金融与大数据哪个好考

⑴ 金融科技研究生专业和大数据哪个好

个人认为，金融科技研究生的专业和大数据基本上是一个类型，主要按着自己的喜好选择。
大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。[3]
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。[4]
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[1]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

⑵ 大数据与会计文史和理工哪个好考

理科。
大数据和会计专业会运用到很多理科知识，它建立在统计和计算机基础之上，属于财经金融专业大类，属于理科范畴之内，所以理科会好考一些。
大数据和会计专业是属于中国普通高等学校专科专业，主要的课程体系有宏微观经济学、经济法、财政与金融、基础会计、成本会计等课程，就业方向为金融类企业、会计、出纳等。

⑶ 金融管理和大数据与会计哪个好学

金融管理和大数据与会计相比，会计相对来说要好学一些。
从考研的角度来看，会计的难度一般低于金融，且录取人数多，比较容易考取。就业方面，除特殊说明专业要求外，一般经济类岗位不会对会计或是金融出台限制条款。
如果你希望去证券银行工作的话金融更好些，如果希望找一份更稳定压力较小的工作则建议选会计。

⑷ 大数据分析和金融管理哪个好

大数据分析。
大数据分析就业率在95%以上，而金融管理就业率为82.5%，所以大数据分析好。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

⑸ 大数据管理应用和金融工程双学位哪个好

当然大数据好呗

⑹ 大数据和金融哪个专业难

都很难。大数据专业要学课程有基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。金融的基础课程有《税收学》、《公司金融学》、《国际金融学》、《金融会计学》、《金融计量学》、《证券经济学》、《金融建模》、《金融衍生产品》、《模拟银行业务》、《银行会计学》，然后根据不同的金融分支科目再学20本科目。所以这两个专业都很难。

⑺ 上财大数据和金融科技哪个好

金融科技好。金融科技是基于大数据、云计算、人工智能、区块链等一系列技术创新，全面应用于支付清算、借贷融资、财富管理、零售银行、保险、交易结算等六大金融领域，主要包括大数据金融、人工智能金融、区块链金融和量化金融四个核心部分，金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业等特点，是大数据、人工智能、区块链技术等前沿颠覆性科技与传统金融业务与场景的叠加融合，是金融科技业未来的主流趋势。

⑻ 万里学院的统计学专业金融统计和大数据哪个方向好

万里学院的统计学专业金融统计好
金融统计是指金融机构统计部门对各项金融业务活动的情况和资料进行收集、整理和分析的活动。

⑼ 大数据分析和金融统计哪个好学

兴趣应该作为首要的因素考虑。如果你有很好的物理基础，并且对金融感兴趣，那就可以选金融数学。 如果你希望职业规划上相对稳定，并且不怕毕业后十年都不停准备考证的枯燥的话，那可以走精算路线。