大數據和金融哪個容易學

『壹』 孩子現在學大數據，但不想從事這種工作，想學金融，學那個專業好

我覺得金融和大數據兩個專業現在都很好找工作，尤其是大數據，現在國家很需要這種數據型人才，而且薪資也很高，可以考慮考慮

『貳』 對於經濟統計學和金融學這兩門學科，哪一門更容易就業

金融業感覺上是神仙打架，各學校各專業的頂尖人才不勝枚舉，畢竟金融業的優勢很明顯，所以優秀的人實在太多，競爭也很激烈。

金融學屬於專門性學科，可能需要比較好的數學基礎，其中統計首當其沖，如金融工程，需要較好的數據基礎。但財務里也有很多專業的內容，包括一些基本的概念，產品，還包含了許多有趣的行為心理學等學科。

總之，統計學是「硬性學科」，金融學是「軟性學科」，學科性質完全不同，未來就業道路也大不相同。你還得綜合考慮自己的興趣和優缺點條件，獨立做出符合自己意願的選擇才是最好的。

『叄』 金融工程專業，與大數據管理與應用專業相比，哪個專業就業前景好

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。

『肆』 統計學和金融學哪個好

你的問題首先要明確你想做什麼。你的性格適合做什麼。統計和金融是兩個偏向不同的選擇，需要不同的能力和性格特徵。

1. 統計：技術流，應用在高端，就業較容易。統計學就業方向：企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作。如果你數理背景好，喜歡坐在辦公室分析數據，享受用知識創造價值的快感，而且不介意人際交往較少，那麼統計適合你。

2. 金融：實力派。金融的平均薪水是各行業排名前列了。不可否認學這個的人也很多，但是機會更多。高端人才永遠是稀缺的。如果你是名校金融專業，基本就業不愁。能在銀行、證券、投資、保險及其他經濟管理部門和企業從事相關工作的專門人才。如過你智商情商都不錯，有信心把金融學專業搞得門清，有自己的系統理解，客戶領導怎麼問都擋的住，喜歡和人打交道，善於建立人際關系，那麼金融界你會混的如魚得水。

3.學習什麼專業不僅是就業問題，而是長遠職業發展的問題。如果你僅僅是為了找份還不錯的工作，那麼無論統計還是金融只要你是重點院校， 那麼就業都不會有問題。可以在外資市場調查公司，研究所，制葯公司，國際知名咨詢公司，保險公司等等很多。不管是統計學專業還是金融學專業都可以進去。只是今後發展的方向不同。如何選擇取決於你對自身能力和性格的認知。

『伍』 大數據與會計,國際金融哪個好就業

會計相對來說很好就業，招人的單位很多，就業方向也很廣．大致可以做出納，會計，以及所有與財務相關的工作．有很多大公司財務部劃分得很細，那樣的話具體做哪方面工作就不一定了。
會計學是對企業所有經濟活動的一種記錄，管理者通過它可以了解企業的經濟狀況，稅務局根據會計學帳目來進行稅收．會計學還可以涉及到財務管理和管理會計學等方面，可以說它是一種比較重要的做事業的基礎，是一種技術職業，做會計學的是越老越值錢．它比較適合有耐心、對數字敏感、做事謹慎、記憶力好的偏文科的學生學習。 不過，有一點。現在這門職業就業形勢不太好，競爭激烈。如果能掌握一門外語和熟練的計算機各方面的知識和操作技能，還是很有優勢的 （大連交大）。
金融學 本專業學生主要學習貨幣銀行學、國際金融、證券、投資、保險等方面的基本理論和基本知識，受到相關業務的基本訓練，具有金融領域實際工作的基本能力。跟實際的銀行工作會差點 需要耳濡目染的銀行實踐。
但隨著社會主義市場經濟基本框架的確立，金融在市場經濟中的「核心」地位日益顯現，使社會經濟對金融人才的需求有增無已。所以得看自己的意思了。
經濟學是金融學的必要條件，金融學涉及的領域較有限：銀行、證券公司、保險公司、基金公司、財務公司、投資公司以及信託公司等等；而經濟學相對比寬泛，而且還分宏觀和微觀兩部分。因為經濟學學術性很強，只有把它學精了，才能達到學有所用的目的。
若要成為一名經濟分析師,那麼就朝經濟學的方向發展。不過請做好心理准備，就像前面說的，沒有專業的學術研究是很難有所作為的。
若要在投資分析方面發展，那麼金融和經濟都要學，但更注重金融方面的研究，將來可以到證券公司、基金公司或者是投資銀行等領域工作。

『陸』 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。

『柒』 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。

『捌』 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。

『玖』 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。

『拾』 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）。