㈠ 金融财经类专业好还是大数据，人工智能专业好总感觉现在金融行业不好干，失业的很多～

首先要根据自己的兴趣和自己擅长的强项选择，不论你选择什么行业，只要精于勤，行行出状元。

㈡ 孩子现在学大数据，但不想从事这种工作，想学金融，学那个专业好

我觉得金融和大数据两个专业现在都很好找工作，尤其是大数据，现在国家很需要这种数据型人才，而且薪资也很高，可以考虑考虑

㈢ 目前为止哪些学校开设有互联网金融，大数据

目前国内高校开设互联网金融专业的并不算多，因为该专业属于新兴的“互联网+”前沿专业，是伴随着金融行业互联网化应运而生的。据我所知，对外经济贸易大学、武汉大学国际软件学院率先联合慧科集团开设了这个专业，随后河北软件职业技术学院、山东女子学院等重视学生就业质量的高校也相继开设了该专业。由于互联网金融行业的快速发展，市场上对专业的互联网金融人才的需求急剧增加。因此，可以预见未来会有越来越多的学校开设这个专业。

㈣ 大数据分析和金融统计哪个好学

兴趣应该作为首要的因素考虑。如果你有很好的物理基础，并且对金融感兴趣，那就可以选金融数学。 如果你希望职业规划上相对稳定，并且不怕毕业后十年都不停准备考证的枯燥的话，那可以走精算路线。

㈤ 未来是学大数据好还是金融好

大数据肯定有优势一些啊。。。。。。。。。未来必定是计算机的时代！！！

㈥ 二本院校,分流时是选金融学还是大数据金融

感觉两个都可以选择，总的来说还是显大数据金融比较合适

㈦ 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

㈧ 大数据在金融领域有何应用

你好！大数据在当今社会任何一个领域都有很大用处，比如金融领域，这样可以通过大数据帮助投资者投资

㈨ 金融领域7大数据科学案例

金融领域7大数据科学案例
1 金融领域有哪些典型数据问题？
2 金融领域应用那些数据科学方法？

近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 公司希望知道更多技术带来的改进以及他们如何重塑业务战略。
为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。
自动化风险管理管理客户数据预测分析实时分析欺诈识别消费者分析算法交易深度个性化和定制结论自动化风险管理
风险管理是金融机构极其重要的领域，负责公司的安全性，可信度和战略决策。 过去几年来，处理风险管理的方法发生了重大变化，改变了金融部门的性质。 从未像现在这样，今天的机器学习模型定义了业务发展的载体。
风险可以来自很多来源，例如竞争对手，投资者，监管机构或公司的客户。 此外，风险的重要性和潜在损失可能不同。 因此，主要步骤是识别，优先考虑和监控风险，这是机器学习的完美任务。通过对大量客户数据，金融借贷和保险结果的训练，算法不仅可以增强风险评分模型，还可以提高成本效率和可持续性。

数据科学和人工智能（AI）在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉。 为了为特定客户建立适当的信用额度，公司使用机器学习算法来分析过去的支出行为和模式。 这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用。
虽然金融风险管理流程的数字化和自动化处于早期阶段，但潜力巨大。 金融机构仍需要为变革做好准备，这种变革通过实现核心财务流程的自动化，提高财务团队的分析能力以及进行战略性技术投资。 但只要公司开始向这个方向发展，利润就不会让自己等待。
管理客户数据
对于金融公司来说，数据是最重要的资源。因此，高效的数据管理是企业成功的关键。今天，在结构和数量上存在大量的金融数据：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节。金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据，手动处理这些数据是一个巨大的挑战。
然而，对于大多数公司来说，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件。人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。例如，机器学习算法可以通过向客户学习财务历史数据来分析某些特定财务趋势和市场发展的影响。最后，这些技术可用于生成自动报告。
预测分析

分析现在是金融服务的核心。 值得特别关注的是预测分析，它揭示了预测未来事件的数据模式，可以立即采取行动。 通过了解社交媒体，新闻趋势和其他数据源，这些复杂的分析方法已经实现了预测价格和客户终生价值，未来生活事件，预期流失率和股市走势等主要应用。 最重要的是，这种技术可以帮助回答复杂的问题 - 如何最好地介入。
实时分析
实时分析通过分析来自不同来源的大量数据从根本上改变财务流程，并快速识别任何变化并找到对其的最佳反应。财务实时分析应用有三个主要方向：
欺诈识别
金融公司有义务保证其用户的最高安全级别。公司面临的主要挑战是找到一个很好的欺诈检测系统，罪犯总是会采用新的方法并设置新的陷阱。只有称职的数据科学家才能创建完美的算法来检测和预防用户行为异常或正在进行的各种欺诈工作流程。例如，针对特定用户的不寻常金融购买警报或大量现金提款将导致阻止这些操作，直到客户确认为止。在股票市场中，机器学习工具可以识别交易数据中的模式，这可能会指示操纵并提醒员工进行调查。然而，这种算法最大的优势在于自我教学的能力，随着时间的推移变得越来越有效和智能化。
消费者分析
实时分析还有助于更好地了解客户和有效的个性化。先进的机器学习算法和客户情绪分析技术可以从客户行为，社交媒体互动，他们的反馈和意见中获得见解，并改善个性化并提高利润。由于数据量巨大，只有经验丰富的数据科学家才能精确分解。
算法交易
这个领域可能受实时分析的影响最大，因为每秒都会受到影响。根据分析传统和非传统数据的最新信息，金融机构可以做出实时有利的决策。而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值，因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。
在此领域结合实时和预测分析时，另一个预期会开启。过去，金融公司不得不聘用能够开发统计模型并使用历史数据来创建预测市场机会的交易算法的数学家。然而，今天人工智能提供了使这一过程更快的技术，而且特别重要的是 - 不断改进。

因此，数据科学和人工智能在交易领域进行了革命，启动了算法交易策略。世界上大多数交易所都使用计算机，根据算法和正确策略制定决策，并考虑到新数据。 人工智能无限处理大量信息，包括推文，财务指标，新闻和书籍数据，甚至电视节目。 因此，它理解当今的全球趋势并不断提高对金融市场的预测。
总而言之，实时和预测分析显着改变了不同金融领域的状况。 通过Hadoop，NoSQL和Storm等技术，传统和非传统数据集以及最精确的算法，数据工程师正在改变财务用于工作的方式。
深度个性化和定制
企业认识到，在当今市场竞争的关键步骤之一是通过与客户建立高质量的个性化关系来提高参与度。 这个想法是分析数字客户体验，并根据客户的兴趣和偏好对其进行修改。 人工智能在理解人类语言和情感方面取得重大进展，从而将客户个性化提升到一个全新的水平。 数据工程师还可以建立模型，研究消费者的行为并发现客户需要财务建议的情况。 预测分析工具和高级数字交付选项的结合可以帮助完成这项复杂的任务，在最恰当的时机指导客户获得最佳财务解决方案，并根据消费习惯，社交人口趋势，位置和其他偏好建议个性化服务。
结论
对于金融机构来说，数据科学技术的使用提供了一个从竞争中脱颖而出并重塑其业务的巨大机会。大量不断变化的财务数据造成了将机器学习和AI工具引入业务不同方面的必要性。
我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。