datapipelinepython

Ⅰ 大数据技术有哪些

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

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链接：

书名：Python数据挖掘入门与实践

作者：[澳] Robert Layton

译者：杜春晓

豆瓣评分：7.9

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2016-7

页数：252

内容简介：

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

作者简介：

Robert Layton

计算机科学博士，网络犯罪问题和文本分析方面的专家。多年来一直热衷于Python编程，参与过scikit-learn库等很多开源库的开发，曾担任2014年度“谷歌编程之夏”项目导师。他曾与全球几大数据挖掘公司密切合作，挖掘真实数据并研发相关应用。他的公司dataPipeline为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案。

译者简介：

杜春晓

英语语言文学学士，软件工程硕士。其他译着有《电子达人——我的第一本Raspberry Pi入门手册》《Python数据分析》。新浪微博：@宜_生。

Ⅲ 算法工程师应该具备哪些工程能力

作者 | 木东居士

来源 | Data_Engineering

最近看了 Milter 的《算法工程师究竟需要哪些工程能力》这篇文章，有所感想，因此也写一篇关于算法工程师的技术能力的问题，和大家分享一下居士关于算法工程师的技术能力的观点。

对于一名优秀的算法工程师，他（她）要具备的不仅仅是出色的技术能力，也要有很深的业务理解能力和对外沟通能力，总之，要求可以很高！

但是，从职责能力的划分上来讲，算法工程师首先是一名工程师，因此本文主要从工程能力要求上进行一些探讨。

开始之前先放一份思维导图，这将是这篇文章要分享的核心内容：

工程能力概览

算法工程师，从名字上我们就能看出，一名算法工程师首先应该具备算法能力和工程能力，我们可以认为这是基础的技术能力。由于现在开源技术的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已经成为大部分算法工程师标配的工具库了，因此，熟练的调包能力也是决定了一名算法工程师能否快速实现需求。

其次，在真实的生产环境中，算法的落地会遇到各种各样的业务场景和数据环境，这也要求算法工程师需要具备Pipeline 构建能力，将整个生产环境中的数据流和模型打通。同时，在生产环境中，会出现各种“疑难杂症”等待你去解释，比如说为什么实验效果特别差？为什么模型效果不稳定？这就要要求算法工程师需要具备一定的数据分析能力。

很多时候，你会发现，你用在数据分析和Pipeline构建上的精力可能占据了你8成以上的工作内容。

当你具备了上面的能力时，你已经可以称自己是一名算法工程师了。此时，你可以去对着数据分析小得瑟一下：“你看，我能构建整个模型的Pipeline，你却只能拿到别人提供的数据后调调包吧。“或者，你也可以去找开发得瑟：”你看，我懂了很多算法哦，你就只会写代码吧。“

得瑟完之后，我们还是回归正题，算法工程师只具备这样能力是否已经够了？答案当然是不够的。由于不同公司的团队成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，这就会对算法工程师有不同的要求，比如说模型发布能力和报表开发能力，当然也会有一些其它能力，虽然可能不是特别重要，但是当这些工作没人帮你做的时候，算法工程师可能依然要承担起这些工作内容，比如说灰度测试的能力、负载均衡的能力等等。

将上面的内容整理后，就是这样一份思维导图了（一张图多看几篇更能加深印象，因此我再贴出来一遍）

工程能力详解

一、基础能力

算法能力

算法能力就不多说了，算法工程师的基本能力要求，不懂算法对于一名算法工程师来讲是不太合理的。这里居士把统计学的内容也放进来了。

编程能力

编程能力主要分为两部分：

调包能力

大家虽然会调侃调包侠，但是说实话，能调包调的很溜的人，也是不多的，比如说现在让你自己用tensorflow构建一个复杂网络，不能google，你能写出来吗？能记清楚用法吗？

二、核心能力

Pipeline 构建能力

Pipeline构建能力，这里想表达的更多的是整个数据流的构建能力，数据从日志->特征->模型训练->反馈，这一个链条能否完成的能力，这里面会有很多难题需要克服。比如说：

很多时候，模型发布之类的工作是可以由其他同学支持完成，但是数据流这种问题更多的是需要算法工程师来解决的。

数据分析能力

这里的数据分析能力不是指商业分析或者业务分析，更多的是指特征分析、算法效果分析和各种异常问题定位分析的能力。

很多时候，两个算法工程师能力水平的强弱从数据分析能力上也能窥得一二。

三、辅助技术能力

辅助的技术能力是指，你会不会的影响不会特别大，但是也都是有用的能力，特别是不同公司的发展情况不同，很可能会出现一个算法工程师既要做数据接入、又要做数据清洗、还要做算法平台

也要搞前端、还要负责模型上线、系统运维。

这里就不再细讲了。

思考一

聊一下对技术能力、工程能力和数据分析的思考。

居士个人的理解，技术能力更多的是偏向于一个一个的技术点，而工程能力更多就是在一个团队中将项目做好的能力。很多算法出身的工程能力不行，那么他做的单纯的一个模型是无法应用到实际生产中的，而工程就是指把理论落地实际生产的过程。那么工程包含了什么？它包括了系统架构设计和模块设计、数据流搭建和平台搭建、调包或算法开发、分布式、上线以及各种落地的代码开发。报表和监控，其实本质也是做数据流，边缘性的可能要做些后台和前端的开发。

然后数据分析能力是什么？数据分析（不是纯粹的数据分析）除了分析方法论和套路外，是一个很综合性、相对偏软一点的能力，比如说你通过分析发现了我们的系统有哪些可以优化的点，通过分析发现了问题的原因是什么，这些都是分析能力。

思考二

针对前面的内容，和 Cathy 讨论后，对整个思路做了新的梳理，大家直接看图就好，居士也认为这样描述可能更为合理。

思考三

这里再补充一个模型复现的能力，比如你看了一篇论文，发现这个模型可能很适合自己的业务场景，那么你是否能力将论文里面的模型快速用公司现有的平台和工具来复现？

居士认为，这一个是一个非常重要的能力，但是没有想好具体该怎样划分。

Ⅳ “自动化测试”是否有必要做自动化测试

目录

一、前言

二、自动化目的

三、自动化分类

四、自动化实现

一、前言

在一些测试交流群经常会看到有小伙伴在问，"怎么做自动化测试？学习自动化测试有什么资料吗？自动化测试是不是很牛逼？" ，甚至有些言论是"不会自动化的测试人员，真的要被淘汰了吗？"

不得不说一堆流量号主抓住大众心理，点进去的必然是卖课广告，或者是关注微信公众号领取测试资料大礼包。

实话实说，我之前也有同样的疑问，甚至带着担忧。每次又不甘心得领着测试资料大礼包......

当然，随着自己的认知不断扩大，自己的一套测试体系建设不断完善，于是这些担忧逐渐的消失。每项技术引用都要看适用场景，是否适合自己的团队，因地制宜才能发挥其最大的价值。

因此，我想通过这篇文章来分享下我对于自动化测试的理解。

二、自动化目的

自动化工作可以节省很多人工操作成本，减少人工重复性操作，提高整个团队的研发效率。但是如果搭建自动化体系需要耗费很长时间，投入很多人力资源，但是用户只要2-3分钟的手动工作就能解决，而且这个操作并不频繁，又或者需要自动化操作的平台变更迭代非常快并且没有规律，自动化工具在后面类似累活的跟着。那么自动化还是有必要吗？

我之前在的团队，造测试数据特别困难，严重影响了整个研发效率，但是当时也没有一个好的解决办法，后来基础研发组做了一个造数平台，这个平台需要自己去配置各种字段，并且梳理出各个表字段的关联，从头到尾一个一个去构建场景，一不小心就配置错误，看着提示你也找不到原因的那种。这给造数过程中又添了一个拦路虎，给本不充裕的测试时间，又耗时一把。

如果能在做执行任务前评估任务的投入和收益，那么是不是就能更加合理的开展这项任务。那么自动化测试的投入和收益是怎样的呢？

投入：通过测试人员借助脚本或者工具实现自动化，维护自动化平台。

收益：提高测试效率，提升测试人员的成长。

自动化测试真的提高测试效率吗？真的可以提升测试人员的成长吗？针对后者，我认为是有的。接下来我们就来聊聊自动化测试是否提高测试效率。

三、自动化分类

自动化一般分为接口自动化和UI自动化，其中UI自动化又分为Web UI自动化和App UI自动化，按照我的理解还应加上部署自动化。

接下来我将针对这四种自动化的场景做一个介绍。因为我对于UI自动化不是很熟悉，我认为投入产出比不是很高，主要还是因为我没咋接触过，所以后面仅做简单介绍，重点讲解接口自动化和部署自动化。

四、自动化实现

4.1、接口自动化

接口

接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。测试的重点是要检查数据的交换，传递过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等。

流程

填写接口，入参，对出参进行断言，每天定时构建，输出测试报告。

入参覆盖范围：必选，可选，有/无/null，类型，数值大小/数值范围，特殊字符；

出参：json，data；

接口关联：接口之间的依赖，数据传递；

断言：对响应做核验，可以对状态码或者msg做校验。

优点

接口测试可以做到更多的覆盖场景；

接口测试可以更快的发现服务端问题；

接口测试相对容易实现自动化持续集成；

接口测试相对于比单元测试比较贴近业务场景；

技术选型

1、MeterSphere

MeterSphere 是一站式测试平台，涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、 团队协作等功能，全面兼容 JMeter、Postman、Swagger 等开源、主流标准。

MeterSphere是一个功能交全的平台，并且是开源的，对于免费版就足够小团队使用了，使用门槛相对来说较低，对于技术能力要求不高，所以是一个不错的选择。MeterShpre使用的技术栈是SpringBoot+vue，以及一些中间件，也可以在此基础上进行二次开发。

2、Python

通过Python来做接口自动化的话，常用组件有：执行库Requests，断言库unittest，测试报告HTMLTestRunner，通过持续集成Jenkins做定时构建。

框架思想：封装，数据驱动。

使用Python的话则需要掌握一定的代码能力，当然这个对个人技能的提升是很有帮助的，但是如果在时间比较紧迫的并且没有足够的技术功底情况下，还是比较推荐MeterSphere的。

4.2、部署自动化

部署

部署就是将源代码编译成可运行软件包，比如jar包或者war包，并且将软件包放到目标环境，将软件包运行起来，并且能够被客户端调用。

流程

通过远程仓库拉取代码，前端编译，后端编译，下发软件包到目标机器，重启服务，启动失败则告警。

优点

相比传统手工部署，速度更快，不容易出错，提高交付效率。

技术选型

gitlab或者gitee：代码托管

git：版本管理

node：前端编译

maven：后端编译

ansible：下发文件

shell：重启服务

pipeline：流水线构建

Jenkins：CICD大总管，将以上工具整合起来，提供页面供用户操作部署流程。

4.3、Web UI自动化

UI自动化

通过页面元素定位定位到元素，模拟用户的操作行为，点击，输入，拖拽等。

流程

定位元素，模拟用户操作，发送测试报告。

优点

适用于回归主流程，并且变更不频繁的场景。可用于重复性的功能测试及验证。我之前在的团队做过一段Web UI自动化，但是因为需求频繁变更，并且精力有限，维护这个平台的成本较高，后面就没有持续维护了。

技术选型

Python，selenium。

4.4、App UI自动化

UI自动化

通过页面元素定位定位到元素，模拟用户的操作行为，点击，输入，拖拽等。

流程

定位元素，模拟用户操作，发送测试报告。

优点

适用于回归主流程，并且变更不频繁的场景。

技术选型

Appinum。

结论：我认为接口自动化和部署自动化是能够带来收益的，是真实能够提高效率的，并且也能够给测试人员的带来成长。

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