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隨著人工智能的發(fā)展，AI的普及勢(shì)必會(huì)取代簡(jiǎn)單和重復(fù)的勞動(dòng)力，根據(jù)林應(yīng)老師在微軟、阿里等工作的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，如今的測(cè)試團(tuán)隊(duì)都在面臨重組。測(cè)試工程師若沒(méi)有技術(shù)優(yōu)勢(shì)，就難以在AI時(shí)代里生存下來(lái)。

從理論到實(shí)踐，林應(yīng)老師從多個(gè)方面講述測(cè)試工程師應(yīng)有的思維方式和實(shí)踐精神。

技術(shù)更迭的需求

和傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)不同，AI時(shí)代的開(kāi)發(fā)和測(cè)試會(huì)越來(lái)越密集地融合成一體，機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型的生成就包括開(kāi)發(fā)和測(cè)試兩個(gè)階段。對(duì)于測(cè)試工程師來(lái)說(shuō)，如果不介入開(kāi)發(fā)，后面所做的測(cè)試工作就會(huì)很容易脫離生產(chǎn)實(shí)際。

沖破測(cè)試工作的局限性

應(yīng)用場(chǎng)景的測(cè)試比較低端，屬于重復(fù)性和單一的工作，而了解編程和人工智能，就可以從早期模型的階段進(jìn)行評(píng)估的工作，擺脫體力勞動(dòng)者的角色。

提高日常工作效率

即便你只是做最普通的測(cè)試工作，學(xué)會(huì)編程也可以提升工作效率，提升個(gè)人優(yōu)勢(shì)。比如通過(guò)寫(xiě)腳本記錄重復(fù)勞動(dòng)的過(guò)程，就可以通過(guò)自動(dòng)化腳本實(shí)現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)優(yōu)化和場(chǎng)景構(gòu)造。

避免被團(tuán)隊(duì)邊緣化

以林應(yīng)老師在淘寶的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，目前技術(shù)團(tuán)隊(duì)的構(gòu)造上，每個(gè)人都承擔(dān)著多重角色，測(cè)試如果完全不懂開(kāi)發(fā)，很容易會(huì)被邊緣化。

薪資會(huì)告訴你答案

即便在實(shí)際工作中并沒(méi)有太多自動(dòng)化的場(chǎng)景，但資本家和市場(chǎng)的偏好依然希望測(cè)試工程師擁有編程的知識(shí)，這些都會(huì)在面試和薪資里體現(xiàn)出來(lái)。

看懂代碼

訓(xùn)練自己看代碼的能力，有能力看懂別人的代碼和找到bug。

培養(yǎng)專業(yè)度

通過(guò)很多技術(shù)文章和專業(yè)書(shū)籍，在討論的時(shí)候可以讓別人感受到你的專業(yè)度，在面試的時(shí)候同樣具有優(yōu)勢(shì)，可以更容易打動(dòng)面試官。

入門(mén)更快

一般來(lái)說(shuō)，只要先看兩個(gè)小時(shí)文檔，就可以寫(xiě)一些像樣的東西出來(lái)。相比較于C++的語(yǔ)言，學(xué)習(xí)曲線更加平緩，對(duì)于自學(xué)者來(lái)說(shuō)非常友好。

快速形成生產(chǎn)力

Python的應(yīng)用非常廣泛，在數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域、爬蟲(chóng)、自動(dòng)化……都有著廣泛的運(yùn)用，因此在學(xué)習(xí)之后能快速看到效果。

學(xué)習(xí)素材豐富

網(wǎng)上的學(xué)習(xí)資料豐富，成系統(tǒng)的教材很多。

（關(guān)注公眾號(hào)并回復(fù)“測(cè)試工程師”，領(lǐng)取課件及學(xué)習(xí)資料）

 龐大的擴(kuò)展庫(kù)

Python有很多高質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和第三方庫(kù)。

大量的工作崗位

市場(chǎng)上有大量的工作崗位需求：自動(dòng)化測(cè)試、自動(dòng)化運(yùn)維……你甚至只要具備轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù)流程的能力，而無(wú)需了解Python的方方面面。

基礎(chǔ)知識(shí)

了解循環(huán)、判斷、容器、類、方法、面向?qū)ο蟆莆崭拍詈陀梅ā?/p>

常用算法

掌握二分法，動(dòng)態(tài)規(guī)劃等一些基本的算法，并嘗試實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中練習(xí)。

爬蟲(chóng)

作為開(kāi)發(fā)和測(cè)試過(guò)程中的重要工具，爬蟲(chóng)在http請(qǐng)求處理、靜態(tài)頁(yè)面解析、動(dòng)態(tài)頁(yè)面抓取都有應(yīng)用。

數(shù)據(jù)分析

初期可以利用爬蟲(chóng)從互聯(lián)網(wǎng)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使用numpy和pandas之類的工具包進(jìn)行分析。雖然numpy和pandas的功能很多，但在實(shí)際使用中并沒(méi)有那么復(fù)雜。主要是在掌握線性代數(shù)的一些基本知識(shí)，在了解了基本使用方法之后，可以根據(jù)實(shí)際需求在網(wǎng)上找對(duì)應(yīng)的函數(shù)。

基本機(jī)器學(xué)習(xí)算法

推薦使用scikit-learn，通過(guò)看庫(kù)的文檔了解算法的名稱以及實(shí)際的使用場(chǎng)景之后，在運(yùn)用時(shí)可以直接調(diào)取庫(kù)，就可以自己去完成很多機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的功能了。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

嘗試?yán)胻ensorflow搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只需在電腦上裝一個(gè)tensorflow的CPU版本，自己就可以訓(xùn)練一些簡(jiǎn)單的模型。

吸取他人經(jīng)驗(yàn)

網(wǎng)上的教材和現(xiàn)有的案例教你如何做分析，從別人的經(jīng)驗(yàn)中找靈感。

參與開(kāi)源項(xiàng)目

在github上有大量的機(jī)會(huì)開(kāi)源項(xiàng)目供自學(xué)并積累工作經(jīng)驗(yàn)。

啟動(dòng)自己的項(xiàng)目

在網(wǎng)上寫(xiě)爬蟲(chóng)抓取大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，做自己的項(xiàng)目。

-豆瓣電影，評(píng)分預(yù)測(cè)

-鏈家數(shù)據(jù)，房?jī)r(jià)曲線圖

參與網(wǎng)絡(luò)競(jìng)賽

Kaggle或者天池，參與競(jìng)賽，使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)練習(xí)。

·注重實(shí)練，動(dòng)手敲代碼。

·舍得花時(shí)間，量變產(chǎn)生質(zhì)變。

·記錄并整理優(yōu)秀的學(xué)習(xí)素材和案例，隨時(shí)參考。

·生成自己的代碼庫(kù)，隨時(shí)調(diào)取。

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電子書(shū)

- Python數(shù)據(jù)分析（Python for Data Analysis）

- 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

- 游戲開(kāi)發(fā)中的人工智能

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