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数据会审就是总公司或者集团公司下面子公司和分公司将经过审计的数据上报到总公司或者集团公司,然后进行稽核,稽核通过后再在总公司或者集团公司层面进行合并报表。
大数据与审计专业主要学习:统计学、数学、计算机三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学应用六大拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
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。
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。
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