活的跟著。那麼自動化還是有必要嗎？

我之前在的團隊，造測試數據特別困難，嚴重影響了整個研發效率，但是當時也沒有一個好的解決辦法，後來基礎研發組做了一個造數平台，這個平台需要自己去配置各種欄位，並且梳理出各個表欄位的關聯，從頭到尾一個一個去構建場景，一不小心就配置錯誤，看著提示你也找不到原因的那種。這給造數過程中又添了一個攔路虎，給本不充裕的測試時間，又耗時一把。

如果能在做執行任務前評估任務的投入和收益，那麼是不是就能更加合理的開展這項任務。那麼自動化測試的投入和收益是怎樣的呢？

投入：通過測試人員藉助腳本或者工具實現自動化，維護自動化平台。

收益：提高測試效率，提升測試人員的成長。

自動化測試真的提高測試效率嗎？真的可以提升測試人員的成長嗎？針對後者，我認為是有的。接下來我們就來聊聊自動化測試是否提高測試效率。

三、自動化分類

自動化一般分為介面自動化和UI自動化，其中UI自動化又分為Web UI自動化和App UI自動化，按照我的理解還應加上部署自動化。

接下來我將針對這四種自動化的場景做一個介紹。因為我對於UI自動化不是很熟悉，我認為投入產出比不是很高，主要還是因為我沒咋接觸過，所以後面僅做簡單介紹，重點講解介面自動化和部署自動化。

四、自動化實現

4.1、介面自動化

介面

介面測試主要用於檢測外部系統與系統之間以及內部各個子系統之間的交互點。測試的重點是要檢查數據的交換，傳遞過程，以及系統間的相互邏輯依賴關系等。

流程

填寫介面，入參，對出參進行斷言，每天定時構建，輸出測試報告。

入參覆蓋范圍：必選，可選，有/無/null，類型，數值大小/數值范圍，特殊字元；

出參：json，data；

介面關聯：介面之間的依賴，數據傳遞；

斷言：對響應做核驗，可以對狀態碼或者msg做校驗。

優點

介面測試可以做到更多的覆蓋場景；

介面測試可以更快的發現服務端問題；

介面測試相對容易實現自動化持續集成；

介面測試相對於比單元測試比較貼近業務場景；

技術選型

1、MeterSphere

MeterSphere 是一站式測試平台，涵蓋測試跟蹤、介面測試、性能測試、 團隊協作等功能，全面兼容 JMeter、Postman、Swagger 等開源、主流標准。

MeterSphere是一個功能交全的平台，並且是開源的，對於免費版就足夠小團隊使用了，使用門檻相對來說較低，對於技術能力要求不高，所以是一個不錯的選擇。MeterShpre使用的技術棧是SpringBoot+vue，以及一些中間件，也可以在此基礎上進行二次開發。

2、Python

通過Python來做介面自動化的話，常用組件有：執行庫Requests，斷言庫unittest，測試報告HTMLTestRunner，通過持續集成Jenkins做定時構建。

框架思想：封裝，數據驅動。

使用Python的話則需要掌握一定的代碼能力，當然這個對個人技能的提升是很有幫助的，但是如果在時間比較緊迫的並且沒有足夠的技術功底情況下，還是比較推薦MeterSphere的。

4.2、部署自動化

部署

部署就是將源代碼編譯成可運行軟體包，比如jar包或者war包，並且將軟體包放到目標環境，將軟體包運行起來，並且能夠被客戶端調用。

流程

通過遠程倉庫拉取代碼，前端編譯，後端編譯，下發軟體包到目標機器，重啟服務，啟動失敗則告警。

優點

相比傳統手工部署，速度更快，不容易出錯，提高交付效率。

技術選型

gitlab或者gitee：代碼託管

git：版本管理

node：前端編譯

maven：後端編譯

ansible：下發文件

shell：重啟服務

pipeline：流水線構建

Jenkins：CICD大總管，將以上工具整合起來，提供頁面供用戶操作部署流程。

4.3、Web UI自動化

UI自動化

通過頁面元素定位定位到元素，模擬用戶的操作行為，點擊，輸入，拖拽等。

流程

定位元素，模擬用戶操作，發送測試報告。

優點

適用於回歸主流程，並且變更不頻繁的場景。可用於重復性的功能測試及驗證。我之前在的團隊做過一段Web UI自動化，但是因為需求頻繁變更，並且精力有限，維護這個平台的成本較高，後面就沒有持續維護了。

技術選型

Python，selenium。

4.4、App UI自動化

UI自動化

通過頁面元素定位定位到元素，模擬用戶的操作行為，點擊，輸入，拖拽等。

流程

定位元素，模擬用戶操作，發送測試報告。

優點

適用於回歸主流程，並且變更不頻繁的場景。

技術選型

Appinum。

結論：我認為介面自動化和部署自動化是能夠帶來收益的，是真實能夠提高效率的，並且也能夠給測試人員的帶來成長。

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