1、產品質量監控部門的考核認證所有老師的授課能力、技術水平、項目能力、責任心、工作態度等都必須通過品控部門的考核認證。
2、以案例/項目來進行驅動教學不低于6個實際的項目經驗,提高學員動手能力，畢業后即積累2年工作經驗。提高動手能力
3、課前、課中、課后標準化學習素材，針對學員在整個課程學習的過程中所需要的不同的資料，制定了大量課前知識點預習教材，課中練習案例，課后復習鞏固的作業和項目。
4、提供平臺進行能力提升通過PK賽提升學員的人文技能：溝通表達能力、演講能力、抗壓能力和自信心。
5、課程研發小組進行課程設計/更新，杜絕課程粗制濫造，不同老師有自己的授課標準，授課質量的一致性

課程一、大數據運維之Linux基礎
Linux系統做為大數據平的企業級操作系統，本部分是基礎課程，幫大家打好Linux基礎，以便更好地學習Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等眾多課程。這是進入大數據領域的必須掌握的基礎技術因為企業中的項目基本上都是使用Linux環境下搭建或部署的。
課程二、大數據開發核心技術-Hadoop
從入門到精通課程是整套大數據課程的基石：其一，分布式文件系統HDFS用于存儲海量數據，無論是Hive、HBase或者Spark分析的數據是存儲在HDFS里面；其二是分布式資源管理框架YARN是用來在Hadoop云操作系統（也稱數據系統）管理集群資源和分布式數據處理框架MapReduce、Spark應用的資源調度與監控的；分布式并行計算框架MapReduce目前是海量數據并行處理的一個常用的框架。Hadoop2.x的編譯、環境搭建、HDFSShell使用，YARN集群資源管理與任務監控，MapReduce編程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必須要掌握的。
課程三、大數據開發核心技術-大數據倉庫Hive精講
hive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供基本的SQL查詢功能，可以將SQL語句轉換為MapReduce任務進行運行。其優點是學習成本低，可以通類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計，不必開發專門的MapReduce應用，十分適合數據倉庫的統計分析。
課程四、大數據協作框架-Sqoop/Flume/Oozie精講
Sqoop是一款開源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)與傳統的數據庫mysql、Oracle、SQLServer、postgresql等RDBMS數據間進行數據的傳遞，可以將一個關系型數據庫，例如：MySQL、Oracle、SQLServer、Postgres等RDBMS中的數據導進到關系型數據庫中。Sqoop項目開始于2009年，較早是作為Hadoop的一個第三方模塊存在，后來為了讓使用者能夠快速部署，也為了讓開發人員能夠更快速的迭代開發，Sqoop獨立成為一個Apache項目。
課程五、大數據Web開發框架-大數據WEB工具Hue精講
Hue是一個開源的ApacheHadoopUI系統，較早是由ClouderaDesktop演化而來，由Cloudera貢獻給開源社區，它是基于PythonWeb框架Django實現的。通過使用Hue我們可以在瀏覽器端的Web控制臺上與Hadoop集群進行交互來分析處理數據，例如操作HDFS上的數據，運行MapReduceJob等等。
課程六、大數據核心開發技術-分布式數據庫HBase從入門到精通
HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，該技術來源于FayChang所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化數據的分布式存儲系統”。HBase在Hadoop之上提供了類似于Bigtable的能力，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PCServer上搭建起大規模結構化存儲集群；
課程七、大數據核心開發技術-Storm實時數據處理
Storm是Twitter開源的分布式實時大數據處理框架，被業界稱為實時版Hadoop。隨著越來越多的場景對Hadoop的MapReduce高延遲無法容忍，比如網站統計、推薦系統、預警系統、金融系統(高頻交易、股票)等等，大數據實時處理解決方案（流計算）的應用日趨廣泛，目前已是分布式技術領域新爆發點，而Storm更是流式計算技術中的佼佼者和主流。按照storm作者的說法，Storm對于實時計算的意義類似于Hadoop對于批處理的意義。Hadoop提供了map+reduce的原語，使我們的批處理程序變得簡單和高效。同樣，Storm也為實時計算提供了一些簡單高效的原語，而且Storm的Trident是基于Storm原語更高級的抽象框架，類似于基于Hadoop的Pig框架，讓開發更加便利和高效。本課程會深入、全面的講解Storm，并穿插企業場景實戰講述Storm的運用。淘寶雙11的大屏幕實時監控效果沖擊了整個IT界，業界為之驚嘆的同時更是引起對該技術的探索。學完本課程你可以自己開發升級版的“淘寶雙11”，一起來學習吧！
課程八、Spark技術實戰之基礎篇-Scala語言從入門到精通
為什么要學習Scala？源于Spark的流行，Spark是當前流行的開源大數據內存計算框架，采用Scala語言實現，各大公司都在使用Spark：IBM宣布承諾大力推進ApacheSpark項目，并稱該項目為：在以數據為主導的，未來十年重要的新的開源項目。這一承諾的核心是將Spark嵌入IBM業內分析和商務平臺，Scala具有數據處理的天然優勢，Scala是未來大數據處理的主流語言；
課程九、大數據核心開發技術-內存計算框架Spark精講
Spark是UCBerkeleyAMPlab所開源的類，是HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark擁有HadoopMapReduce所具有的優點。啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。SparkStreaming:構建在Spark上處理Stream數據的框架，基本的原理是將Stream數據分成小的時間片斷（幾秒），以類似batch批量處理的方式來處理這小部分數據；
課程十、大數據核心開發技術-Spark深入剖析（全案例）
本課程主要講解目前大數據領域熱門、火爆、有前景的技術——Spark。在本課程中，會從淺入深，基于大量案例實戰，深度剖析和講解Spark，并且會包含完全從企業真實復雜業務需求中抽取出的案例實戰。課程會涵蓋Scala編程詳解、Spark核心編程.
課程十一、企業大數據平臺高級應用
本階段主要就之前所學內容完成大數據相關企業場景與解決方案的剖析應用及結合一個電子商務平臺進行實戰分析，主要包括有：企業大數據平臺概述、搭建企業大數據平臺、真實服務器手把手環境部署、使用CM5.3.x管理CDH5.3.x集群。