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推荐!长春周边软件测试工程师培训中心推荐一下

来源:中华网考试编辑:佚名发布时间:2024-03-22
导语概要

为什么要进行软件测试?软件测试的目的在于及时发现程序中许多预料不到的问题,因为程序可能会有疏漏,软件测试创造特定的条件,让许多隐藏的错误暴露出来。如果不把着眼点放在尽可能查找错误这样一个基础上,这些隐藏的错误和缺陷就查不出来,会遗留到运行阶段中去。如果站在用户的角度替他们设想,就应当把测试活动的目标对准揭露程序中存在的错误。在选取测试用例时,考虑那些易于发现程序错误的数据。软件测试的作用就在于寻找错误,并能及时解决错误。




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2024年软件测试趋势有哪些?
大数据测试与数据分析
大数据和数据分析中的软件测试趋势正朝着自动化方向发展,并使用专门的工具来处理数据的复杂性和多样性。这指的是验证和验证处理大量不同格式数据的数据管道和处理应用程序。测试范围很广,包括验证数据摄取、存储、处理、分析、可视化和建模。
测试还可以确保数据质量、准确性和一致性,同时验证实时数据处理。由于大数据系统的复杂性,测试范围扩大,需要专门的知识和工具来验证处理数据的正确性。

软件测试技术课程内容

软件测试技术适合人群

零基础小白

有志从事软件测试的大众群体

上班族(有一定基础)

计算机相关专业学生


软件测试技术课程介绍

Linux是一套免费使用和自由裁剪的操作系统,它性能卓越且稳定;Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。

老师详细的介绍Linux系统的常用操作和配置,帮助大家灵活运用Linux系统搭建各种复杂的测试环境,再加上web网络基础的理论知识、Web端功能测试项目实战、App压力稳定性测试及自动化测试紧密相结合让大家在软件测试领域里游刃有余.


软件测试技术课程收获

虚拟机上搭建Linux系统环境

Linux系统技术命令的操作

Linux系统压缩、解压及打包命令的运用

Xshell、Xftp客户端工具管理及维护Linux系统

Web网络基础全部与软件测试须知的必备理论知识

http协议、OSI模型、TCP/UDP等协议区别及Tomcat服务器特点

软件测试常见的八大Test Case的设计方法

熟练掌握功能测试具体实战方法与测试环境部署

精通App稳定性测试具体执行方案

熟练掌握自动化测试实战策略

达内OMO教学模式,全新升级

  • 实战讲师亲授课

    与线下班同等师资、全部由实战讲师直播授课

  • 匹配OMO 全新课研

    基于企业需求调研、匹配全新OMO教学模式研发

  • 线上线下 同等服务

    打造OMO教学10大服务标准、线上线下统一管理

  • 线下线上 无缝衔接

    OMO教学模式下、线上线下无缝转班,学习更灵活

  • 学习便捷 全面提升

    直播学,随时学,随时问、反复学,学习安排更便捷

  • 学员管理 全面升级

    专人专岗导学、督学、答疑、就业全服务匹配

软件测试类型区别
软件测试类型分为功能、性能、界面三种测试,那么他们之间的区别在哪呢?功能测试关注产品的所有功能上,要考虑到每个细节功能,每个可能存在的功能问题。性能测试主要关注于产品整体的多用户并发下的稳定性和健壮性。界面测试更关注于用户体验上,用户使用该产品的时候是否易用,是否易懂,是否规范(快捷键之类的),是否美观(能否吸引用户的注意力),是否安全(尽量在前台避免用户无意输入无效的数据,当然考虑到体验性,不能太粗鲁的弹出警告)?做某个性能测试的时候,首先它可能是个功能点,首先要保证它的功能是没问题的,然后再考虑该功能点的性能测试。

热门课程推荐

  • 人工智能工程师

    应用广泛,简易易学且发展好

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    全面构建UI设计思维模型

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  • Web全栈工程师

    Vue.js 、Angular +、React.js全囊括

  • 网络安全工程师

    华为、360安全技术嵌入网安课程

  • Java互联网架构师

    打造复合型Java 高级互联网架构师

  • 云计算全栈工程师

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  • 软件测试工程师

    打造精技术懂业务的复合型人才

  • 全链路互联网营销

    零基础打造千万级项目流量

  • C/C++软件工程师

    双系统 C/C++ 工程师更稀缺

  • 物联网工程师

    从技术小白到物联网开发大神

  • 数据分析与挖掘

2024年软件测试趋势有哪些?
用人工神经网络测试革新AI测试
随着人工神经网络技术的进步,软件测试趋势正在发生变化,以结合新的测试技术和策略来测试AI应用程序。测试人工神经网络(ANN)可确定神经网络模型在特定任务或问题上的执行情况。近年来,人工神经网络在图像识别、医学诊断和自动驾驶等众多应用中的使用显着增加,其中模型的准确性和可靠性至关重要。随着深度学习和人工智能的进步,预计未来ANN测试的范围将会扩大

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