🧠 AI 转型测试工程师 —— 6 个月学习计划表

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🌱 第 1 个月：巩固 Python 能力 + 自动化基础

目标： 打牢代码基本功，熟练使用 Python 操作文件、数据、接口。

学习重点：

• Python 语法强化：函数、类、模块导入、异常处理、列表推导
• 请求与接口测试：requests、pytest
• 自动化测试框架：了解 pytest 的fixture、报告生成等基本机制
• 基础数据操作：学会用 pandas 处理测试日志或报告数据

推荐资源：

• B 站：《Python 自动化测试实战》《Pytest 从零入门》
• 书籍：《Effective Python》《Python 编程：从入门到实践》

练手项目：

• 用 Python + requests 抓取一个网站接口状态并输出报告
• 使用 pandas 分析上月测试日志错误分布（画饼图）

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📊 第 2 个月：数据分析思维入门（为AI做准备）

目标： 学会数据清洗、可视化与统计分析。

学习重点：

• numpy、pandas 的深入使用
• matplotlib、seaborn 可视化
• 简单数据分析（平均数、方差、标准差、分布）
• 理解数据的“特征”“样本”“标签”概念

推荐资源：

• 书籍：《利用 Python 做数据分析（第2版）》
• 网站：Kaggle “Getting Started” 项目练习
• 视频：“Python 数据分析与可视化实战”

练手项目：

• 分析测试日志文件（找出最常见错误类型）
• 基于 API 响应时间画出性能分布图

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🤖 第 3 个月：机器学习核心思想（Scikit-Learn 实战）

目标： 理解并能跑通基础机器学习流程。

学习重点：

• 机器学习三要素：数据集 → 模型 → 评估
• 常见算法：
  • 线性回归 / 逻辑回归
  • 决策树 / 随机森林
  • KNN / KMeans 聚类
• 模型划分：train/test，准确率 / 均方误差
• 熟悉 scikit-learn 库使用流程

推荐资源：

• 《Python机器学习基础教程（Andreas C. Müller）》
• 吴恩达《机器学习》课程 (Coursera)
• mglearn 教程与示例

练手项目：

• 对历史测试缺陷数据做“缺陷预测”
• 用随机森林模型找出“哪些功能模块最可能出 bug”

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🧩 第 4 个月：深度学习入门（AI 核心技能）

目标： 理解神经网络思想，跑通一个简单的模型。

学习重点：

• 深度学习基本结构：神经元、层、激活函数、损失函数
• 框架选一个：PyTorch 或 TensorFlow
• 跑通经典项目：
  • 手写数字识别（MNIST）
  • 简单文本分类（影评正负面）

推荐资源：

• B站 “莫烦Python 深度学习”“PyTorch 入门实战”
• fast.ai 免费课程《Practical Deep Learning for Coders》
• 书籍：《Deep Learning with Python（François Chollet）》

练手项目：

• 训练一个小神经网络识别截图 / UI 按钮（AI 测试相关）
• 做一个小 NLP 分类模型（错误日志分类）

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🧠 第 5 个月：AI + 测试结合应用（提升职业竞争力）

目标： 探索如何用 AI 提升软件测试效率。

学习重点：

• 了解大语言模型（LLM）和 Prompt（提示词）
• OpenAI / HuggingFace API 基本调用
• 生成式 AI 在测试中的应用思路：
  • 自动生成测试用例、API 文档解析
  • 智能测试脚本生成
  • 缺陷分类与自动报告摘要

推荐工具：

• OpenAI API（ChatGPT、GPT‑4 Turbo）
• LangChain 简单调用
• PandasAI、LlamaIndex 等 AI 框架

练手项目：

• 利用 ChatGPT + Python 自动读取接口文档并生成 Pytest 测试代码
• 用 GPT 模型自动为测试报告生成摘要邮件

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🚀 第 6 个月：项目整合 + AI 测试作品集

目标： 做出一个能展示的项目，让你脱颖而出。

学习重点：

• 项目化思维：规划目标、设计模块、整合代码
• 模型评估与部署简单理解（Streamlit, Flask）
• 把你前几个月的技能糅合成实际可展示成果

作品方向建议：

1. AI 辅助测试平台原型
   • 自动生成测试用例、总结缺陷报告
2. 缺陷风险预测控制台
   • 输入模块信息 → 输出预测风险评分
3. 测试日志智能分析小程序
   • 自动分类错误日志、输出可视化报告

输出成果：

• GitHub 项目仓库（带 README）
• 博客或技术笔记系列
• 一页简历展示 AI + 测试转型成果

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📘 附：学习心法

要点	建议
时间分配	每天 1–2 小时，或周末集中特训
学习方式	视频＋代码＋总结
小目标	每周掌握一个新库或完成一个小实验
输出	做笔记、写博客、上传 GitHub 项目
学习伙伴	可以加入 AI 学习社群 / 微信群，找到监督与答疑

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🎯 成果预期（6 个月后你能做到）

• 熟练使用 Python 进行测试与数据分析
• 理解机器学习与深度学习的核心机制
• 能使用 AI 辅助生成测试代码与分析报告
• 具备一个完整的 AI+测试实战项目
• 在职业规划上具备“AI 测试专家”潜力

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🌟 建议座右铭：

“AI 不会取代测试工程师，
但会取代那些不会用 AI 的测试工程师。”

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