导读：很多朋友问到关于大数据和证券去哪个的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
大数据与会计,国际金融哪个好就业？
会计相对来说很好就业，招人的单位很多，就业方向也很广．大致可以做出纳，会计，以及所有与财务相关的工作．有很多大公司财务部划分得很细，那样的话具体做哪方面工作就不一定了。
会计学是对企业所有经济活动的一种记录，管理者通过它可以了解企业的经济状况，税务局根据会计学帐目来进行税收．会计学还可以涉及到财务管理和管理会计学等方面，可以说它是一种比较重要的做事业的基础，是一种技术职业，做会计学的是越老越值钱．它比较适合有耐心、对数字敏感、做事谨慎、记忆力好的偏文科的学生学习。 不过，有一点。现在这门职业就业形势不太好，竞争激烈。如果能掌握一门外语和熟练的计算机各方面的知识和操作技能，还是很有优势的 （大连交大）。
金融学 本专业学生主要学习货币银行学、国际金融、证券、投资、保险等方面的基本理论和基本知识，受到相关业务的基本训练，具有金融领域实际工作的基本能力。跟实际的银行工作会差点 需要耳濡目染的银行实践。
但随着社会主义市场经济基本框架的确立，金融在市场经济中的“核心”地位日益显现，使社会经济对金融人才的需求有增无已。所以得看自己的意思了。
经济学是金融学的必要条件，金融学涉及的领域较有限：银行、证券公司、保险公司、基金公司、财务公司、投资公司以及信托公司等等；而经济学相对比宽泛，而且还分宏观和微观两部分。因为经济学学术性很强，只有把它学精了，才能达到学有所用的目的。
若要成为一名经济分析师,那么就朝经济学的方向发展。不过请做好心理准备，就像前面说的，没有专业的学术研究是很难有所作为的。
若要在投资分析方面发展，那么金融和经济都要学，但更注重金融方面的研究，将来可以到证券公司、基金公司或者是投资银行等领域工作。
金融管理和大数据与会计哪个好学
金融管理和大数据与会计相比，会计相对来说要好学一些。
从考研的角度来看，会计的难度一般低于金融，且录取人数多，比较容易考取。就业方面，除特殊说明专业要求外，一般经济类岗位不会对会计或是金融出台限制条款。
如果你希望去证券银行工作的话金融更好些，如果希望找一份更稳定压力较小的工作则建议选会计。
大数据与财务管理就业前景
大数据与财务管理专业就业前景如下:
大数据与财务管理专业就业前景还是不错的，大数据与财务管理专业毕业后可以在会计师事务所、商业银行、上市公司、证券公司、基金公司、国有单位、事业单位从事传统的财务会计、金融投资领域工作，也可以进行复杂的大数据会计业务逻辑处理和系统设计工作。
大数据与财务管理专业，一般在大专开设，学习的课程以就业为导向，所以学习的课程包括数据类和财务类。
这个专业除了开设传统的财务管理专业课之外，还会有计算机基础、会计电算化、数学等课程，还有数据系统处理、智能财务分析等数据应用课程，更多的是实训类课程、ERP一体化、财经数据分析等，学习知识挺多的。
但是专科阶段学这个专业是做一个简单的铺垫，学些入门基础知识，更多的是希望毕业生在工作实践中，多学习运用，总结经验再创新，所以无论是会计还是财务，一直处于学习、实践、再学习的反复过程中，才能做到财务与数据的结合。
大数据与财务管理专业就业，一般是去大小企业、事业单位、会计师事务所等地方，还有传统的银行金融保险行业，也很不错。只要跟钱打交道，就需要财务人员，所以这个专业的毕业生不愁就业。
但是有利就有弊，普遍工资不高，再加上会计财务类的毕业生本来就多，在没有经验、没有一定的职称或者资质的时候，就是一般的待遇，而要成为优秀的财务人员，必然要经过这么一段适应期。
所以财务人员工作的学习是很重要的，财务是一个很广很深的行业，大数据又是未来的主流，如果想在这一行长久发展的话，还是尽量提升下学历，到更好的平台学习系统知识。
金融工程专业，与大数据管理与应用专业相比，哪个专业就业前景好？
大数据管理和经济与金融，发展前景都不错的。
大数据管理是以互联网+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。
主要专业方向有商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。
该专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。
经济与金融是一门普通高等学校本科专业，属金融学类专业，基本修业年限为四年，授予经济学学士学位。
专业要求学生掌握经济学和金融学复合型专业知识体系，并且有一定的科研能力和创新精神。毕业后可以进入国家经济管理部门，服务于证券公司、投资银行、商业银行、保险公司、各类投资基金及管理公司等金融机构，以及在管理与财务咨询公司和大型工商企业就业，或者选择在国内外高校继续深造。
该专业旨在培养经济与金融专业方面的知识及理论，能应用所学知识进行相关工作的能力，能在经济和金融活动中进行实际工作的高层次金融人才。
大数据与会计就业前景？
大数据是当今比较热门的行业，也是比较好找工作的，工资在IT行业相对比较高。
大数据有价值，目前很多决策都是基于数据分析得来的，数据越多，分析得到的结果就越准确。大数据可以交易，目前国内已出现多家大数据交易中心，比如贵阳大数据交易中心、长江大数据交易中心、东湖大数据交易中心。
大数据可以提高生产力，通过预测市场的需求变化，及时反馈给企业，以便能够及时调整生产进度、产品库存、原材料采购，使生产效率最大限度满足市场需求。
2020大数据就业情况：
关于大数据，证券公司的客户服务可以这样玩
对证券公司来说，开户的股民就是他们的用户，如何利用大数据来提供更好的用户体验，怎么用，恐怕是很多证券公司都考虑的问题。正如周鸿祎在自述中说的，其实很多时候企业并不需要去搞那些惊天地的大创新，贴近用户使用体验、增加用户好感的微创新可能更实用。
我就冒昧的尝试着从一个股民的角度，提提证券公司可以怎么利用大数据。数据的来源可以主要是客户行为数据的分析。
第一，可以从客户交易的数据中挖掘。
1、客户交易过的
2、操作频率高的
3、持有时间长的
4、客户赚到钱的、赔了钱的
5、客户放到自选股里的
对于以上几类情况，最简单的就是将有关证券、行业的最新消息弹给用户，提示阅读。
其次，完全可以借助证券板块的分类，对以上客户交易的股票属于相同、相关的板块的股票，以小窗或通知的形式，在手机、网上交易终端上弹出给用户，并标注说明“与您操作的某某股票同属xx行业且具有较好投资前景的股票，为您精选了N只，请您笑纳！”。 这个层次比较肤浅，稍深入一点，可以建立一个选股模型，在推荐的板块和股票中，进一步从上市公司基本面分析、技术指标分析，精选个股推送给用户。
我们还可以进一步发挥下，对某用户交易的数据再挖几铲子，可以对其历史交易记录再分析一下，结合具体股票的基本面、技术走势和时间等要素，归纳出用户成功率高的操作模式，为用户提供他自己都没有想到的投资策略。你说这够贴心不？（当然，屡战屡败的用户可能就真的无法总结出这百战多胜的依据了，幸亏我还有过胜利记录，虽然不多，嘿嘿）
如果政策允许，完全可以在ta准备交易某证券时，提示：您的选择太英明了，本公司今天已有x位用户与您英雄所见略同，购买了此证券！或者，您真是有独到见解，今日您是对此股票第一位钟情者！让ta可以换个角度考虑一下自己的交易是否合适。
第二、将客户交易情况统计形成数据分析图表，作为增值服务提供给股民。
可以提供多种分析角度，供股民选择。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。
可以分析提供股民的投资爱好，比如：行业上热衷煤炭、高科技、农林牧副渔等，形态上追涨、抄底等，操作上短平快、长期持有等，哪个方面收益大，哪个收益小。
第三、 （参考前一条）将提炼出来的成功率高的股民投资策略，转成一个产品的形式 。
根据其核心要素和特点，起个名字，比如：涨停板敢死队策略、APEC蓝选股策略等等，可以将这些策略产品放在公共平台上供其他人选择使用或购买。当然，如果真的不错，可以考虑收费哦。然后，给这些策略标注上，“已经有xxx位用户选择”的类似内容，让客户找到认同感。
还可以从年龄上区分，划分为“激进青春”、“沉稳岁月”、“从容暮年”等，供我们股民自己对号找适合的位置。
第四、非交易方面的增值服务。
1、交易地点的安全提醒。可以从发送交易的电脑IP地址、手机位置信息，获取到客户所在地理位置，与客户基本信息中的地址（或经常交易的地址）比较，提醒客户不在通常交易地点注意账户安全。（这个是模仿QQ登录提醒的哦。哈哈）
2、顺着第1点，如果客户在外地，可以自动推送当地天气预报、吃住推荐、小吃、旅游景点等信息。哦，当地如果有营业网点，那也可以推给客户，最好能为提供享受到某些待遇就更美啦。
3、好吧，我想了这么多了，剩下的大家自己开动起来拓展思路吧！嘿嘿。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据和证券去哪个的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～