金融科技與數據分析哪個好

① 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。

② 金融工程學和金融學，金融科技哪個更好

從專業發展趨勢看，金融科技是金融業未來的主流。
金融科技是基於大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈等一系列技術創新，全面應用於支付清算、借貸融資、財富管理、零售銀行、保險、交易結算等六大金融領域，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，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，是金融業未來的主流趨勢。
也就是說，學金融會計專業，會同時學習到大數據、人工智慧、區塊鏈技術、量化工具等新概念知識，也會讓個人發展方向也有更多的彈性選擇。

③ 大數字管理和經濟與金融哪個發展前景更好

大數據管理和經濟與金融，發展前景都不錯的。

大數據管理是以互聯網+和大數據時代為背景，主要研究大數據分析理論和方法在經濟管理中的應用以及大數據管理與治理方法。

主要專業方向有商務數據分析、商務智能、電子健康、大數據金融、數據挖掘、大數據管理與治理等。

該專業旨在培養掌握管理學基本理論，熟悉現代信息管理技術與方法，善於利用商務數據去定量化分析，並能最終實現智能化商業決策的綜合型人才。本專業將堅持「厚基礎、寬知識、重思想、重創新、重實戰」的培養理念，採取因材施教的模式，採用全新的課程教學體系，培養具有國際視野、創新意識、創新能力及領導潛質的高級管理人才。

經濟與金融是一門普通高等學校本科專業，屬金融學類專業，基本修業年限為四年，授予經濟學學士學位。

專業要求學生掌握經濟學和金融學復合型專業知識體系，並且有一定的科研能力和創新精神。畢業後可以進入國家經濟管理部門，服務於證券公司、投資銀行、商業銀行、保險公司、各類投資基金及管理公司等金融機構，以及在管理與財務咨詢公司和大型工商企業就業，或者選擇在國內外高校繼續深造。

該專業旨在培養經濟與金融專業方面的知識及理論，能應用所學知識進行相關工作的能力，能在經濟和金融活動中進行實際工作的高層次金融人才。

④ 大數據和金融哪個專業難

都很難。大數據專業要學課程有基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。金融的基礎課程有《稅收學》、《公司金融學》、《國際金融學》、《金融會計學》、《金融計量學》、《證券經濟學》、《金融建模》、《金融衍生產品》、《模擬銀行業務》、《銀行會計學》，然後根據不同的金融分支科目再學20本科目。所以這兩個專業都很難。

⑤ 金融科技研究生專業和大數據哪個好

個人認為，金融科技研究生的專業和大數據基本上是一個類型，主要按著自己的喜好選擇。
大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。[3]
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。[4]
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[1]
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

⑥ 學信息管理的轉去學數據分析好還是學金融好

大數據作為一個跨越很多領域的方向你所需要學的東西很多，不僅僅是java什麼的還要學習其他東西，自學難度比較大。

⑦ 金融工程和金融科技哪個好

金融行業對學校層次要求很高，華五之下這個行業學啥也有點難（其實這個行業不怎麼認華五這個名字）

如果你保證自己考研考進北大五道口人大兩財一貿（但現在從本科生來看非清北的中金中信這種國內頂級券商的簡歷大三及以前都投不進去，行業門檻越來越高），你說的上述機構才可能進

如果滿足上述條件那本科學金工我覺得更好，畢竟我們本科金融的都想轉金工。

而且即使本科學金融有些計算機的東西也要自學，比如找好多量化的實習也需要python,matlab，但是金融的課程里可能沒有，但他們金工這些真的強，而且有專門的課程。

而且我覺得金工研究衍生品啥的更有意思，需要一定思維，學的更精，但對數學和代碼要求確實高。但金融背誦性質的比較多，而且金工、財政、財務、保險、信託、風險管理、固收什麼的啥都學一點，但啥都學不精

⑧ 銀行的金融科技崗位的前景如何哪些銀行這方面走在前面

總體來看，行業未來是有前景的，但是在監管方面還沒有特別成熟。互聯網本身更新較快，行業變化較快，自身有較好的學習能力，必要的時候有換崗和跳行業的決心，是對自己的挑戰。
這方面做的好的銀行有五大行和招商交通等銀行。
拓展資料:
金融科技專業就業前景:
在金融機構、金融科技企業、第三方金融服務機構、金融監管部門及相關企事業單位、政府部門從事金融科技產品開發、運營和管理等相關工作。與傳統金融相比，金融科技憑借在許多方面有著更大的優勢，在處理風險和獲客上的效率都大大提升，成為風投界的新興寵兒。
銀行商業科技崗:
一、商行科技崗的工作內容
商業銀行的金融科技崗，也稱為計算機崗。主要負責整個銀行的信息系統建設與管理，包括制定和實施信息科技發展規劃、信息系統生產運行管理、各類科技基礎建設工程和信息安全管理等。簡單來說，就是對銀行內部系統定期維護檢修，確保銀行系統安全穩定。例如，科技崗需要支持銀行的各種系統、程序開發、項目開發、功能模塊，包括部分銀行已經實現的無人銀行的經營，自助ATM的存取功能等。
二、商行科技崗的待遇
在各大銀行數字轉型的過程中，科技崗稱得上是一個風口崗位。據某行總行軟體中心數據，銀行提供的薪資是高於均值的，部分核心IT崗位甚至比互聯網名企的相關崗薪資高。其實，部分同學進入銀行科技崗並不是追求薪資，而是追求「生活和身體上的可持續發展」，把銀行與其他的互聯網企業相比，銀行的業務量、工作壓力、工作時長都要比其他的互聯網企業小的多。同時在銀行工作時，技能也可以得到鍛煉，在金融科技上深入鑽研。
三、商行科技崗的發展前景
一般情況下，銀行的員工都需要從櫃員做起（因行而異）。商業銀行的發展路徑有三條：管理路線、市場路線、技術路線。
管理路線，要求員工的業務能力較高且熟悉各項業務的操作和流程。先把櫃員的業務做熟做專，然後晉升為業務經理，再做到會計主管。
市場路線，主要負責營銷，在此方向做精。要求員工要有人際營銷，存款量，發卡量，營銷能力，往部門主任，發展到部主管，乃至領導層發展。
技術路線，銀行業對信息科技的依賴最大。信息技術的運用已經越來越成為金融產品的核心競爭力和金融創新的動力。主要是在技術方面做精。

⑨ 金融碩士哪個就業前景好

我個人覺得金融碩士還是很不錯的，讀出來將來職業發展不錯，找工作也挺容易。建議選金融科技與大數據分析方向專業，這個專業碩士畢業後既可以去證券交易所這樣的事業單位就職，還可以去金融科技巨頭企業里做數據分析師，金融分析師等等，不僅收入高，社會地位高，而且職業本身發展也會很好，代表金融服務業未來數十年的發展方向。因此我推薦金融科技與大數據分析方向這個專業。以上個人建議僅供參考。

⑩ 大數據技術與應用專業與金融專業哪個好

大數據技術與應用好