专科大数据与会计就业前景怎么样，二是在现有公司转做数据分析？
您好，准备换家公司继续做会计还是在现有公司转做数据分析，我觉得以下建议可以参考一下：
1、 自己的兴趣在哪
工作是很枯燥的，尤其是日复一日，年复一年，所以要找自己喜欢的工作，带着兴趣，工作才会有趣，遇到困难也才会继续坚持。
如果选了一个自己不喜欢的工作，即使工资很高，每天也会像上坟一样的。
2、 这两个岗位的发展在哪
会计跟数据分析两个岗位，职业发展路径是怎么样子的，可以做个对比。假如你分别做两个岗位的工作，5年后会是什么样子的场景，在什么级别，什么岗位，市场竞争力怎么样？10年后，20年后，又是怎么样的？
3、 现有公司的数据分析实力怎么样
现有公司的行业地位及发展是什么样子的，假如转岗做数据分析，学不到什么东西，那面临着很快就要再一次跳槽，那么如果是在做数据分析上跳槽，那意味着以前做会计积累的职业经验全部要清零。
自己能否承受从0开始所带来的一切压力，包括来自工作的，还有生活上的，比如家里人的支持？
4、 数据分析的深入学习是否容易
假如决定从事数据分析，那么，以后肯定要不断提升自己，而不断提升自己，后面要学的东西是不是自己能消化的了的，比如我是一个文科生，如果让我去学代码这些，可能难度比较大。
最后，我觉得终极要考虑的问题就是5年后，10年后，做哪一个职位的竞争力会比较大，比较有优势。
以上是我的回答，希望对您有用，我是鸿文，专注输出职场个人成长干货〜
数据科学与大数据技术专业的前景和钱景究竟怎么样？
一段时间以来，我一直对数据科学家如何更好地将数据分析活动相互交流到对方和外地以外的人感兴趣。我认为，我们目前的方法是不够的，因为它们大多是从其他领域（特别是计算机科学）借来的。其中许多工具是有用的，但它们不是专门用来传达数据分析概念的，而且往往达不到要求。今年早些时候，我在院长的演讲中谈到了这个问题，以及数据科学领域如何能够从发展自己的理论中获益，从而像其他领域一样简化通信。
我注意到的一件事是，在其他领域，这些领域的发展可以部分地被视为一种日益专业化的趋势。随着某个领域的人越来越专攻某个子专业，专家需要相互沟通和协调，才能生产出完整的产品。随着时间的推移，将一个领域分离成一组专家，推动通信工具的开发，这些工具可以作为相互商定的信息交换所。如果没有足够的工具，增加项目人员所涉及的通信费用将变得太大，整个企业可能会崩溃。这种现象在弗雷德·布鲁克斯的《神话人月》中被著名地描述为与软件工程项目有关。我认为，谈论其中一些其他领域，以及它们如何克服通信工具增加的专业化和职责分离，可能是有益的。追踪其他领域的历史很有启发性，因为它可能为我们讨论数据分析提供基础。我的播客与希拉里帕克的听众知道，我们经常有一个片段，我们称之为”类比角”，这是简单的统计版本。其他领域的专业化第一个例子来自电影制作和剧本的发展。脚本实验室描述了剧本的历史以及电影制作在剧本开发之前是如何运作的：在思考编剧史时，不能把编剧理论与电影制作的演变分开。最早的电影往往是独奏项目，从构思到完成。被称为”摄影师系统”，这是最原始的电影制作。不久，导演们就成了这个过程的核心，但大多数电影的拍摄都只是对导演想要拍摄的内容一无所知。当导演计划下一步拍摄什么时，剧组经常在等待。电影是单人项目，或多或少是线性开发的。这是一个低效的系统——如今大多数电影都是以高度非线性的方式制作的，以适应演员的日程安排和各种制作过程。如今，剧本是一个关键的沟通中心，许多电影制作部门（服装、化妆、头发、道具、套装）都可以围绕它组织他们的活动。试想一下，如果每个部门的代表必须单独咨询编剧或导演关于他们工作的每一个细节。这将是一场日益复杂的噩梦。有了书面文件，如剧本，每个人都可以同意作为权威的”在电影中发生的事情”，人们可以完成他们的工作，而无需不断来回沟通。第二个类比来自金融。在金融领域，专业化的发展与有限责任类似。在这里，”专业化”是指公司所有者与其经理的分离。因此，公司经理必须有办法向投资者传达公司运营的具体情况。因此，制定财务报表、会计规则和各种公开文件，让投资者分析公司的健康。Graham 和 Dodd 开创性的安全分析本质上是呼吁投资者根据公开的数据来评估公司，而不是基于关于什么造就了良好或安全投资的常见神话和传说。今天，随着所有者与管理者的分离，以及两者（例如 S-1、10-K、10-Q 等）之间标准化通信格式的创建，我们拥有全球资本市场体系的基础。最后一个类比来自西方古典音乐，在西方古典音乐中，音乐的作曲家和表演者之间常常存在分歧。在更复杂的交响乐中，你可能会说有三个角色：作曲家、表演者和翻译/指挥家。然而，在早期的古典音乐中，这种划分并不存在，作曲家通常自己演奏音乐，通常是自己演奏的。在此设置中，无需将内容写下来，因为音乐可以存储在作曲家的头部并进行表演。这个概念在电影《阿马德乌斯》中被很好地捕捉到了，莫扎特描述他的歌剧《魔笛》是”在我的面条里”（其余的只是涂鸦和胡言乱语）。当然，歌剧可能是古典音乐的终极例子，在古典音乐中，音乐家、歌手和设计师之间需要某种沟通工具来协调。因此，对于大多数古典音乐，我们有乐谱，它指定了每个乐器和签名者在任何给定时间做什么。有一个标准化的符号，允许其他不熟悉作曲家的人快速掌握发生了什么事情，并收集执行工作所需的时间和资源。数据分析呢？在当今的数据科学中，或者实际上在科学中，大部分内容都遵循”垂直整合”模式，即同一个人提出问题、收集数据并分析数据。在这项工作需要传播给他人（包括你自己）之前，对沟通方法的需求才真正出现。在大型协作中，需要从一开始就进行分析沟通，我的经验是，即使在最佳情况下，方法也是临时的，很难在另一个涉及不同人员的项目中重现。大多数人会同意，实际进行分析的软件代码是传达正在做的事情的一个重要组成部分。但是，并非每个人都需要或想要代码提供的所有详细信息。也许我们可以从音乐中窃取的一个概念是乐谱和部分之间的区别。在交响乐中，指挥需要满分，因为他们需要知道每个人在做什么。但第一小提琴手只读第一小提琴部分，他们不需要阅读整个乐谱，以便在创造成品中发挥重要作用。为数据科学开发适当的通信工具对于扩展数据分析、让更多人参与进来以及可重复性/可重复性至关重要，以便更多的人能够了解分析中发生的情况。在那之前，我认为我们将继续将来自其他领域的工具插入数据科学过程，这很好。这些工具是有用的，但我认为最终不是一个完美的适合。关注DataFocus,了解更多数据分析知识！
数统专业就业前景薪资？
数统专业就业前景不错，分析如下：
普遍来看,统计专业就业面不宽,毕竟是二级科目,但是找工作在很多领域都可以用到,比如可以在会计行业或者在资料管理方面,比如在公司里负责有关数据的处理和分析。
整体而言,如果英语比较好,统计分析能力强,并且具备一定的社会实践经验,能够进入跨国公司与大牌咨询公司,薪酬会非常高。
云计算和大数据与会计哪个就业前景好？
大数据与会计专业就业前景要好一点。
因为这个专业是互联网发展下的产物是一个热门专业，而且可以从事的领域是多方面的，几乎可以包含任何行业，而云计算只能是在互联网行业的部分领域才有，就业范围要比大数据与会计专业小很多，而且难度也比较大。
零基础的可以报大数据培训吗？
零基础可以报大数据的培训吗？
实际上是可以的，因为培训都会照顾到零基础的人，但实际上零基础培训就需要你足够的努力和刻苦。很多人都是因为自学不下去找培训的，我也建议你可以先在家找到合适的学习线路先去自学，这样有一些基础再去培训效果更加。
大数据的就业前景怎么样？其实大数据现在是在快速的发展中，并且很高效而且灵活。国务院《促进大数据发展行动的纲要》中李克强总理表示，当今世界，信息化浪潮席卷全球，大数据、云计算、物联网蓬勃发展，使互联网时代迈上一个新台阶。根据统计，18年的全球大数据市场规模将超过1000亿美元，未来五年年均复合增长率约为15.37%。下面看一下历年大数据相关人才的需求增长情况统计：
有关大数据的就业领域：
其实不管是大学生还是学完大数据还是培训后转行大数据的话，就业领域是很宽广的，因为它不局限是那种企业，比如：电商、金融、医疗、交通、教育、电信、安防、传媒、能源，电力等等领域都需要大数据相关的工作，比如：采集、分析、开发应用等。
上面说了可以自学一下大数据：
下面给大家整理了一份云计算大数据的学习线路图，不管是自学还是以后培训都非常有需要的，大家可以参考学习一下。
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