一、大数据与会计和小学教育哪个录取分高？

这个问题并不好回答，因为录取分高低取决于不同的因素。如果考虑就业市场需求和潜在薪水水平，大数据相对于会计和小学教育更具有吸引力。然而，如果考虑个人兴趣和天赋，会计和小学教育可能更适合一些人。因此，选择录取哪个专业应该是基于自己的兴趣和职业规划，而不是基于录取分数的高低。

二、大数据和学前教育哪个好？

大数据好。

数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，毕业生能在政府机构企业公司等从事大数据管理研究应用开发等方面的工作。

同时可以考取软件工程计算机科学与技术应用统计学等专业的研究生或出国深造大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。

学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。

三、教育大数据的来源？

教育大数据产生于 各种教育实践活动 ，既包括校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动以及校园生活，也包括家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境下的学习活动；既包括线上的教育教学活动，也包括线下的教育教学活动。

教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。

四、武汉教育大数据体系账号如何注册？

想要注册武汉教育大数据体系账号的用户需要先进入武汉教育大数据平台官网，然后点击注册按钮，按照要求填写个人信息，包括用户名、密码、手机号码等。

接着点击提交按钮，系统会发送一条验证码短信到您的手机，输入正确的验证码即可完成账号注册。

注册完成后，用户可以通过该账号登录武汉教育大数据平台，享受平台提供的各种教育数据分析和服务。同时，用户需要妥善保管账号密码，避免账号信息被泄露、盗用等安全问题。

五、教育大数据分析模型包括？

根据数据的类型可以分为以下几类：

一是降维。方法有很多，目前主流的是因子分析、主成分、随机森林

二是回归。比较传统的方法，根据因变量类型，可以分为一般回归和离散回归，商业上离散回归用得比较多，比如logit模型probit模型

三是聚类。这也是大数据分析的主要方法之一，算法有很多，说起来也复杂，没办法一一叙述。

四是分类。机器学习方面比较多、

五是时间序列。

六是关联。

大概就这几类，具体要看你有哪些数据，想要学习哪个模型，用哪个软件，这样回答起来可能更加准确

六、大数据素养教育是什么课？

是提高人心素质的课程。

素养是指一个人的修养，与素质同义，从广义上讲，包括道德品质、外表形象、知识水平与能力等各个方面。在知识经济的今天，人的素养的含意大为扩展，包括思想政治素养、文化素养、业务素养、身心素养等各个方面。