Un gran conjunto de datos estructurados y no estructurados se denomina Big Data. Cuando encontramos pruebas de Big Data, hay muchos procesos y técnicas involucrados.
Las pruebas de Big Data son una prueba del trato perfecto de los datos, en lugar de probar la herramienta. En las pruebas de datos, el rendimiento y las pruebas funcionales son las claves. Dado que el trabajo es rápido, la prueba de esta tecnología debe mantenerse con alto nivel. Al probar los datos, también se debe tener en cuenta el valor de los datos.
Las señales que muestran que debemos ir a las pruebas son:
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- ¿Cómo explicará la precisión media promedio ( [correo electrónico protegido] ) a un cliente comercial en una sola oración?
- ¿Por qué los tutoriales de regresión lineal en los sitios web de aprendizaje de ciencia de datos no discuten la necesidad de satisfacer supuestos de regresión como la linealidad o la homocedasticidad? ¿Las suposiciones de verificación rara vez se hacen en la práctica?
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- ¿Qué tan importante es el lenguaje de programación R hoy en día? ¿Debo continuar tomando un curso que enseñe el aprendizaje automático a través de la programación R, o ir al curso convencional de aprendizaje automático de Stanford?
- Pruebas de presentación: en vista del hecho de que las aplicaciones de Big Data funcionan junto con las estadísticas existentes para el análisis de ocasiones genuinas, por lo que la presentación es la solución. La prueba de presentación, como cualquier otro procedimiento de prueba, hace que el procedimiento continúe.
- Problemas con la capacidad de expansión: Big Data maneja un gran conjunto de datos y los almacena de forma segura y de manera adecuada. Comienza con conjuntos de estadísticas menores y termina con una cantidad de estadísticas con sobrepeso. Inicialmente, sin duda, el análisis funciona de manera inteligente, pero a medida que aumenta una cantidad de datos, el rendimiento del análisis puede reducirse. Si surgen problemas relacionados con la escalabilidad, es hora de que el usuario realice una prueba de análisis de Big Data.
- Gran cantidad de tiempo de inactividad: durante los problemas analíticos altos de Big data, debido a una gran cantidad de problemas, los datos enfrentan ciertos problemas que resultan en una reducción del tiempo de inactividad. Entonces, si ocurre una cantidad continua de tiempo de inactividad, los usuarios deben ser una preocupación y asegurarse de que es hora de probar Big Data Analytics.
- Pobre mejora: la gestión de datos es imprescindible para administrar una organización adecuada o cualquier empresa pequeña o más grande. Si no se manejan los datos de manera eficiente durante un período de tiempo más largo, el desarrollo sería incorrecto. Por lo tanto, para administrar el negocio de manera adecuada, se requiere una prueba adecuada de los datos, porque la entrega del resultado adecuado a los clientes
- Sin control adecuado: requiere un control adecuado de la información con la que trabaja la empresa. Y estos datos adecuados solo se pueden obtener verificando los datos con frecuencia.
- Medidas de seguridad deficientes: dado que Big Data almacena los datos completos de la organización desde conjuntos de credenciales hasta todos los informes confidenciales, la seguridad y la protección en Big Data son imprescindibles y la administración debe asegurarse de que los datos almacenados en HDFS de Big Data estén protegidos más completo Porque hay un número suficiente de enemigos que intentan robar datos confidenciales del almacenamiento de la compañía.
- Problemas con el correcto funcionamiento de las aplicaciones: para realizar varias aplicaciones, Big Data recopila información de varias fuentes. Estos datos parecen no ser demasiado fáciles de analizar. Antes de aplicar esos datos para ser utilizados en diferentes aplicaciones, deben someterse a un procedimiento de prueba para determinar si son aptos para el análisis. La calidad de la información utilizada en las aplicaciones determinará también la calidad de esas aplicaciones. Por lo tanto, para garantizar la correcta ejecución de las aplicaciones, debe ser obligatorio realizar las pruebas adecuadas.
- Salida adecuada: para obtener la mejor salida en cualquier proyecto, es necesaria una entrada adecuada y la corrección y prueba de entrada deben asegurarse de determinar la mejor salida de la historia.
- Prestaciones impredecibles: cuando se utilizan los datos correctos de la manera correcta, entonces el potencial de cualquier organización no encuentra límite. Pero en caso de que los datos no se usen de la forma en que deberían haberse usado, entonces, en lugar de las ganancias, la organización solo perderá. Por lo tanto, adecuado y siempre que sea necesario, se requieren pruebas. Solo a través de las pruebas correctas a tiempo ayudará a decidir la inconsistencia y elimina la inseguridad.
- Valor escaso: mientras se juega con Big Data, se deben tener en cuenta muchos otros factores, como la fuerza, la precisión, los valores tradicionales, la replicación, la estabilidad, etc. Por lo tanto, si la propiedad adecuada de los datos no es su estándar más elevado, entonces afectará a todos los datos. Por lo tanto, para obtener los datos adecuados, se deben verificar todos los factores que llevaron al requisito de realizar pruebas en Big Data.
