大数据好学吗，会计专业的女生学好不好

答主目前就读于某985经管类专业，对于这个题目还是比较熟悉的。

首先，大数据和会计原本是截然不同的两个方向。大数据更偏向于理工科，需要具备一定的计算机技术，掌握科学计算的方法才能真正入门这个专业。而会计专业则是传统的商科，一直以来都是高校中非常热门且就业很广的一个专业，简单概括就是要跟各种报表打交道。

至于好不好学：总结一句话就是（需要广泛的知识体系，选择需要谨慎！）

为什么这两个不同的专业会融合在一起？原因在于大数据在新时代的广泛应用（这里就需要跟大家小科普一下大数据的起源于爆火）：“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格雷(Jim Gray)指出大数据将成为人类触摸、理解和逼近现实复杂系统的有效途径，并认为在实验观测、理论推导和计算仿真等三种科学研究范式后，将迎来第四范式——“数据探索”，后来同行学者将其总结为“数据密集型科学发现”，开启了从科研视角审视大数据的热潮。2012年，牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schnberger）在其畅销著作《大数据时代（Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live,Work,and Think）》中指出，数据分析将从“随机采样”、“精确求解”和“强调因果”的传统模式演变为大数据时代的“全体数据”、“近似求解”和“只看关联不问因果”的新模式，从而引发商业应用领域对大数据方法的广泛思考与探讨。大数据于2012、2013年达到其宣传高潮，2014年后概念体系逐渐成形，对其认知亦趋于理性。大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统，并持续发展和不断完善，其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移。经过多年来的发展和沉淀，人们对大数据已经形成基本共识：大数据现象源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用以及信息技术的不断低成本化。大数据泛指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软硬件工具对其进行获取、管理和处理的巨量数据集合，具有海量性、多样性、时效性及可变性等特征，需要可伸缩的计算体系结构以支持其存储、处理和分析。

大数据与会计专业培养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，尤其是适应会计中介服务行业（代理记账、财税咨询、会计师事务所、税务师事务所等）、餐旅行业和商贸企业的财会岗位，3-5年内能够胜任财务主管、财务经理等岗位，5年后可以成为会计师、高级会计师、注册会计师的高素质技术技能型专门人才。

总结下来，大数据与会计专业是特别有发展前景的一个专业，是很符合时代发展特征的一个专业，但是其交叉学科的特性也表明想要学好这个专业需要多方面的知识储备！

1学习数据库，最主要的是兴趣，如果没有兴趣，学习起来会显得枯燥、增加学习的难度。

2从最初开始学，就应该多实际 *** 作，只有多练习，才会将一些数据库的小知识融会贯通。

3了解了语法后，学会去分析数据库中表与表之间的联系。

4学会多角度考虑一些问题，有些查询语句看是复杂，如果换种方式，就会简单一些。

5一定要学好基础知识（如sql语句中查询语句的几种连接方式，触发器，视图，了解游标）。

大数据专业比较难学。大数据专业一般指大数据采集与管理专业，是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面，系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

大数据专业介绍

大数据采集与管理专业属于工学。大数据采集与管理专业课程主要有：C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机 *** 作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计，大数据算法、人工智能、应用统计（统计学）、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据实践等课程。

“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的IT系统提出了巨大的挑战。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。大数据不仅与IT行业关系密切，众多行业都已经开始了大数据运营的布局，例如金融、医疗、政府等。中国移动已经成立了大数据苏州研发中心。百度、阿里巴巴、京东等互联网企业依靠自身的数据优势，均已将大数据作为公司的重要战略。

随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。

大数据的学习阶段

阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。

大数据的主要编程语言是Java，而主要的开发和运行在Linux环境当中完成，所以这两项基础必备。Java基础主要在Java SE、数据库方面，需要额外重视，而Linux，掌握基本的系统命令就能慢慢上手类 ，多用会越来越熟练。

阶段二，就是大数据技术组件框架的学习，这部分也是重点。

大数据技术体系庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。

但是从企业应用的角度来说，主要是基于开源框架开发应用的多，所以就是主流的大数据技术框架的学习，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生态圈。

阶段三，是项目练手。

招聘面试的时候，企业会很看重这方面，实战能力，能够基于具体的需求，去完成开发，给出合理的技术解决方案。

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳

北大青鸟学生课堂实录

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