简介

大数据是近两年的热点，这点从大数据工程师的工资越来越高也可以看得出。大数据的新闻和文章也非常的多。但有一个问题一直困扰着很多工程师，大数据到底怎么落地？面对大数据繁多的框架和工具，我们应该怎样选型？有了这些数据，又该怎样去展示？

讲师会根据他在唯品会从零开始建设大数据平台中碰到的问题，跟大家分享在大数据落地的各个环节中需要注意的问题和技术的选型，包括数据的收集，计算，存储和展现等环节。除了这些底层平台的搭建，还会分享关于基于数据平台如何去设计数据产品的想法和经验。

希望抛开太细节的技术实现，通过课程，能够让参与的同学们了解大数据的体系架构和当前的发展，从国内具有代表性的公司的大数据发展历程，减少工作中可能会碰到的问题。

目标

l 学员能够掌握测试需求分析方法，并能结合具体项目来确定测试需求

l 提高学员的计划能力，包括测试工作量估算能力、风险分析能力。

l 学员能够根据具体情景制定出正确的测试策略。

l 提高学员组织验收测试的能力，并帮助学员有效实施验收测试。

l 提高学员综合的测试技能。

l 帮助企业确保或提升软件产品的交付质量。

受众人群

测试工程师、测试经理、项目经理等。

课程时长

2天（12H）

分享提纲

M1: 从测试角度看项目管理 （3个小时）	³ 项目管理的目标与原则 ³ 研讨与演练：我们的痛点在那里？ ³ 项目管理的典型问题 ³ 项目计划的要点 ³ 范围管理与项目估算 ³ 游戏：扑克牌估算方法 ³ 如何监控计划的实施？ ³ 各种层次的评审不容忽视 ³ 项目（质量）度量与项目可视性 ³ 讨论：项目有哪些主要风险？ ³ 产品质量风险控制 ³ 管理好项目干系人 ³ 产品发布管理（交付质量控制） ³ 项目总结与反思
M2: 测试需求分析（3个小时）	³ 了解各种产品的需求 ³ SFDPO模型 ³ 测试需求分析过程与方法 ³ 讨论：如何明确测试目标？ ³ 覆盖业务需求，包括业务流程、规则、数据 ³ 用户应用场景、操作 ³ 练习与讨论：某个案例的应用场景分析 ³ 确定测试范围和测试项 ³ 确定测试项优先级 ³ 练习与讨论 ³ 小结
M3: 如何制定软件测试计划（3个小时）	³ 传统测试任务的分解 ³ 敏捷测试的任务分解（基于SBTM的方法） ³ 练习：测试任务估算 ³ 如何确定产品质量风险？ ³ 在测试计划上如何最大程度地消除测试风险 ³ 练习：基于风险的测试策略 ³ 启发式测试策略模型（HTSM） ³ 因地制宜，制定有效的测试策略 ³ 讨论：如何写出最精简的测试计划？ ³ 测试计划有效性度量 ³ 小结
M4: 用户参与的验收测试（3个小时）	³ 传统意义的验收测试 ³ 敏捷开发模式下的验收测试 ³ 测试环境与测试数据 ³ 功能状态与迁移的测试方法 ³ 练习：运用功能状图方法 ³ 基于应用场景的测试方法（ASB-TM） ³ End-to-end 测试方法（E2E-TM） ³ 练习：综合运用ASB-TM和E2E-TM ³ 深入验收测试：探索式测试 ³ 如何确保产品交付的质量？ ³ 讨论：如何评估软件产品的质量 ³ 小结