大数据与会计在三二分段主要考什么？

大数据技术与应用主干课程:数据库基础、JAVA 基础、Oracle 数据库、网页前台技术、金融、商务数据挖掘、软件测试、Android 技术、信息处理技术、JAVA 高级程序设计、大数据可视化、云计算概论、数据结构、Hadoop 核心技术等课程。

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大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘 *** ，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。

毕业生能够在互联网公司(如阿里巴巴、百度、腾讯、小米等)、大型 *** 运营商(如中国移动、中国联通、中国电信等)以及 *** 部门、事业单位或科研院所等领域就业。

会计初级职称考试一共涉及两部分《初级会计实务》、《经济法基础》。

关于考试:《初级会计实务》科目的考试时间调整为2小时，《经济法基础》科目的考试时间调整为1.5小时，机考地区两个科目考试时间共计3.5小时;两个科目连续考试，分别计算考试成绩。

初级会计职称考试题型:单项选择题、多项选择题、判断、不定项选择题，并有部分地区试点机考，笔试和机考只是考试的形式不一样，考试题型都是一样的

[山东省]山东大数据职称题型，山东大数据职称考试大纲

如何自学成为数据分析师？

大数据时代的到来山东大数据职称题型，意味着数据增长的速度急速攀升。一方面，互联网+的经济模式使得传统行业也迸发出山东大数据职称题型了巨大的数据体量。另一方面，传统互联网企业如今也做的风生水起，产业链不断完善，譬如BAT巨擘，每天产生的数据量非常惊人。

在这样的背景下，数据分析师开始应运而生，并蓬勃发展，而数据分析师也成为当下炙手可热的职位。那究竟应该如何成为一名数据分析师呢。在我看来，数据分析师需要从统计学，分析技能以及业务常识三个方面进行入手学习，这里重点说一下后两者。

首先来说分析技能。

Excel作为经典的数据分析工具，是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器，透视表以及灵活的函数。而在函数中，尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的，在实际工作中应用非常广泛。

Excel常用于基本的数据描述，并且可以处理的样本量非常有限。而在大数据时代，为了解决海量数据的查询，SQL就应运而生了。SQL基本可以分为增删改查四大模块，其中具体的语法又有where，select等。

除了Excel以及SQL之外，数据挖掘的工具也是必不可少的。如果没有编程基础，可以学习SPSS。而如果有编程，建议学习Python以及R。

说完分析技能，我们再来说一下业务知识。

业务知识并不是简单就能学会的，本质上是需要在企业中摸爬滚打才能学会的。然而，好的书籍也可以让你对业务知识有一定的了解。推荐两本书山东大数据职称题型：《增长黑客》以及《精益数据分析》。

如果有问题，欢迎评论，一同探讨。

大数据分析师高考多少分及格

阿里云大数据分析师认证（Alibaba Cloud Certified Professional - Data Analyst）是面向大数据分析师、BI工程师的专业技能认证，涵盖数据分析相关的知识体系，如大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据质量控制、数据分析项目管理、机器学习等。

阿里云大数据分析师认证考试题型及题量如下：

单选题：70题，每题1分；

多选题：30题，每题1分。

阿里云大数据分析师认证考试时长120分钟，试卷满分100分，及格分数80分。

大数据分析师考试科目

理论考试+实操考试。理论考试内容包括数据分析基本原理、概念及简单计算，题型分为填空、判断、单选题、多选题，此考试为上机考试。实操考试为实际案例分析，一共三科。

Level Ⅰ：业务数据分析师。专指 *** 、金融、电信、零售等行业前端业务人员;从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员;非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

Level Ⅱ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过 Level Ⅰ认证半年以上。专指 *** 、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。

Level Ⅱ：大数据分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过LevelⅠ认证半年以上。专指 *** 、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。《投资数据分析实务》、《市场调研与预测》是项目数据分析专业考生必修必考教材。 《经济学原理》、《统计学原理》、《财务管理》是本课程的先修课程。考试内容涉及项目前期市场研究、项目相关数据采集、数据处理、数据预测、投资数据编制与估算、现金流量估算、投资数据分析、资本 *** 决策、不确定性分析、公司价值评估等。