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大数据与审计就业前景?

282 2024-09-13 19:05 赋能高科

一、大数据与审计就业前景?

大数据与审计专业,不管专科生还是本科生,就业前景还是不错的。就业门槛低,几乎金融类企业都需要审计,但是工作压力大,时间比较集中,从事审计工作,要提前做好心理准备,每年的审计期都集中在一段时间,可能忙到不着家。

该专业毕业生也可以从事会计、出纳等其他财务工作,或者数据分析类工作,整体来说这一行工作待遇一般,强度大,压力大。

另外,建议毕业生在工作中多学习,考会计类职称证书,对升职加薪、职位晋升有一定的帮助作用。

二、大数据与审计就业方向

前景还是不错的。

毕业后在各类工业、商业、外贸、社会团体等企事业单位等行业从事出纳、财务会计、财务管理、税务专员、审计助理、银行柜台等方面的工作。近年毕业生有在上海安星财税咨询集团有限公司、上海从信会计师事务所、上海信运会计师事务所、中国工商银行、汇添富基金股份有限公司、嘉里大通物流、上海天跃科技股份有限公司等单位从事会计相关岗位的工作。

大数据与会计主要培养学生具有良好的思想品德、社会公德和职业道德,具有扎实的会计理论基础,通过会计综合实训,使学生能够熟练掌握智能化的出纳技能、会计核算技能、税务报送及筹划技能以及财务管理等技能,具备较强的会计信息化软件应用能力和办公自动化软件应用能力,成为能在企事业单位及相关部门从事出纳、会计、税务管理及财务管理等工作的高素质技能型人才。

三、大数据与审计难学吗?

大数据与审计是一个需要深入学习的领域,需要掌握的知识点包括数据挖掘技术、统计分析方法、风险管理等。同时,也需要了解企业信息化的基础知识,如ERP系统、数据库管理等。因此,对于初学者来说,可能会有一定的难度。但是,通过不断的学习和实践,掌握相关技能,就能够有效地利用大数据技术进行审计,提高审计效率和准确性。

四、大数据与审计和审计学的区别?

大数据和审计学之间存在很大的区别,尽管它们之间有一定的交叉性。下面是它们之间的主要区别:

1. 数据量和规模:大数据是指在一定时间内无法通过传统数据库工具进行捕捉、存储、管理和处理的大量数据集合。而审计学通常关注于较小规模的数据集,如财务报表、合同和凭证等。

2. 数据分析方法:大数据通常需要运用大规模数据分析技术,如机器学习、预测分析和数据挖掘等,来发现数据中的潜在关联、模式和异常。而审计学主要依赖于传统的审计方法,如抽样、检查、分析、询问等来评估财务报表的准确性和完整性。

3. 目的:大数据主要用于决策支持、市场分析、风险评估等,旨在帮助企业或组织更好地理解和应对各种问题。而审计学的主要目的是评估财务报表的真实性、合法性和合规性,确保财务报告的可靠性和公正性。

4. 应用领域:大数据可以应用于各个领域,如金融、医疗、零售、制造业等,以提高效率、降低成本和优化决策。而审计学主要关注于财务报告和内部控制,以评估企业的财务状况和风险。

5. 数据安全和隐私:大数据在处理和分析过程中,需要保护数据安全和个人隐私,遵循相关法律法规和数据保护政策。而审计学在评估财务报告时,可能涉及到个人隐私和敏感信息,需要采取相应的措施来确保审计过程的合法性和合规性。

总之,大数据和审计学在数据规模、数据分析方法、目的、应用领域和数据安全和隐私方面都有很大的区别。尽管如此,它们之间也存在一定的交叉性,如大数据可以为审计学提供更多的分析手段和工具,帮助审计师更好地评估财务报告的质量。

五、与传统审计相比大数据审计效率提高?

随着信息化技术在快速发展,各行各业也都进入了“大数据时代”。大数据审计在审计工作中的运用由为重要,并受到重视程度也日益增强,大数据审计表现出的数据分析快捷、审查账簿速度快、数据不易出错、结果更加客观公正等优点在一定程度上弥补了传统审计的不足,但我们不能因此而忽视传统审计在审计工作中的地位。

六、大数据与内部审计

标题:大数据与内部审计

随着大数据技术的不断发展,内部审计也在逐渐发生变化。本文将探讨大数据对内部审计的影响,以及如何适应这些变化。

背景介绍

内部审计是企业内部的一项重要工作,其主要目的是确保企业的财务报告和其他业务活动的合法性、合规性和准确性。在过去,传统的内部审计主要依赖于手工审计和有限的自动化工具,但是随着大数据技术的不断发展,这种方式的效率已经无法满足现代企业的需求。因此,企业需要积极应对这种变化,将内部审计提升到一个新的水平。

关键词解释

大数据:是指数据量巨大、数据类型多样、数据增长快速的一种数据集合。 内部审计:是企业内部的一项重要工作,主要目的是确保企业的财务报告和其他业务活动的合法性、合规性和准确性。

分析讨论

大数据技术为内部审计带来了许多新的机遇和挑战。首先,大数据技术可以帮助企业更加全面地了解业务状况,从而更加准确地评估风险和合规性。其次,大数据技术可以提高审计效率,缩短审计周期,减少人力和物力的投入。但是,这也带来了新的挑战,例如如何保护数据安全和如何处理大量的数据等。

解决方案

为了应对这些挑战,企业需要采用更加先进的大数据技术和工具,例如人工智能、云计算和数据分析等。通过这些技术,企业可以提高审计效率和准确性,更好地应对监管要求和市场竞争。

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