广东金融学院成人高考高升专大数据与会计专业介绍学制课程及就业方向
培养目标：
本专业培养德、智、体、全面发展，适应现代市场经济发展的需要，具有扎实的财务会计理论知识和较强的会计实务操作能力，能在各类企事业单位和部门从事财务会计及相关工作的应用型专门人才。
主要课程：
会计原理、经济法、统计原理、财务会计、财务管理、成本会计、管理会计、税务会计、审计学、会计模拟实训、管理信息系统等。
学习层次：高升专 学制：3年 学习形式：函授/业余
大数据与会计就业方向
目前，互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等等，几乎所有的行业都已经涉足大数据，大数据将成为今后整个社会及企业运营的支撑。
1. Hadoop大数据开发方向
市场需求旺盛，大数据的主体，目前IT机构的重点。
对应：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。
2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
学习起点高、难度大，市面上只有很少的机构在做。
对应：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。
大数据的价值体现在以下几个方面：
（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；
（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
美国留学生金融数学专业就业前景？
MSF金融学硕士一般开设在商学院下。美国U。S。 News & World Report给出的综合排名Top 50中开设有金融学硕士(MSF)并不是很多，较知名的有普林斯顿大学，麻省理工大学, 范德堡大学, 华盛顿大学圣路易斯, 约翰霍普金斯大学, 南加州大学, 罗切斯特大学等。
课程设置
而MSF课程的设置形式主要为培养金融专业人才，MSF的课程主要包括金融衍生证券、财务报表、企业决策管理以及投资分析等课程。其目的在于培养学生全面的金融理念，教会学生针对资本市场运作以及企业财务进行研究和分析。大部分MSF在设计上并不注重基础数学能力的深入培养(除了普林斯顿和MIT的项目)，这样的课程更适合在金融，财务领域有一定经验的人，继续深造。
典型的核心课程包括投资分析、公司财务以及财务管理或管理会计、风险管理、企业并购等。其基础学科包括经济学、会计学、计量法(货币的时间价值与统计学概论)。
申请要求
1。 申请背景：MSF欢迎来自各个背景的申请者，多来自于商科各专业，经济学，文科理科等。
但一般来说，MSF需要对公司资金流动和运转比较熟悉，偏好有会计和财务经验的学生，数学，统计的背景也是必要的。
2。 硬实力：各个学校要求不同，一般开设在商学院下的MSF项目需要GMAT成绩，而非GRE。“三驾马车”GPA，GMAT， TOEFL成绩自然是越高越好，对国际生来说，语言，尤其是口语的要求高。
3。 先修课：有些MSF专业有pre-requisite的需求。比如Boston College，要求先修过会计，微积分，统计，金融管理等课程。
4。 软实力：MSF申请后期通常需要面试，会考察申请者商业分析企业运营方面的知识与经历，还要求从业人员有十分优秀的人际沟通能力。
最好是有金融，财务领域相关的实习。
5。 早准备策略：如果不是金融背景的同学，建议本科多修一些金融，财务，统计方面的课程，数学课也要多修，假期可以尝试金融领域相关的实习。
MFE金融工程
MFE也就是Master in Financial Engineering，我们中国学生常常称之为金融工程。
这个专业对申请者的数学和计算机背景有较高的要求，所以许多同学认为MFE是金融里面偏理科的学位，而MSF是金融里面偏文科的学位。可能是因为我们国家的教育一向就是以培养理工科人才为重，所以同学们会认为MFE的技术含量比较高，含金量自然也比MSF高。
因此，不少有志向的同学认为自己应该做一些“更有技术含量”的工作，便把自己的专业方向定在了MFE。
MFE在美国也叫数量金融、金融数学等，是金融硕士中专业性最强的一种项目。金融工程广泛使用模型，用数学方法分析股票走势、收益率曲线，分析各种债券等的定价规律、作用以及应用策略。
可以说，金融工程是金融学与数学，计算科学，计算机科学交叉渗透形成的学科。金融工程的理论性与抽象性是比较强的，它广泛应用数学、物理和工程学方法，用数理语言代替日常语言来阐述金融思想。因此，金融工程学对数学和计算机编程的要求是非常高的。
随着金融创新脚步的加快，金融市场和投资过程中，定量分析起到的作用越来越大，市场对高素质的金融工程人才的需求也随之提高。
一般项目时长在1-2年，所是一个投资时间很短，但如果找到好的工作，回报又很快的专业。
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