什么数据值得学会计

数据库对会计重要。

数据库是按照一定关系组织起来的有联系的数据集合，在一个数据库中，所有的数据相互关联，构成了一个结构严谨、管理严密的信息系统。会计数据通常是指记录下来的会计事实，是产生会计信息的源泉。

会计数据数量庞大，分布在企业不同的业务部门，涉及到企业经营的各个方面，需要经过会计部门的不断加工、处理才能形成有用的会计信息。

因此，会计是一个信息系统，它所服务的对象是现代企业组织，它向与企业利益相关的各个方面传递以财务信息为主的经济信息。

扩展资料：

一、会计数据是在会计事项处理中，以“单、证、帐、表”等形式表现的各种末曾加工的数字、字母与特殊符号的集合。

一般而言，数据是指对客观事物或基本事实进行观察时，采用适当形式记录下来的可资鉴别的各种符号。不仅包括以数量形式出现的定量的属性值(数值数据)，而且还包括以文字出现的定性的属性值(非数值数据)。

二、在会计数据处理中，会计数据主要包括伴随生产经营活动或计划(预算)执行过程中产生而引起资金增减变动的原始数据，也包括并不引起资金增减变动但需要在会计核算中记录和反映的客观事实。会计数据来源广泛，数据繁多，具有系统性、周期性、连续性和多重利用性等特点。

参考资料来源：百度百科-会计数据

答：喜欢数学适合学会计，你对数字比较敏感，学会计是个不错的选择。

大数据与会计主要学习的课程有很多，主要包括基础会计、财务会计、成本会计、管理会计、智能财税、会计信息系统运用、行业会计、出纳实务、经济法、理财规划、纳税筹划、互联网+会计综合实训、Excel在会计中的应用、ERP财务业务一体化、大数据财务分析、智能审计、财务机器人等。会计主要研究会计理论知识，包括基本的会计概念、假设、原则，使学生能够根据企业的实际经济业务填制凭证、登记帐簿和编制会计报表，运用所学的知识为企业降低生产经营成本。例如：搜集与整理原始凭证、根据原始凭证编制记账凭证、汇总编制资产负债表和现金流量表、为公司做好成本分析等。大数据会计与会计的区别主要有以下三点：1、时间不同。大数据会计和会计相比，大数据会计出现要晚一些，先有大数据后才有相关的会计需求。2、接触不同。会计负责结账核算已经完成的资金活动，并描述资金账目，而财务则负责分析资金运转，并对未来资金做预算，而大数据会计对于数据接触比较多。3、方式不同。大数据、人工智能、云计算、移动互联和物联网技术的迅猛发展，让传统会计的工具得到了发展，从而变成大数据会计。大数据会计的相关解释：1、会计学（大数据方向）前瞻性培养适应当今人工智能与大数据时代会计业务和会计信息日益呈现海量数据处理、实时云计算化、会计智能决策等新型会计业务特征。2、会计学（大数据方向）具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术“文理工”专业知识和技术技能综合为一身的新型高端复合型会计人才和会计财务领导者。3、毕业生适合在会计师事务所、证券公司、基金公司、商业银行、上市公司、国有企业、事业单位、政府机关等企事业单位从事传统财务会计、金融投资领域工作，更能够进行复杂大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。4、大量重复性、标准化的会计职能被替代，既能基于会计专业判断又能融合大数据分析为企业做出有效决策的数据管理人员和分析师却有着巨大缺口。

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！