2024-08-23
1、去互联网公司和大数据研究公司都是比较不错的去处，然后一些金融机构的研究人员也需要数据处理和分析能力。大数据研究公司。如Sandalwood大数据研究机构，从数据采集、数据处理、数据存储和安全、数据标准化，到数据治理系统、数据分析、SaaS服务平台等等流程较为完善。
2、该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。
3、大数据分析师：此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。
1、是的，这取决于公司有多少业务部门或分支机构，分公司负责人每三年强制性的场外审核需要在现场完成，场外审核原则上也可以在场外（不出差）完成。审计是一种监督活动，审计人员收集和分析数据证据，评价企业的财务状况，然后得出数据与公认标准之间的相关性，并编写书面报告。审计是一项独立的经济监督活动。
2、证券公司中从事自营、经纪、承销、投资咨询、受托投资管理等业务的专业人员，包括相关业务部门的管理人员。基金管理公司、基金托管机构中从事基金销售、研究分析、投资管理、交易、监察稽核等业务的专业人员，包括相关业务部门的管理人员。
3、负责建立公司证券投资业务档案、股市档案、独立负责保密工作，定期对公司股东结构变动和股票走势做出分析并提交报告。会同资产财务部做好公司年度分红派息工作，研究制订股票的增发、配股或债券的发行计划等。负责公司法人股的管理工作。负责公司重大投资项目的研究工作，并提出决策建议。
4、会计工作岗位一般可分为：会计机构负责人或者会计主管人员，出纳，财产物资核算，工资核算，成本费用核算，财务成果核算，资金核算，往来结算，总帐报表，稽核，档案管理等。可从事企业、事业、金融、外贸、财税、审计等部门的会计及会计电算化工作 商业银行、农村信用社的信贷、营销、柜员服务等具体工作。
5、财务工作。包括会计、出纳等。工作比较稳定，相对清闲，但是工资未必会很高。而且从事具体财务工作的人，更多的是看经验，刚入职待遇不会太好，随着经验的积累会越来越吃香 审计。很多财务制度健全的单位都有自己的内部审计机构，另外会计事务所也主要从事审计工作。
6、帐务处理模块。帐务处理模块主要是以会计凭证为原始数据，按会计科目，统计指标体系对记帐凭证所载的经济内容，进行记录、分类、计算、加工、汇总，输出总分类帐、明细分类帐、日记帐及其他辅助帐簿、凭证和报表。帐务初始是根据程序要求和内部管理需要自定义会计科目体系、记帐凭证格式、帐簿体系的过程。
大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。要理解大数据时代的定义，首先需要明确大数据的定义，大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。
此外，大数据管理与应用专业的发展前景也非常好。随着数据量的快速增长和数据分析技术的不断发展，这个专业的应用领域会越来越广泛，对人才的需求也会越来越大。未来，随着人工智能和大数据技术的进一步发展，这个专业的毕业生将会有更多的机会和挑战。
大数据管理与应用这个专业挺好的。值得大家考虑。本专业主要是以互联网和大数据为背景，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的方法。
我觉得这个专业是非常不错的，我认识的一个学长就是学的这个专业，他说这个专业感兴趣的话学起来是非常有趣的。他去年也毕业了，在企业找到了一个不错的工作。大数据管理与应用专专业介绍 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。
大数据管理与应用具有更好 拓展知识：大数据管理与应用是以互联网+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。
在金融领域，数据处理扮演着关键角色，证券行业的各个环节，如发行、登记、托管、交易和结算，都产生了大量数据。Hadoop作为海量数据处理的核心技术框架，自诞生以来，便改变了企业对数据的存储、处理和分析方式。凭借开源、低成本和高可靠性等特性，Hadoop在证券行业得到了广泛应用。
共和国际产业资产证券化大数据云智能平/台，是全球产业资产联盟管理机构共和国际产业资本联盟控股集团Republic International Capital Group推出的产业资产融合金融投资理财的智能平/台哎。
中国工商银行智能投顾平台建设中的大数据在证券业的特点主要有：数据量大、实时性强、精准性高、风险控制等方面。数据量大：智能投顾平台可以通过分析和处理大量的证券市场数据，来寻找投资机会和优化投资组合。实时性强：在证券交易中，市场行情时刻在变化，投资者需要能够及时获取最新的信息。
比如：从证券类型，大盘、中小板、创业板、债券、基金、理财产品等分类统计和显示交易额及盈亏比例，让股民明了自己究竟哪类证券做的成功；从时间角度，按月份、加上重要节假日，看看哪个月赚钱多，运气旺；还可以从交易方式，按电脑软件委托、手机下单、电话委托等。
转而与保险、证券、征信等相融合，推动了整体的变革。大数据技术能够降低管理和运行成本，提高了服务水平和利润。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。 从大数据的价值链条来分析，存在三种模式： 1）手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
1、投资分析 另外，在金融市场，交易数据本身也是一种大数据。证券公司使用大数据来连续跟踪和监视大量的个人投资者样本，并收集统计数据和一系列指标的加权汇总（如分类账投资回报率，持仓率和资本流量等），或者关注某一只个股的更详细的数据，股东人数、资金流入流出等，如国内金融数据研究的Wind。
2、大数据在金融监管机构中的应用。金融企业在业务开展中积累了大量的高价值数据，有充足的预算，吸引了大批大数据技术的高端人才，采用大数据的最新技术。银行是金融数据的重要使用机构。中国银行业大数据应用主要集中在客户营销、产品创新、风险控制和运营优化四个领域。
3、在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。