大数据与会计专业主要学习哪些内容?

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标签：大数据大数据学习内容

老师回答

大数据与会计专业主要学习会计基础、经济法、税法、财务会计、成本会计、财务管理、管理会计、企业审计、会计电算化等课程，掌握扎实的专业知识，培养具有诚信、敬业的良好职业素质，熟悉国家经济法律法规，系统掌握会计基本理论和方法，熟悉经济、管理等相关知识，精通会计业务核算、财务分析和会计信息技术应用能力，能够胜任企事业单位出纳、会计、财务管理、办税会计等职业岗位的高级技术应用性专门人才。

大数据与会计专业就业前景∶

工作稳定：相对来讲，会计是份稳定的工作。因为会计掌握公司的机密信息，属于公司的核心工作岗位，所以企业的会计工作人员不会轻易发生变动。至于工作量和工作压力的大小，各个行业都有差别，不同行业或者同行业不同公司工作量和工作压力都会有所差异。

就业面广：每个公司都需要会计工作人员，所以会计专业学生毕业后，就业范围包括各种行业企业、银行、会计师事务所、事业单位等等，可选择余地非常大。

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大数据常用的开发工具有哪些?

刘老师大数据工程师

1. Apache Hive

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

3. Jaspersoft BI 套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的,许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

4. Keen IO

Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码，就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。

5. Mortar Data

Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapReduce以便开发者能简单地编写Hadoop管道(Pipeline)。

成为大数据开发工程师有哪些要求?

刘老师大数据工程师

1、熟练精通至少一门编程语言

掌握Java是必不可少的，要是能同时熟悉Python、Scala就更好了。

2、掌握Linux操作系统

百分之八十以上的企业使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，所以做大数据开发，Linux必备。

3、掌握大数据主流框架及组件

主要是Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架，及其生态圈组件，这部分是重中之重。

软实力，就相对来说要虚一些了，逻辑思维能力、沟通能力、学习能力等等，通常在HR面试的时候，主要就是考察这些方面。

大数据与数据分析师有哪些区别?

宋老师大数据工程师

首先，大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位，与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面，其一是技术体系结构不同;其二是岗位任务目的存在一定的区别;其三是工作场景具有一定的区别。

对于大数据分析师来说，要具备更加全面的知识结构，涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等，所以相对于传统的数据分析师来说，大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看，大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求，研究生往往更愿意从事相关岗位。

大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别，主要体现在两个方面，其一是大数据分析比较注重数据的价值化，简单的说，大数据分析的结果会提升数据的价值，而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于，大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用，比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

在工作场景上，大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别，大数据分析往往需要借助于大数据平台进行，比如Hadoop、Spark，以及各种商用的大数据平台等，但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说，大数据分析的工具往往更加丰富，复杂程度也有明显的提升。