会计和大数据会计的区别(会计专业为什么改成大数据与会计？)
会计专业为什么改成大数据与会计？
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。
大数据与会计和会计专业有何不同？其就业方向都有哪些？
一、大数据与会计专业培养目标
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。
二、大数据与会计和会计专业的区别
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，而大叔级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、移动互联网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。
三、大数据与会计专业主修课程
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、会计综合实训等。
四、大数据与会计的就业方向
五、大数据与会计的就业前景
就业前景是很不错的，大数据会计是建立在大数据计算基础上的，作为人口大国和制造大国，我国数据产生能力巨大，大数据资源极为丰富。随着数字中国建设的推进，各行业的数据资源采集、应用能力不断提升，将会导致更多的数据积累。
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专科的大数据与会计专业和本科的会计学有哪些区别？
1. 专科的大数据与会计专业和本科的会计学有很大的区别。2. 因为专科的大数据与会计专业更注重实践操作，学习内容更加具体，包括大数据的采集、分析、处理等技能，以及会计核算、审计、税务等方面的知识。而本科的会计学则更加注重理论知识的学习，包括会计原理、财务管理、经济学等方面的知识。3. 此外，专科的大数据与会计专业的学习时间相对较短，通常为2-3年，而本科的会计学则需要4年的学习时间。同时，本科的会计学更加注重综合素质的培养，包括语言表达能力、团队协作能力等方面的能力。
大数据会计和会计的区别是什么？
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，滑敏让传统会计的工具得到了发展，从而变成大数据会计。扩展资料：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。2017年11月尘答，西南财大对会计业界和相派让慧关高校展开大调研后，学校清晰意识到：会计正从一个最初只关注事后核算、报告和财务数据的“账房先生”，日益转型升级为为不确定环境下进行复杂决策提供服务的“战略数据分析师”；会计类专业的未来在于财务、技术和信息科学的交叉融合。
会计信息管理来自和大数据与会计的区别？
会计信息管理和大数据与会计的区别是一致的都是进行会计管理的部分
“互联网+会计”和“网络会计”的区别是什么？
互联网会计是建立在网络环境基础上的会计信息系统，是电子商务的重要组成部分，它能够帮助企业实现财务与业务的协同远程报表、报帐、查帐、审计等远程处理，事中动态会计核算与在线财务管理，支持电子单据与电子货币，改变财务信息的获取与利用方式，使企业会计核算工作走上无纸化的阶段。
国家为什势老段概六么要把会计转变为大数据会计？
会计作为一个重要的职业，一直在不断地跟随着科技的进步和发展。随着大数据的兴起和普及，数据分析和数据驱动的商业决策也变得越来越重要。在这样的环境下，配孙会计行业也需要采用大数据技术来提高效率，优化决策和管理。以下是国家倡导转变为大数据会计的原因：1.提高会计工作效率：采用大数据技术可以自动化数据录入、分类、汇总和分析过程，大大减少了传统手工处理的工作量，避免了手工错误。2.实现精细化管理：将大量数据进行比对、分析、建模等操作，能更好地发现问题，找出业务、产品或资金流程中存在的风险与问题，并及时加以解决，从而实现精细化管理。3.辅助企业决策：通过大数据分析和处理，企业领导和决策者可以获得关于企业的各种指标和数据的详细信息，便于科学决策。4.创造新的业务模式：在大数据技术的基础上，可以建立更为精细、个性化的服务模式，为客户提供跟加值的服务。因此，国家鼓励会计转向大数据会计，在会计行业应用科技，能更精细、高效地处理企业的闹晌数据财务工作，从而为企液卖锋业创造更多价值。
传统会计人，如何通俗易懂的学习“大数据+会计”？
躬身入局，化茧成蝶
不负时代，不负韶华
//
谭韵
中级会计师
01
困境
我是一名不折不扣的传统会计，财务管理本科，财务管理研究方向硕士，多年会计工作经历，中级会计职称。然而多年的从业经历却让我困惑：核算会计年复一年重复劳动，工作辛苦又琐碎，得不到老板的赏识；老板提出的问题希望财务人员解答，但书上的理论知识和现实相差较大，根本没法回答；努力考证，却发现考证能力不等于实际解决问题的能力。
02
识局
这些困惑不得不让我反思，会计人员的价值在何处？如今，大部分财务人员忙于重复机械的核算和记录，很少有精力去给公司提供战略决策信息，帮助提高企业价值。我想要的是利用数据来产出有用的商业insight，做出更好的dashboard来讲述“故事”，比如异动分析，即在发现问题后，通过数据的整理和分析，去找到问题的导火索和最优解决方式；比如策略复盘，即在公司的某个活动结束之后，对活动数据进行一定的复盘和整理，以帮助策略的迭代和更新；再比如数据整合和预测，即针对各种各样的datarequest，在数据库里灵活地采集数据，通过数据清洗和建模，给stakeholder提供一定的数据整合和预测，从而体现出数据和会计的价值。在大数据的时代浪潮下，传统会计已经到了必须自我革命的重大历史转折端口。我决定抓住“化茧成蝶”的重要转机，向“大数据+会计”转变，更好的为决策者服务。
03
坎坷
然而，一个传统会计在通往智能会计的道路上总是充满坎坷。近年来我也接触过一些讲授大数据、人工智能和编程语言的培训/教材/博主，但由于内容太偏重技术，很少将会计业务场景与技术进行融合，也没有会计大数据的详细实操解析，我的学习计划往往在一个小时内宣告失败。因此，在最初我并没有信心学习完程平教授写的《会计大数据基础》和《大数据智能风控》两本著作，特别是在没有MOOC或者B站的视频教程带节奏的情况下，很难自学完两本教材。
04
破局
万万没想到，这两本书竟然自带节奏！顺着情节展开故事，仿佛自己就是主人公“家桐”，来到一个新的职场开始学习技能“打怪”升级。每一个业务场景都十分贴近现实，家桐每次接到的任务也都是真实的财务工作中会碰到的但较难解决的问题，这让有过财务工作经历的从业者倍感熟悉。
此外，在案例中，家桐的学习过程并不是从基础的编程语言，抑或是从机器学习的推导公式开始的，因为这一切都让人感到枯燥和畏难。相反，家桐的每个学习目标都是业务导向型，在财务工作中，把大数据和人工智能当做一种便利的辅助工具，借助SQL、Python，HBase、Hive，Tableau和金蝶大数据处理实践平台，帮助家桐完成任务。正如在工作中，财务人员经常使用Excel作为工具，我们会使用它的部分功能，知道这些功能可以解决哪些问题，而无须了解Excel的全部功能和运行原理。
✦✦
01
如何学《会计大数据基础》？
在《会计大数据基础》中，家桐的每个任务都是基于会计场景业务分析目标驱动，根据业务分析需求，采用关系型数据库SQL和非关系型数据库HBase进行DIY的数据管理，采用数据仓库Hive进行灵活的数据分析，采用数据可视化工具软件Tableau进行一目了然的故事演绎，从而达到业务分析目标。在学习的过程中，我还结合《32分钟视频，揭开会计大数据的神秘面纱》边看边学，进一步掌握操作细节。
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02
如何学《大数据智能风控》？
在《大数据智能风控》中，根据真实的企业场景梳理了采购业务、销售业务、固定资产管理和财务风险管理的详细业务流程，在每个环节中发掘分析风险及因素、设计风控指标，采用大数据进行风险评估，采用金蝶大数据处理实践平台内嵌的机器学习算法构建模型，从而达到风险控制目标。业务流程中的风险及因素分析、风控指标设计是极其重要的，并且永远是企业之间借鉴、探讨的话题，该书不仅梳理出业务中的“痛点”，还采用大数据和机器学习针对风控指标进行智能评价和风险控制，完美地将业、审、技融合在一起。
小结
这两本书的神奇之处体现在两个方面。
一是，家桐的职场成长故事带动了整个节奏，让人有种坚持“打怪”升级的动力。
二是，大数据和人工智能就像是一种辅助工具，在每一次业务处理的过程中完美地融合进去。在阅读过程中，没有专门学习大数据和人工智能，却在业务处理的过程中潜移默化的将技术学以致用了，并培养了一种大数据思维。
因此，在我拿到书后便一鼓作气地泛读了一遍，根本停不下来的节奏。原本以为转型为智能会计需要学习大数据、人工智能、SQL/Python和数据可视化等多本教材，万万没想到现在竟然被完美地整合到一起，多年来学习智能会计的目标竟然被两本书搞定了，真是相见恨晚的感觉！
新书-竞星剑：《RPA财务数据分析》
2022年10月出版
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编辑：冯璟逸
审核：程 平
会计（财务大数据应用）和会计有什么区别
一个是用财务信息做事前预测的，一个是做时候统计计算的
公办大专学大数据与会计和会计与财务管理的区别？
1、定义不同:
大数据与会计学是指以资金形式,对企业经营活动进行连续的反映、监督和参与决策工作。大数据与财务管理是指运用管理知识、技能、方法,对企业资金的筹集、使用以及分配进行管理的活动。
2、专业课程设置不同:
大数据与会计学更加笼统,会学习到很多大数据与会计知识,但是都不是很精通,而大数据与财务管理则有侧重,在财务的基础上,侧重管理,能在大数据与财务管理这一方面做到相对精通。除了公共课程以外,大数据与财务管理一般会比大数据与会计学多高级大数据与财务管理、财务分析等。大数据与财务管理专业有财务方面的课程,还有管理方面和国际贸易类的课程。
3、侧重点不同
大数据与会计学主要在事后核算,重在“算”。简单来说就是做账,把公司的发票等票据做成大数据与会计凭证,再登记入账,然后编制报表,以便公司管理层可以清晰地看到企业的各项业务,资产的金额是否实现本期收益。
大数据与财务管理主要在事前管理,重在“理”。倾向于对资金在使用前,使用中,使用后的管理。简单的说就是如何使用公司的资金,如何筹集公司的资金,使用后反思下这么用是否合理。补充资料:
大数据与财务管理主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金运动进行管理,学习会计、财务、税务筹划等专业理论知识,掌握基础会计、国家税收、证券投资分析、财务报表分析等内容,例如对企业采取的财务活动和财务成果作出合理的预算、负责监督和控制资金的运动情况、对企业资金进行最有利的调节以实现资金的合理利用。主要课程有:《基础会计》、《管理学》、《西方经济学》、《财务管理》、《国家税收》、《财务会计》、《成本会计》、《证券投资分析》、《财务报表分析》。
