大数据与会计专业就业方向与就业岗位有哪些？

大数据与会计专业就业方向与就业岗位有哪些

高考 填报志愿 时，大数据与会计专业 就业方向 与 就业 岗位有哪些是广大考生和家长朋友们十分关心的问题，以下是相关介绍，希望对大家有所帮助。

大数据与会计专业就业方向与就业岗位有哪些？

大数据与会计专业就业方向与就业岗位有哪些？

大数据与会计专业就业方向与就业岗位有哪些？

1、就业方向与就业岗位

面向企事业单位及记账公司、会计师事务所、税务师事务所、管理咨询公司等中介服务机构的会计、审计及税务等岗位（群）。

2、主要专业能力要求

具有企业会计核算、产品成本核算、成本控制和成本管理的能力；

具有熟练应用智慧化税控系统进行各种税费计算与申报的能力， 具备基本的纳税筹划和税务风险控制的能力；

具有运用智能会计平台、财务共享服务平台、业务财务一体化信息系统及财务机器人进行业务财务处理的能力；

具有运用管理会计的基本方法和工具进行资金管理、成本管理、营运管理、绩效管理的基本能力；

具有撰写财务与成本分析报告的能力，能应用大数据技术进行业务财务数据收集、清洗、整理、挖掘和可视化输出；

具有运用内部控制方法和技术，识别企业风险、实施内部会计控制及财务审计的能力；

具有运用现代化办公系统、网络技术、Excel 技术进行日常 工作 和财务、税务业务处理的能力；

具有现代化办公设备和工具的应用能力， 能熟练使用先进办公设备和财会用具处理文件、票据，掌握基本的智能化系统和工具的维护技能；

具有探究 学习 、终身学习和可持续发展的能力。

3、职业类 证书 举例

职业资格证 书 ： 会计专业技术资格、审计专业技术资格

职业技能等级证书： 业财一体信息化应用、智能财税、财务共享服务

学大数据与会计可以从事什么职业

学大数据与会计可以从事企事业单位出纳、会计、财务管理、办税会计等职业。

大数据与会计专业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。

大数据与会计是普通高等学校专科专业，属于财经商贸大类当中的财务会计类专业。

大数据与会计是适应当今人工智能与大数据时代会计业务和会计信息日益呈现海量数据处理、实时云计算化、会计智能决策等新型会计业务特征。

大数据与会计专业就业方向及前景

大数据与会计专业就业方向及前景：会计学是一门工具类学科，是各行各业都存在需要的，会计学最主要的去向是企业财务部门，横跨各个行业。就业方向为：财务方向、风控方向、审计方向、税务方向、投资方向、采购方向、理财咨询方向等。

就业岗位及发展路径：工商企业出纳、资产税务专管员、成本核算、商业企业库房会计、主办会计、会计师事务所财务。

内勤助理、审计、其他行业理财咨询、银行、证券、保险、、财会教师、创业出纳员、财务会计、成本会计、税务会计、财务主管、财务统计、财务文员、商务文员等。

职业人员履历（职业发展历程）：

1、财务方向：会计学——财务专员——财务主管——财务——财务总监。

2、风控方向：会计学——风控专员——风控主管——风控——风控总监。

3、审计方向：会计学——审计专员——审计主管——审计——审计总监。

4、税务方向：会计学——税务专员——税务主管——税务——税务总监。

5、投资方向：会计学——投资专员——投资主管——投资——投资总监。

6、采购方向：会计学——采购专员——采购主管——采购——采购总监。

7、理财咨询方向：会计学——理财助理——理财顾问——理财。

大数据会计专业就业前景和就业方向

大数据会计专业就业前景和就业方向如下：

大数据与会计专业前景不错。大数据与会计，其实质是利用云技术在互联网上构建虚拟会计信息系统，以完成企业的会计核算和会计管理等内容。

大数据会计应当具备会计财务专业理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能与IT信息技术“文理工”专业知识等技术技能，目标是成为新型高端复合型的会计人才和会计财务的。

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提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。

大数据与会计专业就业方向：

大数据与会计专业的毕业生可就业于大中小企业的出纳、稽核、往来结算会计、成本会计、总账会计、岗位；会计中介服务业的审计助理、记账岗、税务筹划岗位。

金融证券企业的银行柜员、理财、证券经纪人、金融理财规划师、财务部门相关岗位；也可选择专升本、自考本科、出国留学等多种升学途径。

大数据与会计就业方向？

当前软件开发团队往往有多个角色构成，以一个移动互联开发团队为例，通常有产品、策划、交互设计师、视觉设计师、架构师、项目、前端程序员（Web前端、Android开发、iOS开发）、后端程序员（Ja、PHP、Python、C#等）和测试工程师组成。所以说，学习软件开发首先应该选择一个学习方向（岗位），然后学习对应的知识结构。

软件开发过程通常有两种情况，一种情况是应用级开发，一种情况是研发级开发。应用级开发往往是针对于具体的业务逻辑展开的，通常需要从学习一门编程语言开始，然后学习数据库、开发框架（库）等内容，这部分开发总体难度并不大（基础要求不高），但是通常需要做大量的实验。

但是对于研发级开发来说，难度就会提升不少，研发级开发往往以开发平台为主，需要开发者具备扎实的基础知识，比如数学、算法、数据结构、作系统体系结构等知识。以大数据开发领域为例，大数据应用开发、大数据分析往往属于应用级开发，而大数据平台开发则属于研发级开发，所以任务不同决定了难度也有所不同