¿Es fácil aprender a utilizar big data? ¿Es difícil aprender?
En primer lugar, big data y contabilidad son dos direcciones completamente diferentes. Big data está más inclinado a la ciencia y la ingeniería. Es necesario tener ciertas habilidades informáticas y dominar los métodos de cálculo científico para iniciarse realmente en esta especialidad. La contabilidad es una especialización en negocios tradicional que siempre ha sido una especialización muy popular en colegios y universidades con una amplia gama de oportunidades laborales. En pocas palabras, significa lidiar con varios informes.
En cuanto a si aprendes bien o no: en resumen (¡requiere un sistema de conocimientos amplio y debes tener cuidado al elegir!)
¿Por qué son estos dos diferentes? mayores fusionadas? La razón radica en la aplicación generalizada de big data en la nueva era (aquí tenemos que hablarles sobre el origen de big data a partir de la explosión): "Big data" como concepto y tendencia de pensamiento originado en el campo de la informática. y poco a poco se fue extendiendo al ámbito científico y empresarial. La mayoría de los estudiosos creen que el concepto de "grandes datos" apareció públicamente por primera vez en 1998 por John Massey, científico jefe de la empresa estadounidense de informática de alto rendimiento SGI. Mashey señaló en un informe de una conferencia internacional que con el rápido crecimiento de los datos, inevitablemente surgirán cuatro problemas: los datos son difíciles de entender, los datos son difíciles de obtener, los datos son difíciles de procesar y los datos son difíciles de organizar. "Datos (grandes datos)" se utiliza para describir este desafío, lo que desencadena el pensamiento en el campo de la informática. En 2007, Jim Gray señaló que los grandes datos se convertirán en una forma eficaz para que los humanos contacten, comprendan y aborden sistemas complejos del mundo real. , y creía que después de experimentar los tres paradigmas de investigación científica de observación experimental, derivación teórica y simulación computacional, el cuarto paradigma, la "exploración de datos", fue resumido más tarde por colegas académicos como "descubrimiento científico intensivo en datos" y se abrió a la locura. de big data desde una perspectiva de investigación científica. En 2012, el profesor de la Universidad de Oxford Victor Mayer-Schnberger escribió en su libro más vendido "Big Data: Answers" ¿Cómo evolucionará la vida, el trabajo y? modelo tradicional de muestreo aleatorio a la era del big data Los nuevos modelos de "datos", "solución aproximada" y "solo mirar la correlación sin preguntar sobre la causalidad" han desencadenado una extensa reflexión y discusión sobre los métodos de big data en el campo del comercio. Las aplicaciones de big data alcanzaron su punto máximo de publicidad en 2012 y 2013. Después de 2014, el concepto El sistema está tomando forma gradualmente y la cognición se vuelve más racional Con el desarrollo continuo de tecnologías, productos, aplicaciones y estándares relacionados con big data. big data consta de recursos de datos y API, plataformas y herramientas de código abierto, infraestructura de datos, análisis de datos y aplicaciones de datos. El ecosistema se formó gradualmente y continuó desarrollándose y mejorando, y su enfoque de desarrollo pasó gradualmente de la tecnología a las aplicaciones y luego a la gobernanza. Después de años de desarrollo y precipitación, la gente ha adquirido una comprensión básica de los grandes datos: el fenómeno de los grandes datos se origina en la aplicación ubicua de la tecnología y el bajo costo continuo de la tecnología de la información provocado por Internet y su extensión. Los datos generalmente se refieren a datos enormes que no pueden adquirirse, administrarse y procesarse mediante tecnología de la información tradicional y herramientas de software y hardware en un tiempo tolerable. Se caracterizan por su masividad, diversidad, puntualidad y variabilidad, y requieren una arquitectura informática escalable para soportarlos. su almacenamiento, procesamiento y análisis.
Las carreras de Big Data y Contabilidad capacitan a los estudiantes para dominar las teorías y métodos básicos de la contabilidad, estar familiarizados con la economía, la gestión y otros conocimientos relacionados, y ser competentes en contabilidad, análisis financiero y tecnología de la información contable. Capacidades de aplicación, capaces de estar calificados para puestos profesionales como cajero, contabilidad, gestión financiera, contabilidad fiscal en empresas e instituciones, especialmente en la industria de servicios de intermediación contable. Puestos contables (agencia de contabilidad, consultoría financiera y fiscal, empresas de contabilidad, empresas de contabilidad fiscal). , etc.), industria alimentaria y turística y empresas comerciales. Puede estar calificado para supervisor financiero, gerente financiero y otros puestos en 3 a 5 años, y puede convertirse en contador después de 5 años, contadores senior, contadores públicos certificados. y otros profesionales técnicos y capacitados de alta calidad.
En resumen, la especialización en big data y contabilidad es una especialización con perspectivas de desarrollo especiales, que está en línea con las características del desarrollo de los tiempos, pero se extiende. el lapso de tiempo. Las características de la materia también muestran que se necesitan una variedad de reservas de conocimientos para aprender bien esta especialización.