金融学大数据是什么专业（金融学大数据方向就业前景）

大数据是什么专业?学的是些什么?

大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业。大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医

学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知

识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

扩展资料：

就业方向：

1、数据工程方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子

政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面

的高级技术人才，可在 *** 机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类

Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在

IT领域从事计算机应用工作。

2、数据分析方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子

政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政

府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

大数据专业是什么

大数据专业是一个非常典型的交叉学科，在课程体系的设置上通常采用3加N的设置方式，3代表的是3大主干知识体系，涉及到数学、统计学和计算机，而这里面的N则涉及到金融学、经济学、社会学、医学等辅助学科，不同学校会根据自身的教育资源整合情况来进行具体的设置，比如财经类大学通常会更注重金融学和经济学课程的设置。

从大数据专业的课程设置上来看，大数据专业的知识量是比较大的，学生的学习压力也相对大一些，如果没有一个较好的学习规划，也很容易导致学得杂而不精这种情况。从目前大数据领域的岗位划分情况来看，大数据专业的同学可以选择大数据开发方向，也可以选择大数据分析方向。

主攻大数据开发方向的同学要重视三方面内容，其一是程序设计能力的培养，可以重点关注一下Java语言，其二是重视大数据平台的学习，要熟悉常见大数据平台的开发方式，能够基于大数据平台来完成一些具体的开发任务，其三是要重视行业场景知识的学习。

最后，大数据专业的学习除了要重视理论知识的学习以外，还需要重视实践，可以通过参加专业比赛或者参加老师的课题组来积累实践经验。

大数据金融专业属应用经济大专业吗？

金融大数据，金融专业也是属于经济大专业的。

大数据金融是指 *** 海量非结构化数据，通过对其进行实时分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，提升金融机构在服务、营销和风控方面的能力。

大数据金融的内容

基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。

大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。

大数据金融的运营模式

大数据金融分为平台金融和供应链金融两大模式。

平台金融模式中,是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析。

供应链金融模式,是核心龙头企业依托自身的产业优势地位,通过其对上下游企业现金流、进销存、合同订单等信息的掌控,依托自己资金平台或者合作金融机构对上下游企业提供金融服务的模式。

大数据金融的特征

1.网络化的呈现。在大数据金融时代，大量的金融产品和服务通过网络来展现，包括固定网络和移动网络。

2.基于大数据的风险管理理念和工具。在大数据金融时代，风险管理理念和工具也将调整。

3.信息不对称性大大降低。在大数据金融时代，金融产品和服务的消费者和提供者之间信息不对称程度大大降低。

4.高效率性。大数据金融无疑是高效率的。许多流程和动作都是在线上发起和完成，有些动作是自动实现。

5.金融企业服务边界扩大。首先，就单个金融企业而言，其最合适经营规模扩大了。由于效率提升，其经营成本必随之降低。金融企业的成本曲线形态也会发生变化。

6.产品的可控性、可受性。通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，是可控、可受的。

金融大数据是什么样的专业

大数据金融是指 *** 海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。

大数据金融的内容：基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。

扩展资料：

大数据金融的弊端：

1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。

随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。

但同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将变得越来越一体化和外向型，对隐私、数据安全和知识产权构成更大风险。就个人隐私而言，大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。

2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。

大数据是人类设计的产物，大数据的工具(如Hadoop软件)并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。

例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但其中年轻人和城市人的比例偏多，还存在大量由程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。波

士顿的 StreetBump应用程序为统计城市路面坑洼情况，从驾驶员的智能手机上收集数据，可能少计年老和贫困市民较多区域的情况;“谷歌流感趋势”曾高估了 2012年流感发病率。这说明依赖有缺陷的大数据可能给 *** 决策造成负面影响，还可能加剧社会不公。

3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。

大数据的使用正在改变金融市场，也需要改变监管市场的方式，以保证市场参与者负责地使用大数据。

例如，2010年5月的“闪电暴跌”(flashcrash)令道琼斯工业平均指数 突然大跌，美国监管部门认为是高频交易造成了快速抛售引发的更多抛售。大数据中的一个数据点出错就能导致“无厘头暴跌”。

监管机构限制大数据技术的使用，或是对其使用进行直接干预，其潜在风险是巨大的，应鼓励业界对更复杂的技术乃至更大数据的利用。

参考资料来源：百度百科—大数据

大数据是什么专业？

大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

大数据专业就业方向

1、数据工程方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的高级技术人才，可在 *** 机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

2、数据分析方向毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在 *** 机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。