大数据与会计对

目前大数据和会计的就业前景还是不错的以后也有很大的发展我主要的是让你学好这些专业才得学不好的话就算前景再怎么大也没有说说终究的自己

有区别的，大数据越来越火爆并且更重要跟当年的计算机一样十分热门抢手，会计也抢手但是没有大数据这么抢手

大数据与会计对英语水平无明确要求。大数据学习对英语能力的要求不是很高，但也是需要一定水平的，因为进行编程时，会接触到英语词汇，所以有了英语基础，学习会加速，效果会更好。不过也不用担心，因为编程用的虽然是英语，但是它有特定的用法，习惯使用也就知道了。编程所需使用的英语单词都是有限的，多练习，多看看也就熟悉了。所以，对于大数据的学习时不需要太高水平的英语，对此不用过于担心，要及时调整好心态，专注于学习，只要肯下功夫，学习大数据是不难的。有很多编程大神对于英语根本没有什么基础，但他们在大数据方面取得非常出色的成绩，源于他们个人能力非常强，而不是英语水平的问题。

什么是大数据大数据（big data），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。麦肯锡全球研究所给大数据出的定义是：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。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”。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。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MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。