金融與大數據哪個好考

⑴ 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。

⑵ 大數據與會計文史和理工哪個好考

理科。
大數據和會計專業會運用到很多理科知識，它建立在統計和計算機基礎之上，屬於財經金融專業大類，屬於理科範疇之內，所以理科會好考一些。
大數據和會計專業是屬於中國普通高等學校專科專業，主要的課程體系有宏微觀經濟學、經濟法、財政與金融、基礎會計、成本會計等課程，就業方向為金融類企業、會計、出納等。

⑶ 金融管理和大數據與會計哪個好學

金融管理和大數據與會計相比，會計相對來說要好學一些。
從考研的角度來看，會計的難度一般低於金融，且錄取人數多，比較容易考取。就業方面，除特殊說明專業要求外，一般經濟類崗位不會對會計或是金融出台限制條款。
如果你希望去證券銀行工作的話金融更好些，如果希望找一份更穩定壓力較小的工作則建議選會計。

⑷ 大數據分析和金融管理哪個好

大數據分析。
大數據分析就業率在95%以上，而金融管理就業率為82.5%，所以大數據分析好。
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V，數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。

⑸ 大數據管理應用和金融工程雙學位哪個好

當然大數據好唄

⑹ 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。

⑺ 上財大數據和金融科技哪個好

金融科技好。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，是金融科技業未來的主流趨勢。

⑻ 萬里學院的統計學專業金融統計和大數據哪個方向好

萬里學院的統計學專業金融統計好
金融統計是指金融機構統計部門對各項金融業務活動的情況和資料進行收集、整理和分析的活動。

⑼ 大數據分析和金融統計哪個好學

興趣應該作為首要的因素考慮。如果你有很好的物理基礎，並且對金融感興趣，那就可以選金融數學。 如果你希望職業規劃上相對穩定，並且不怕畢業後十年都不停准備考證的枯燥的話，那可以走精算路線。