一、大数据现状及发展方向？

1、现状

大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低、时效性强的数据集合，以及对其进行采集、存储、管理、分析和应用的技术、方法和工具。大数据在推动信息产业创新、改变经济社会管理面貌等方面具有重要意义。例如，在政务、金融、电商和医疗等领域，大数据的应用可以提升效率、降低成本、优化管理、增强创新，改善民生、促进社会治理、保障国家安全、推动经济转型。

2、发展方向

大数据的未来趋势包括数据的多元化、价值化、安全化和智能化。数据多元化意味着数据的来源、类型、格式和质量将更加多样化，需要更灵活高效的数据处理技术。数据价值化意味着数据的价值将更加凸显，需要更精准深入的数据分析技术。数据安全化意味着数据的安全将更加重要，需要更完善严格的数据保护技术。数据智能化意味着数据的智能将更加提升，需要更先进创新的数据应用技术

二、人工智能大数据专业是干什么的？

1、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

PS:经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

2、Hadoop开发工程师

熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，

3、数据分析师

数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

PS:作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、等数据分析软件中的一门，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

4、大数据分析师

通俗一点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体大才能人才。如果这些你都会，并且有一定的经验，那薪资可是不用说的。

5、大数据可视化工程师

需要熟悉Storm、Spark等计算框架，熟悉Scala/Python语言;精通Java开发，能够独立搭建SSM项目;了解Redis或MongoDB等Nosql，熟练掌握linux基本操作;拥有一定Java多线程开发能力，对程序设计模式有一定理解，对数据库有一定了解，熟悉ETL流程等。

在现当代培训行业蒸蒸日上的状态，想要挣钱就要跟上前进的步伐，踏上新步伐

三、大数据统计与分析是什么专业？

大数据统计与分析是属于数学一类的专业。大数据统计与分析是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据统计与分析牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是数学一类的专业。该专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

四、大数据财务与统计会计核算的区别？

大数据财务与统计会计核算是两个不同的概念和领域，它们在内容、方法和应用方面存在一些区别。

大数据财务主要关注通过大数据技术和方法来处理和分析财务数据，以揭示财务信息背后的趋势、模式和洞察。它利用大数据分析工具和算法，处理包括财务报表、交易数据、市场数据等在内的大量数据，以帮助企业做出决策、优化财务管理、发现风险和机会等。大数据财务强调运用数据科学、机器学习、人工智能等技术，挖掘数据中的价值和见解。

统计会计核算则是传统会计领域的一部分，侧重于企业的财务记录、分类、计量和报告。它关注企业的财务信息的准确性、可靠性和合规性，以及对会计准则和规范的遵守。统计会计核算的目标是提供给内外部利益相关者正确和可信的财务报告，以支持决策、评估企业绩效、满足法规要求等。

总的来说，大数据财务注重利用大数据技术和方法来分析财务信息，揭示数据中的价值和见解，而统计会计核算注重财务信息的准确记录和报告，以提供正确的财务报告和满足合规要求。然而，两者在实践中也有交集和互补，大数据技术可以为统计会计核算提供更准确和全面的数据支持，而统计会计核算可以为大数据财务提供合规性和财务可信度的保证。