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大数据测试技术与实践(全彩印刷) 艾辉 主编,融360 AI测试团队 编著 著 专业科技 文轩网
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https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
大数据测试技术与实践(全彩印刷)
36位来自阿里、腾讯、百度、京东、字节跳动、网易、小米、奇虎360、贝壳、顺丰等大厂工程师和技术管理者联袂推荐。 通俗易懂,精选23个大数据测试要点,从零入手,多角度讲解大数据测试。 内容丰富,涵盖4大技术主题,大数据开发、大数据测试、数据质量与数据治理。 场景典型,深度剖析3个主流数据应用场景,BI报表、风控模型和数据分析平台的技术原理、工程架构,并输出了全链路的质量保障方案。
本书全面系统地介绍了大数据的测试技术与质量体系建设。本书共11章,~4章涵盖认识大数据,大数据技术生态,数据仓库的设计与构建,以及大数据项目开发流程;第5~7章讲解大数据测试方法、大数据测试实践和数据质量管理;第8~10章介绍大数据测试平台实践、数据治理平台建设,以及DataOps的理念与实践;1章提供大数据测试学习路线。附录列出了大数据技术经典面试题。 本书适合想要了解大数据技术的读者,以及想要学习和掌握大数据测试与大数据开发的从业者。通过阅读本书,测试工程师可以系统地学习大数据技术基础、大数据开发和大数据测试等知识;大数据开发工程师可以借鉴大数据质量保障的方法,拓宽数据工程实践的思路;技术专家和技术管理者可以了解大数据质量保障体系、数据治理建设和DataOps实践等内容。
艾辉,中国人民大学概率论与数理统计专业硕士,《机器学习测试入门与实践》作者之一。目前,担任融360技术总监,主要负责AI风控产品、用户产品和基础架构的质量保障工作。曾在阿里本地生活担任不错技术经理,负责用户产品、新零售产品的质量保障工作。拥有9年多的测试开发工作经验,曾多次受邀在行业技术大会(如MTSC、GITC、靠前00、TiD、A2M和TICA等)上做主题分享。对大数据、机器学习测试技术有深刻理解,并长期专注于质量保障与工程效能领域。 陈高飞,东北大学计算机技术专业硕士,《机器学习测试入门与实践》作者之一。目前,担任融360测试开发工程师,主要从事机器学习方向的测试开发工作。擅长白盒测试、大数据测试和模型测试,在工具平台开发方面有丰富的实践经验。 郝嵘,北京信息科技大学自动化专业硕士,《机器学习测试入门与实践》作者之一。目前,担任融360不错测试开发工程师,主要负责大数据方向的测试null
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