都2024年了,转行软件测试还有前途吗?

本文讲述了一位30岁大专学历的职场人士转行软件测试并成功就业的经历,强调了认真学习技术、坚持面对困难、面试技巧和职业规划的重要性。

下面是很多粉丝提出来的多个担心的问题:

30岁转行软件测试还来得及吗?

大专学历学软件测试有发展前景吗?

2024年转行软件测试

行吗?

最近不少小伙伴私信咨询以上等问题,其实我非常理解大家内心的顾虑,毕竟转行无小事,这可能关乎自己长远的发展

今天就为大家介绍一位30转行软件测试的小姐姐。小姐姐是成人大专学历,毕业后从事了很多份工作,2023年底来参加软件测试学习,现在成功就业了,入职薪资9K! 以下是小哥哥的分享。

1、考虑未来,我选择了转行软件测试

人的职场经历可以很简单,比如一开始就找到了自己想要长期发展的方向;

人的职场经历也可以很复杂,比如兜兜转转都还没有找到自己理想的发展方向。

很遗憾,在2023年之前,我属于后者,职场经历很丰富,但职场竞争力很弱。

在转行软件测试之前,我做过很多类型的工作,由于频繁跳槽,导致我在每个岗位的积累提升都不够深,以致于到了30岁,还在考虑转行的问题,我的职场试错成本相对过高。

前一份工作是在成都地铁

的一个AFC系统外包公司做相关设备的调试和维护工作,说实话技术性也不是很强,工资待遇比较低,而且几年不涨薪。

考虑到自己已30出头,不能再这样下去了,为了自己未来的发展考虑,想认真去学一门技术,好好发展。经过老师详细的介绍和分析,我了解到软件测试这个岗位挺适合我目前的情况。

那段时间自己也在网上多方面了解了软件测试的工作,就毅然报名参加了软件测试的学习

2、选择坚持,经历了从想放弃到喜欢

刚开始接触软件测试,我其实还有些不适应,我打字速度也比较慢,感觉有些知识点自己在课堂上有点跟不上,内心比较着急,有点煎熬,甚至有点想放弃。后来老师帮我做了疏导,让我不懂的可以多和同学交流,多问技术老师。

于是我调整了自己,打字速度比较慢,我就下了个金山打字通

每天练习2小时,不懂的知识点我就和同学交流,问老师,自己也会在网上去查找相关资料辅助加深理解。

慢慢的我从什么都不懂到会功能测试,知道自动化测试

,懂一定的python编程语言……我发现软件测试对一个人的做事思维还挺有帮助的,渐渐的喜欢上了测试的工作,也就更加坚定了朝着这个方向去发展。

其实我在班里不算学的最好的,应该算中等,这里就给后面学习的小伙伴分享一些我自己的学习心得,希望对大家有所帮助。

一是在思想上要认识到认真学好技术的重要性,因为要靠它吃饭,就需要花功夫去认真学,在遇到困难的时候多坚持一下,可能困难就过去了;

二是及时解决疑惑,不会的一定要想办法搞明白,不要积累起来;

三是寻找到适合自己解决问题的思路,适合自己的方法才是最好的,要根据个人实际情况有针对性的查漏补缺。

3、平时多用功,面试放轻松能成事儿

学习完之后,紧跟着就是就业辅导及面试找工作。就业老师们会告诉我们一些面试技巧

,比如面试礼仪及常见面试中的注意事项等,同时还非常注重对我们表达能力的培养。

在面试辅导过程中,技术老师也会帮我们梳理面试中常出现的专业技术方面的问题,让我们提前整理好回答思路。

在面试时也尽量不要无故缺席或迟到,保持一种积极向上的心态,轻松应对面试就好。一般面试无论人事还是技术面试都不会很严肃的,所以不必要紧张,自我介绍可以根据当时的实际情况去轻松的介绍。

如果在面试中遇到不是很了解的地方可以特意引导到自己熟悉的技术上来,实在问到自己不知道的,就大方一点表示不是很清楚。

面试前最好在网上查一下招聘公司的简介及招聘信息

,大致了解一下公司的业务,了解他们的招聘要求,根据他们的要求去着重复习一下相关知识和技术点。

最后,祝小伙伴们都学有所成,早日找到理想的工作,拿到满意的薪资

感谢小姐姐的用心分享,祝贺小姐姐高薪就业,同时也祝小姐姐越来越好!

如果你也想在2024人才争夺战中

夺得一席之地

进入高薪有前景的行业

这都是可行的

<think>嗯,用户想知道是否应该转行软件测试或者大数据领域。首先,我需要分析这两个领域的现状和前景,然后考虑用户的个人情况,比如背景、兴趣、技能等。软件测试和大数据都是IT行业的重要部分,但侧重点不同。 软件测试方面,随着软件开发的普及,质量保证变得越来越重要。自动化测试和持续集成/持续部署(CI/CD)的需求增加,可能需要掌握工具如Selenium、JUnit,以及编程语言如Python或Java。不过,入门门槛可能较低,适合喜欢细节和系统化工作的人。 大数据领域则更偏向于数据处理、分析和挖掘,需要掌握Hadoop、Spark等技术,编程语言如Python、Scala,以及统计学和机器学习知识。这个领域发展迅速,尤其是在人工智能和数据分析驱动的行业,但可能需要更强的数学和编程能力。 接下来要考虑用户的学习能力和兴趣。如果他们喜欢编码和解决复杂的数据问题,大数据可能更适合。如果更倾向于流程管理和系统测试,软件测试可能更合适。此外,行业需求方面,大数据岗位可能在互联网、金融等领域需求大,而软件测试几乎每个软件开发公司都需要。 还需要提醒用户考虑转行的成本,比如学习时间、培训费用以及可能的起步薪资。同时,建议他们通过在线课程或项目实践来积累经验,了解这两个领域的具体工作内容,再做出决定。</think>以下从行业前景、技能要求、适合人群等方面分析,帮助你逐步评估是否适合转行: --- ### 一、软件测试领域分析 #### 1. 行业现状 - **需求稳定**:软件质量是产品核心,测试岗位存在于所有软件开发公司,尤其是金融、医疗等对稳定性要求高的行业。 - **自动化趋势**:传统手工测试需求减少,自动化测试(如UI/API测试)和性能测试岗位需求增长,需掌握工具如`Selenium`/`Postman`/`JMeter`。 - **薪资水平**:初级岗位约¥8k-15k/月,资深自动化测试工程师可达¥20k-40k/月。 #### 2. 核心技能 - 基础能力:测试用例设计、缺陷管理工具(JIRA) - 技术栈:Python/Java编程、SQL数据库操作、Linux基础命令 - 加分项:了解DevOps流水线(如Jenkins)、Docker容器化测试 #### 3. 适合人群 - ✅ 逻辑清晰,注重细节,擅长发现异常 - ✅ 对编码兴趣一般,但愿意学习脚本语言 - ❌ 抵触重复性工作(手工测试初期可能需重复执行用例) --- ### 二、大数据领域分析 #### 1. 行业现状 - **高速增长**:企业数据量均增长约40%,需处理PB级数据并提取价值 - **岗位细分**:数据开发(ETL/数仓)、数据分析(BI/可视化)、数据挖掘(算法建模) - **薪资水平**:初级岗位¥12k-20k/月,资深工程师可达¥30k-60k/月 #### 2. 核心技能 - 技术栈:Hadoop/Spark生态、SQL优化、Python/Scala编程 - 理论知识:数据结构与算法、统计学基础、分布式系统原理 - 工具链:Airflow任务调度、Kafka实时流处理、数据湖架构(Delta Lake) #### 3. 适合人群 - ✅ 对海量数据处理有强烈兴趣,喜欢解决复杂问题 - ✅ 数学/统计学基础较好,或愿意系统学习 - ❌ 短期转行压力大(需掌握的技术栈较深) --- ### 三、决策建议 #### 步骤1:自我评估 - **现有基础**:理工科背景可优先选大数据,文科背景可从软件测试切入 - **学习能力**:大数据需持续学习新技术(如实时计算Flink),测试需跟进测试框架更新 - **职业规划**:测试可转向测试架构师/质量管理,大数据可发展为数据科学家/技术专家 #### 步骤2:低成本试错 - **软件测试**:通过免费资源学习(如B站"软件测试入门"教程),用`Postman`做API测试小项目 - **大数据**:在阿里云/腾讯云申请免费算力,尝试用`PySpark`处理公开数据集(如Kaggle) #### 步骤3:市场验证 - 查看招聘网站(如拉勾/Boss直聘),对比目标城市岗位需求: ```text 示例搜索关键词: - 测试:[北京] 自动化测试工程师 学历要求:大专以上占比65% - 大数据:[上海] 数据开发工程师 硕士占比42% ``` --- ### 四、风险提示 1. **测试领域**:低端手工测试可能被AI工具替代(如AI自动生成测试用例) 2. **大数据领域**:中小公司可能将数据业务外包,需关注头部企业机会 建议通过**3个月针对性学习+项目实践**(如GitHub托管测试脚本/数据分析报告),再结合市场反馈做最终决策。
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