大数据和金融哪个容易学

‘壹’ 孩子现在学大数据，但不想从事这种工作，想学金融，学那个专业好

我觉得金融和大数据两个专业现在都很好找工作，尤其是大数据，现在国家很需要这种数据型人才，而且薪资也很高，可以考虑考虑

‘贰’ 对于经济统计学和金融学这两门学科，哪一门更容易就业

金融业感觉上是神仙打架，各学校各专业的顶尖人才不胜枚举，毕竟金融业的优势很明显，所以优秀的人实在太多，竞争也很激烈。

金融学属于专门性学科，可能需要比较好的数学基础，其中统计首当其冲，如金融工程，需要较好的数据基础。但财务里也有很多专业的内容，包括一些基本的概念，产品，还包含了许多有趣的行为心理学等学科。

总之，统计学是“硬性学科”，金融学是“软性学科”，学科性质完全不同，未来就业道路也大不相同。你还得综合考虑自己的兴趣和优缺点条件，独立做出符合自己意愿的选择才是最好的。

‘叁’ 金融工程专业，与大数据管理与应用专业相比，哪个专业就业前景好

大数据管理和经济与金融，发展前景都不错的。

大数据管理是以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。

主要专业方向有商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。

该专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。

经济与金融是一门普通高等学校本科专业，属金融学类专业，基本修业年限为四年，授予经济学学士学位。

专业要求学生掌握经济学和金融学复合型专业知识体系，并且有一定的科研能力和创新精神。毕业后可以进入国家经济管理部门，服务于证券公司、投资银行、商业银行、保险公司、各类投资基金及管理公司等金融机构，以及在管理与财务咨询公司和大型工商企业就业，或者选择在国内外高校继续深造。

该专业旨在培养经济与金融专业方面的知识及理论，能应用所学知识进行相关工作的能力，能在经济和金融活动中进行实际工作的高层次金融人才。

‘肆’ 统计学和金融学哪个好

你的问题首先要明确你想做什么。你的性格适合做什么。统计和金融是两个偏向不同的选择，需要不同的能力和性格特征。

1. 统计：技术流，应用在高端，就业较容易。统计学就业方向：企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。如果你数理背景好，喜欢坐在办公室分析数据，享受用知识创造价值的快感，而且不介意人际交往较少，那么统计适合你。

2. 金融：实力派。金融的平均薪水是各行业排名前列了。不可否认学这个的人也很多，但是机会更多。高端人才永远是稀缺的。如果你是名校金融专业，基本就业不愁。能在银行、证券、投资、保险及其他经济管理部门和企业从事相关工作的专门人才。如过你智商情商都不错，有信心把金融学专业搞得门清，有自己的系统理解，客户领导怎么问都挡的住，喜欢和人打交道，善于建立人际关系，那么金融界你会混的如鱼得水。

3.学习什么专业不仅是就业问题，而是长远职业发展的问题。如果你仅仅是为了找份还不错的工作，那么无论统计还是金融只要你是重点院校， 那么就业都不会有问题。可以在外资市场调查公司，研究所，制药公司，国际知名咨询公司，保险公司等等很多。不管是统计学专业还是金融学专业都可以进去。只是今后发展的方向不同。如何选择取决于你对自身能力和性格的认知。

‘伍’ 大数据与会计,国际金融哪个好就业

会计相对来说很好就业，招人的单位很多，就业方向也很广．大致可以做出纳，会计，以及所有与财务相关的工作．有很多大公司财务部划分得很细，那样的话具体做哪方面工作就不一定了。
会计学是对企业所有经济活动的一种记录，管理者通过它可以了解企业的经济状况，税务局根据会计学帐目来进行税收．会计学还可以涉及到财务管理和管理会计学等方面，可以说它是一种比较重要的做事业的基础，是一种技术职业，做会计学的是越老越值钱．它比较适合有耐心、对数字敏感、做事谨慎、记忆力好的偏文科的学生学习。 不过，有一点。现在这门职业就业形势不太好，竞争激烈。如果能掌握一门外语和熟练的计算机各方面的知识和操作技能，还是很有优势的 （大连交大）。
金融学 本专业学生主要学习货币银行学、国际金融、证券、投资、保险等方面的基本理论和基本知识，受到相关业务的基本训练，具有金融领域实际工作的基本能力。跟实际的银行工作会差点 需要耳濡目染的银行实践。
但随着社会主义市场经济基本框架的确立，金融在市场经济中的“核心”地位日益显现，使社会经济对金融人才的需求有增无已。所以得看自己的意思了。
经济学是金融学的必要条件，金融学涉及的领域较有限：银行、证券公司、保险公司、基金公司、财务公司、投资公司以及信托公司等等；而经济学相对比宽泛，而且还分宏观和微观两部分。因为经济学学术性很强，只有把它学精了，才能达到学有所用的目的。
若要成为一名经济分析师,那么就朝经济学的方向发展。不过请做好心理准备，就像前面说的，没有专业的学术研究是很难有所作为的。
若要在投资分析方面发展，那么金融和经济都要学，但更注重金融方面的研究，将来可以到证券公司、基金公司或者是投资银行等领域工作。

‘陆’ 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。

‘柒’ 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。

‘捌’ 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。

‘玖’ 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。

‘拾’ 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）。