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。

近年来，大数据行业受到更多的年轻人的青睐，在IT技术领域，大数据拥有较好的发展方向，并有广阔的就业前景和发展空间，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，是一项热点新兴技术，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，涉及全行业多个领域，大数据可实现的应用可归纳为两个方向：精确定制和预测。例如，在搜索引擎上搜索相同的内容，每个人会得到不同的结果，定制新闻服务或者网游。其次是营销、百度推广、淘宝推广，或者你去了一个地方，周边消费设施自动等等，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。然而迅速更迭的大数据时代，却不失人才济济的场面，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，选择大数据培训来进行系统学习提升专业技术。

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。