大数据与会计的培训

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。

大数据与会计专业课程如下：

会计专业课程：会计学、管理学原理、货币金融学、政治经济学、宏观经济学、微观经济学、财务管理、中级财务会计、高级财务会计、会计信息系统等。

数学统计课程：数学分析I（理科）、数学分析II（理科）、高等代数I（理科）、高等代数II（理科）、概率论（理科）、数理统计／统计学（理科）。

计算机类课程：大学计算机基础、数据库原理与应用、数据结构与算法、机器学习与数据挖掘、计算机程序设计语言：Python等。

就业方向

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。

1. Hadoop大数据开发方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。

对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

2.数据挖掘、数据分析＆机器学习方向

学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。