1.达内采用双师教学，全称助教老师陪伴和监督人才推荐，人才定制培养；

2.与企业展开合作，整合资源，搭建互联网行业优质人才输送平台，多家合作企业打开职场通道；

3.达内采用分级辅导，因材施教，学员可以根据自己的基础以及未来的职业发展选择适合自己的班型；

4.达内与有人才需求企业展开合作，签订人才培养协议，按需求定制培养软件人才，学员毕业即可直接入职名企；

5.达内采用理论和实践相结合的授课方式，培训很多项目源于企业真实项目；

6.达内就业老师利用企业HR人脉，将学员简历直接推送到HR手中，学员可快速面试入职；

上门招聘：企业定期上门招聘，在毕业班进行人才选拔，表现即可直接录用；

7.达内不仅在培训课程体系拥有优势，就业上也非常有保障，达内目前有15万家合作企业。

随着科技的发展和信息技术的发展，人们逐渐认识到了大数据的巨大价值，同时对大数据相关人才的需求量也在每天递增，大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算等技术，，大数据技术发展的如火如荼，结合市场的大数据融合技术及服务，正在互联网行业形成迅猛的发展势头，大数据涉及全行业多个领域，腾讯、阿里等互联网巨头企业对大数据开发工程师的薪酬高达年薪百万元，面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现，同含义的海量数据。大数据应该动态变化，不断增加，而且能够通过研究分析发现规律产生价值，然而大数据人才极具匮乏，因此很多大数据零基础的人员想要入行做大数据。

在学习大数据这门热门的技术之前，很多小伙伴都有着这样的担忧，那就是自己对于数学不擅长，那么在学习大数据的时候会不会比较困难呢？下面和小编一起来看看数学不好可以学大数据吗？

在大数据学习过程中，不要老想着学不好，难度大等等，否则容易从心底产生畏难情绪，后面反而很难学好，在大数据的学习中，学习的内容包括Java、Linux、Hadoop、Hive、oozie、Web、Python、Hbase、Kafka、Spark等，这些知识的学习才是真正的大数据技术的学习，与数学没有直接的关系。

并且，在大数据相关的工作当中，岗位不同，对专业技能的需求点也有所不同。对于数学要求比较高的是大数据分析师等岗位，该岗位确实需要一定的数学基础，但相信大家对于高数、线性代数、概率论以及矩阵都有过一定了解。在实际的工作当中，我们需要的是会应用，而不是在理论上去纠结，学好并不是难事。