大数据与会计专业可迁移技能

I、大数据与会计好学吗

受访者目前正在就读经济管理某个方向985，对此课题比较熟悉。

首先，大数据和会计本来就是两个完全不同的领域。 大数据更偏向于科学和工程。 会计专业是传统的商科专业。 一直以来都是高校非常热门、就业范围广泛的学位。

至于好不好学：一句话概括（需要广泛的知识体系，要慎重选择！）

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为什么这会将两个不同的度数合并在一起呢？原因就在于新时代大数据的广泛应用（这里我得给大家讲一下大数据的由来）：“大数据”作为一个概念和一种思潮起源于信息学领域。 然后逐渐扩展到科学和商业领域。 大多数研究人员认为，“大数据”的概念首次公开出现于1998年。 美国高性能计算机公司SGI首席科学家JohnMashey在国际会议报告中指出：随着数据量的增长快速增长，必然会出现四个问题：数据难理解、难处理、难组织。 2007年，数据库领域先驱吉姆·格雷指出，大数据将成为人们接触、理解和近似真实复杂系统的有效方式，并认为科学研究存在三种范式：实验、理论观察。 推导和计算机模拟后来，第四范式——“数据探索”——被引入。 2012年，牛津大学教授ViktorMayer-Schnberger在其畅销书《大数据：一场将改变我们生活、工作和思考方式的革命》中指出，数据分析将从传统的“随机抽样”模式演变而来。 “全数据”新模型中的“精确解”和“重因果”，大思维和广泛讨论的数据时代的“粗解”和“只看相关性，不问因果”大数据方法在商业应用领域。 大数据在2012年、2013年达到宣传高峰，2014年以后，概念体系逐渐成型，认知更加理性。 大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐步形成由数据源和API、开源平台和工具、数据基础设施、分析数据、数据应用等板块组成的大数据生态系统并不断发展。 其发展热点呈现出从技术到应用再到治理的逐步迁移。 过多年的发展和沉淀，人们对大数据已经建立了基本共识：大数据现象源于互联网及其触达带来的信息技术的无所不在的应用以及信息技术信息成本的持续低廉。 大数据一般是指在可扩展的计算架构中使用传统信息技术和软硬件工具无法在可容忍的时间内获取、管理和处理的大量数据集合，以支持存储、处理和分析。

大数据与会计专业培养掌握会计基本理论和方法，熟悉经济、管理等相关知识，能熟练从事会计业务会计、财务会计工作的学生。 具备分析和会计信息技术应用能力，能胜任企事业单位出纳、会计、财务管理、税务会计等专业岗位，特别适合经纪服务行业会计（订舱代理、财税咨询、会计师事务所、税务会计师事务所等）、酒店旅游行业、商业企业会计岗位，3-5年内能胜任财务主管、财务经理等岗位，成为会计师、高级会计师、5年取得注册会计师资格。

综上所述，大数据与会计的主体部分是个极具发展前景的专业领域，非常符合时代的发展特点，但其交叉学科的特点也表明，它需要多方面学好这方面的知识！