1. 针对不同行业的应用系统，在基础教学之上，注重培养学生的系统构架能力；

2. 及时跟踪学员的学习情况，在学员学习的每个阶段都有至少三次的考核体系；

3. 培养学员建完整项目的能力，让学员拥有自己的思维和布局能力，以胜任底层开发工作，而不仅仅是长期的围绕已有代码进行维护；

4. 导师和助教及时检测学员的学习情况，并进行针对性辅导；

5. 自主研发QFTS教学保障系统，拥有自主知识产权的开发培训课程体系，讲练学结合，课程内容紧贴实用技术和企业实际需求；

6. 学员可以根据导师的教学定期对对导师的教学反馈，监督导师的教学质量是否合格。

大数据可以说已经成为一个具有全民关注度的词汇，那么目前学习大数据是否有前景呢，判定一项职业是否有就业前景首先要看市场需求，如果市场需求大，但该行业人才比较稀缺，那么该行业的就业前景就会很高，就业前景就会很好，目前大数据行业可以说是吸引着越来越多的人才想要加入，甚至跻身互联网的热门行业之一，目前来说，大数据在国内各个行业的落地，都已经有了初步的基础了，医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、互联网行业等，都在对大数据提出相应的需求，而这些行业当中，也在产生着基于大数据的新的人才需求，在信息化社会，大力发展大数据产业，越来越多的企业开始从数据中受益，导致市场对大数据专业人才的需求激增，为大数据工程师提供了更加广阔的就业前景，想要从事大数据相关的岗位工作，学习掌握相关的技能是首要的，可以选择参加专业的大数据培训课程，帮助你快速入行上岗

1. Excel：Excel是使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件，同时也是常用的数据分析软件，而且学起来相对简单，适合大数据初学者来学习；

2. R：R是很值得学习的一个软件，它属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，能够用于统计计算和统计制图，且R语言还可以被用来进行数据挖掘、分析和可视化；

3. Hadoop：Hadoop是学习大数据的必备软件，因为很多企业在招聘大数据开发人才时都要求掌握一定Hadoop技术，Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储；

4. Spark：Spark 是一种与 Hadoop相似的开源集群计算环境，但 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，它除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载，同时它也是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。