1. 全部总监架构师级讲师授课、负责学生答疑解惑、疏导学员心理问题、帮助学员快速就业；

2. 学校独具特色，以培养人才为核心，注重实战能力的培养；

3. 9类主流企业级项目实操、标准的大数据团队流程、定位大数据高端人才培养；

4. 课程全部由核心师资匠心研造，跟随市场更新迭代，硬件资源雄厚，全程项目驱动式教学；

5. 全程跟班答疑、朝九晚九跟班答疑、大数据钥匙架构、一线互联网公司源数据；

6. 从需求分析到项目开发，再到项目测试，让学员全程参与其中，掌握每一个细节、流程；

7. 课程内容高度契合企业需求，由浅入深，分为5个专业教学阶段。

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。

1. 编程语言基础：新手学大数据，首先要具备的是编程语言基础，，掌握一门编程语言再学习大数据会**很多，需要学习的软件主要包括JAVA、C++等，有时候编程语言要比大数据学习的时间更长；

2. Linux系统的基本操作：重点是要学习一下Linux环境的搭建，Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分，搭建平台有Ubuntu、Centos，内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等；

3. 数据库：只要跟数据打交道就离不开数据库，SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能，当然，学习大数据SQL也是必经之路；

4. Hadoop架构设计：要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系

5. 统上经过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，完成大数据环境的配置搭建。也是学习大数据的重要一步。