软件测试自学和报班学习的区别,各有各的优势和缺点,大家看完之后自己选择喔

本文主要是介绍软件测试自学和报班学习的区别,各有各的优势和缺点,大家看完之后自己选择喔,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

时代在进步,人们汲取知识的方式不再是单一的在书本上面,现在网络发达,只需要上网就能找到相关的好多知识,慢慢的大家越来越觉得有了这些知识,只要自己有自制力就完全能够自学到一定的程度。

在自学氛围的影响下,就需要自己去摸索,这中间就会花费大量的时间,在新时代下,知识已经不是最宝贵的啦,时间才是最宝贵的,在最短的时间里获取有用的知识才是最高效率的方法。

下面给大家对比下自学和培训学习的情况,希望对你有帮助!

第一点:费用

自学:费用低,网上充斥着大量的免费学习资料、书籍、视频等,哪怕收费资料,一般费用极低。

培训:费用高,一般费用都在几千到几万不等,线上的一般在一万一下, 线下的学费肯定是过万的,

第二点:时间

自学:时间长,自学的效率相对来说低一些,毕竟一般来说都是业余学习,对学习的压力不大,时间往往比较长。

培训:时间短,集中学习和培训,时间一般都在3-4个月。

第三点:要求

自学:自制力要强,需要一定的基础和学习能力,学习中遇到的困难往往想象不到,自学也容易找不到对应的解决方案,容易产生放弃的心里。

培训:自制力一般,无需基础,多人一起统一进行学习,学习相互帮助,学习氛围比较好,有同学或者老师帮忙解决问题。

第四点:不足

自学:容易走弯路。很多时候,自学者并不知道自己走了弯路,哪怕在弯路上走了很远,甚至自己还并未发现,从而浪费掉很多的时间,学习久了容易产生相反的效果。

培训:脱产培训,生活压力大,面临几个月无工作无收入来源,生活方面的压力比较大。如果是线上的培训的话,还可以边工作边学习。

第五点:效果

自学:出效果比较困难,自学往往使用免费的资料,(这些资料价值一般不高,且相对杂乱)而且无人引导,自己琢磨也会较多,这些都可能造成没有集中发力,学习效果一般。

培训:一般能保证下限,一般来说有专业的具备行业经验的讲师讲授和辅导,学习内容可以保证最低的成效,下限是能保证得到。

第六点:项目

自学:偏理论,缺失实战,自学的资料一般偏理论,缺失实践,很多时候花了时间和精力学习以后,并不知道学的这些知识点怎么用到工作中,反过来也更加容易遗忘。

培训:不忽悠的机构有项目实战,比较靠谱的培训,是带有项目实战的,学以致用。

第七点:范围

自学:一般比较广,偏基础。自学收集的各种各样资料比较多,质量也参差不齐,关键自己还不知道哪些质量好,哪些不好—股范围比较广,甚至有抱着十几年前的旧资料的学习者

培训:针对性强,就业为导向。培训是就业导向,一般的机构都是以就业成功为目的,内容的针对笔记强

第八点:机会

自学:少。自学者在招聘市场竞争力相对较弱,因为玦少项自经验,然而企业更需要能立竿见影解决问题,对公司有积极价值的员工

培训:有下限保证。一般来说机构都有专业的就业对接资源和就业专员,可以保证面试机会

第九点:薪资

自学:一般偏低。能就业就不错了。

培训:平均偏中上。就业资源相对稳定,得到的薪酬也往往有竞争力

第十点:优势

自学:时间灵活,一般业余学习,简历和面试都难。生活方面确实影响比较小,压力也小。

培训:学习氛围相对好,有学伴,体验做真实项目的感觉。能够在短时间内得到比较有价值的系统训练和项目实战,同事系统的理论基础也有助于职业发展。

第十一点:面试

自学:缺乏针对学习,简历额面试都难。面试遇到挑战和失败的时候,往往比较难找到原因,这也在下一次面试中可能重蹈覆辙。

培训:有针对性面辅导和简历点评。有针对性的简历优化以及面试技巧辅导等,面试成功率比较高,此处也有专业的就业人员跟进。

作为一个软件测试的过来人,我想尽自己最大的努力,帮助每一个伙伴都能顺利找到工作。所以我整理了下面这份资源,现在免费分享给大家,有需要的小伙伴可以关注【公众号:开心螺蛳粉】自提!

软件测试面试文档

我们学习必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

行动吧,在路上总比一直观望的要好,未来的你肯定会感谢现在拼搏的自己!如果想学习提升找不到资料,没人答疑解惑时,请及时加入群:1150305204,里面有各种测试开发资料和技术可以一起交流哦。

这篇关于软件测试自学和报班学习的区别,各有各的优势和缺点,大家看完之后自己选择喔的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/792847

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

如何选择适合孤独症兄妹的学校?

在探索适合孤独症儿童教育的道路上,每一位家长都面临着前所未有的挑战与抉择。当这份责任落在拥有孤独症兄妹的家庭肩上时,选择一所能够同时满足两个孩子特殊需求的学校,更显得尤为关键。本文将探讨如何为这样的家庭做出明智的选择,并介绍星贝育园自闭症儿童寄宿制学校作为一个值得考虑的选项。 理解孤独症儿童的独特性 孤独症,这一复杂的神经发育障碍,影响着儿童的社交互动、沟通能力以及行为模式。对于拥有孤独症兄

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

C#实战|大乐透选号器[6]:实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽,你好啊,我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记,这是第6篇; 接下来实现实时显示当前选中红球数量,蓝球数量; 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时,在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量; 02 标签名称 分别设置Label标签名称为:lblRedCount、lblBlueCount

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验