导读：很多朋友问到关于大数据与金融数学哪个前景好的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
数学专业的本科，女生，想去澳洲读研。问问，金融数学，精算专业，统计专业，大数据专业，哪个好？谢谢！
你好，本人是加拿大统计学硕士。我个人认为，兴趣应该作为首要的因素考虑。如果你有很好的物理基础，并且对金融感兴趣，那就可以选金融数学。
如果你希望职业规划上相对稳定，并且不怕毕业后十年都不停准备考证的枯燥的话，那可以走精算路线。代价是，对口的行业很狭窄。
统计学专业和大数据专业可以看做是包含关系，大数据这个方向粗略地分为两大方向：大数据架构师和大数据分析师。根据你数学本科的背景，我建议走大数据分析师的方向较为稳妥，也就是选统计学。不过选择统计学也有相对应的代价，那就是未来就业不像精算那样路线稳定，会比精算多一些不安全感，没有多少现成的成熟路线可以沿用借鉴，很可能走弯路犯错。但是好处是，这个行业处于混沌的发展初期，发展空间大，如果你真有本事的话，比较容易闯出自己的天地。
总的来说，如果你兴趣很宽泛，并且数学很好，那就选统计学吧。如果你想要稳妥稳定，那就选精算吧。如果你对金融方面有执念，并且有较好的物理基础，那可以选金融。
大数据金融专业就业前景怎么样？
结论就是：金融行业的大数据有很好的前景
大数据指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。
大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
大数据技术的出现，给我们的生活带来了全新的改变，在海量信息时代，我们获取信息的方式、以及能获取的信息越来越多，但是集合很多的人力物力都没有办法有效整理的数据，大数据技术可以解决，大家都说一句话，掌握了数据，就是掌握了未来，那么学大数据自学好还是参加培训好呢?
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
一：大数据技术，行业发展好么？
1. 国家大力支持
首先国家在2015年发布了《促进大数据发展行动纲要》，其上升为国家战略，提出到2020年，大数据产业突破1万亿，加快建设数据强国
2. 产业进入爆发阶段
根据信息网近几年的统计，大数据行业发展爆发趋势，大量企业涌入，大数据行业规模在2020年以后突破万亿。
3. 应用场景广阔
大数据应用已深入物联网、人工智能、互联网、5G、电商、金融、游戏、交通、传媒、医疗、房地产、政务等各行各业。
4. 人才缺口大
自2015年以来，随着大数据产业迅速发展，大数据企业猛增，对大数据人才的需求也不断翻倍，截止到2020年，人才缺口达230万。
5. 就业薪资高
大数据工程师岗位薪资，根据信息网统计，平均月薪高达23K，明显高于互联网其他技术岗位，其中1年工作经验的，月薪平均为12K，三年以下工作经验，月薪平均为18K，三年以上工作经验，薪资平均为25K。
二：大数据岗位，职业生涯是怎么样的？
1. 大数据开发工程师，工作1-3年，年薪18万以上。
2. 高级大数据开发工程师，工作3-5年，年薪28万以上。
3. 大数据架构师，工作5-8年，年薪40万以上。
4. 大数据技术总监，工作8-10年，年薪55万以上。
5. 大数据首席数据官（CDO），工作10年以上，年薪85万+。
三：大数据岗位，需要学习哪些技术技能，具体分为哪几个阶段？
1. 基础核心：JAVA基础，JAVA面向对象，JAVA高级特性等。
2. Hadoop：可视化，Apache Hive，linux/ELK技术栈等。
3. Spark：Scala编程，Flume数据采集，Apache kafka等。
4. Python：常用库，数据采集，Python编程等。
5. 构建数据平台：Hive ETL处理，Oozle任务调度，Kafka与Flume应用等。
6. 流处理平台：Flink基础，Flink Sql，Confluent等。
7. 机器学习：机器学习数据挖掘原理，ALS算法，逻辑回归等。
8. 大数据优化：认证，授权，数据保护等。
9. 阿里云大数据：实验环境搭建，阿里云认证等。
四：学大数据自学好，还是参加培训好呢？
（1）自学大数据优势：省钱，成本低，学习时间自由安排。
（2）自学大数据缺点：首先基础起点要求较高，如果自学的话，最少也需要有JAVA开发经验，否则是没办法学会理解大数据技术点的。其次费时，自学大数据全部需要自己摸索，因此需要大量时间进行学习。最后，因为没有项目经验，因此就业薪资会偏低，短期内无法达到理想就业期望。
（3）培训大数据的优势：首先，门槛低，即便是没有任何IT行业经验的外行人，也是可以很容易的入门，可以零基础学习。其次，学习时间较短，学习能力强的人，无基础4-6个月左右就可以完全学会，学习能力弱的人，6-8个月左右也完全能够学会。第三，大量的实训项目衔接，能够快速提升技能熟练度，加快理解。最后，因为有项目经验，并且是系统学习，就业薪资以及行业竞争力会有很大优势，就业薪资也会偏高。
（4）培训大数据的缺点：首先，价格相对来说，有些高，大约需要2W左右，对于一些收入较低的人群来说，是一笔不小的开销。其次，就是时间问题，有的人可能从事销售行业打算转行，或者是一些其他行业，作息时间比较特殊，因此会加大自身的疲惫程度，导致学习专注力降低。
最后，就是选择培训机构，担心自己的权益没有办法保证，可能会出现一系列的售后问题，麻烦缠身。
五：如果选择培训，如何选择培训机构呢？
（1）授课方式：因为是IT行业，那么伴随着课程就是有一定的难度，并且肯定会存在着有一些问题没办法当时理解，需要第一时间找老师解答，那么必然要首选面授班，但是因为肯定要复习知识，否则会有遗忘，那么也一定要有网络录播等辅助学习的模式，因此，选择培训机构，要选择线下+线上的授课模式。
（2）是否能学会：能不能学会，虽然跟学员自己有一定的关系，但是最主要的问题还是授课老师，老话说的好“没有笨的学生，只有不会教的老师“，老师的教学经验是否丰富，既然是教技术的，那么自身的技术达到了什么样的水平，毕竟“名师出高徒“。
（3）权益是否有保障：“大品牌值得信赖“不是空话，虽然说，大品牌不一定全部的人都能100%的保障，但是99%的保障是没问题的，毕竟品牌越大，对口碑，市场的评价越看中，成立越久远，规模越大的企业，一定是有它能屹立不倒的原因，可能是因为服务，可能是因为教学。
（2）学完以后能不能就业：目前大部分企业，都会与一些业内靠前的培训机构进行生源招聘，直接从机构内部进行直招，小的培训机构，学员以后都是自己去人才市场进行企业招聘，咱们选择机构的时候，可以调查一下该机构的合作企业都有哪些，然后通过一些网络渠道进行查询，是否是一些大规模的公司，也是咱们评判的一个标准。
大数据行业，不论是针对行业内在职提升，还是行业外打算转行的小伙伴来说，都是一个好的选择
金融与大数据分析专业好吗
金融与大数据分析专业好。根据查询相关资料信显示，大数据未来的就业前景好，大数据人才主要分布在移动互联网行业，其次是金融互联网、企业服务、游戏、教育等行业。
统计学中数据挖掘和金融统计哪个有发展 就业前景好?
建议做金融统计。看你的情况不论是兴趣还是技能，金融统计是最佳的选择。具体原因：
1、搞金融就业比较好。金融行业的薪水与其他行业相比还是蛮高的。
2、工作了以后你会发现，除了纯粹的算法研究的工作以外，其他的工作都是熟悉业务才是王道。至于用什么数据挖掘算法反而不重要的了，因此，从这一点上考虑如果你积累了许多金融知识，业务上的理论储备，在你以后的工作上会有很大好处。况且你对金融又很感兴趣，而且对计算机（我的理解是java，c/c++之类的编程语言）又不感兴趣。
3、不论是搞数据挖掘还是金融统计，一项最重要的技能是SAS，这个是你从事统计金融或者数据挖掘的最基本的竞争力，如果搞的精的话，可以称作是核心竞争力，只要你把sas搞精通了，你依然可以去从事大部分的数据挖掘工作。因此，你的就业面会更广一点。总之，积累金融知识、学好sas，不论将来你从事金融行业的工作还是数据挖掘工作，都将得心应手。
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大数字管理和经济与金融哪个发展前景更好
大数据管理和经济与金融，发展前景都不错的。
大数据管理是以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。
主要专业方向有商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。
该专业旨在培养掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的综合型人才。本专业将坚持“厚基础、宽知识、重思想、重创新、重实战”的培养理念，采取因材施教的模式，采用全新的课程教学体系，培养具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质的高级管理人才。
经济与金融是一门普通高等学校本科专业，属金融学类专业，基本修业年限为四年，授予经济学学士学位。
专业要求学生掌握经济学和金融学复合型专业知识体系，并且有一定的科研能力和创新精神。毕业后可以进入国家经济管理部门，服务于证券公司、投资银行、商业银行、保险公司、各类投资基金及管理公司等金融机构，以及在管理与财务咨询公司和大型工商企业就业，或者选择在国内外高校继续深造。
该专业旨在培养经济与金融专业方面的知识及理论，能应用所学知识进行相关工作的能力，能在经济和金融活动中进行实际工作的高层次金融人才。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于大数据与金融数学哪个前景好的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。