金融與信息科學專業怎麼樣
❶ 數學類（金融數學、信息與計算科學）就業前景怎麼樣急急急！
我是信息與計算科學的，其實就業前景還是不錯的，你要做到就是真的要學會學校所開設的課程，如果你喜歡搞研究，可以繼續深造數學方向的研究生。其實金融數學和精算是不錯的兩個方向，前者主要就業在投資銀行，證券公司等，而後者主要是保險公司，兩者都是高薪職業，當然你要非常刻苦的學習，尤其是數學的課程和計算機編程類的課程，一句話：學數學很苦，但會很有用！
❷ 計算機科學與技術（金融信息），經濟學（金融服務與金融理財方向）這兩個專業怎麼樣啊
首先說，這兩個專業都很好。前者偏重數據、系統工程，後者偏重管理、產品服務。專業的選擇主要在於個人的性格及專業、職業偏好。
性格相對內向，可以優先選擇前者，將來職業的前景，主要在金融部門的後台，一般與內部人交往，很少涉及市場與客戶的直接面對與交流。當然，你要挑戰自我為另說。也或者命運使然，你職業的軌跡就是從金融系統的前台逐步走向後台——這是最完美的職業運行軌跡。
性格相對外向，可以優先選擇後者，將來職業的前景，主要在金融部門的前台，隨時要分析市場、分析和利用渠道、面對客戶，將合適的產品和服務賣給合適的客戶。成長具有挑戰性，需要有良好的職業素質以及良好的心態，能夠從容地應對本職崗位的工作。金融是一個開放式的平台。隨著從業經驗和客戶資源的日漸豐富，就能進一步整合各類資源，創造客戶，創造價值，進入良性發展的更高境界。
❸ 廣東金融大學的信息與計算科學專業（金融信息與計算）怎麼樣
廣東金融學院還可以。
❹ 信息與計算科學（金融信息與計算）這個專業前景如何就業薪水
前景不好 就業困難 薪水肯定不高
我建議還是換個專業 如果有疑問call me
❺ 計算機科學與技術（金融信息化） 這個專業以後就業好嗎和其他學校計算機系差別大嗎
這個專業還不錯，如果你能將來再轉專業讀個金融工程的碩士，那就業前景就更好了。
你們應該偏重的是金融和金融衍生品方面的分析，如果是工科的計算機的話，應該偏重軟體等開發程序的學習。
❻ 信息與計算科學（金融信息與計算）這個專業怎麼樣出來可以做些什麼在哪裡做
其實主要學數學，可以打好基礎考研時候跨到經濟類的專業比如金融，或者從事計算方面或者證券方面的工作
❼ 西南財經大學的計算機科學與技術金融信息化專業怎麼樣
財經類院校，計算機都不是什麼主打或強項專業。
不過，從下一步發展看，互聯網金融是一個方向。好好學，只要學會互聯網金融運作，不管是技術領，還是金融運作方面有所專長，找到工作應該是不成問題的。
❽ 金融學與電子信息科學與技術哪個更有前途
工資肯定是金融高，但是金融工作不好找，就業率不高，你要有成就才行，而且資歷越老越好，電子信息類就業率和就業環境都不錯，而且進大公司的也很多，比如移動聯通電信華為中興諾基亞等等，而且也比較有前途，個人更傾向於電子信息類的！
❾ 金融科技專業學什麼
金融科技專業主要課程:微觀經濟學、宏觀經濟學、Python程序設計、C++程序設計、數據結構與演算法、計量經濟學、金融學、現代密碼學、金融科技學、金融工程概論、公司金融、大數據與金融、金融風險管理、軟體工程、區塊鏈技術及應用、人工智慧原理及應用等。
金融科技系主要從事互聯網金融、大數據金融、智能金融、區塊鏈在金融的應用、金融科技監管和金融安全等領域的教學與研究，開設的課程包括金融科技學、大數據與金融、區塊鏈技術與應用、人工智慧原理與應用、深度學習與自然語言處理、金融科技監管與監管科技等，面向本科、碩士和博士等各個層次。金融科技系建設的金融科技專業是金融學，計算機科學和信息科學等學科的交叉專業，是全國第一個完整設立本碩博培養體系的金融科技專業，金融科技系同時承擔金融科技實驗班人才培養和北京市雙培金融科技方向人才培養。
❿ 金融科技專業好不好
金融科技專業還是比較不錯的，主要是自己喜歡就可以。
主幹課程
本專業開設的主要專業課程有：微觀經濟學、宏觀經濟學、Python程序設計、C++程序設計、數據結構與演算法、計量經濟學、金融學、現代密碼學、金融科技學、金融工程概論、公司金融、大數據與金融、金融風險管理、軟體工程、區塊鏈技術及應用、人工智慧原理及應用等。
培養目標
本專業旨在培養具有全球視野，系統掌握經濟金融學和現代信息科技理論知識，熟悉金融實務操作，熟練掌握信息科技、數據科學、演算法和智能技術，具有較強的實踐能力和創新精神，能夠適應銀行科技、智能投顧與程序化交易、保險科技、監管科技等領域需要的金融精英人才
金融科技涉及的技術具有更新迭代快、跨界、混業等特點，是大數據、人工智慧、區塊鏈技術等前沿顛覆性科技與傳統金融業務與場景的疊加融合。主要包括大數據金融、人工智慧金融、區塊鏈金融和量化金融四個核心部分。[1]
大數據金融重點關注金融大數據的獲取、儲存、處理分析與可視化。一般而言，金融大數據的核心技術包括基礎底層、數據存儲與管理層、計算處理層、數據分析與可視化層。