世界播报:大数据技术的专科院校排名 会计专业专科院校排名

2023-02-07 12:24:49 来源:教育在线

今天,大学路小编为大家带来了大数据技术的专科院校排名 会计专业专科院校排名,希望能帮助到广大考生和家长,一起来看看吧!


(资料图片)

会计专业专科院校排名

1.郑州工商学院。

2.武汉学院。

3.西安培华学院。

4. 文华学院。

5.武昌首义学院。

6.西京学院。

7.仰恩大学。

8.三亚学院。

拓展资料:

关系型数据库、基础会计、财政与金融基础知识、税收基础、统计基础知识、经济法律法规、会计基本技能、企业财务会计、财务管理、*与非营利组织会计、会计电算化、审计基础知识、会计模拟实习、会计岗位实习、企业管理基础知识、成本会计、工业经济学基础知识、成本会计模拟、流通业会计实务、商品知识、商业会计模拟、金融业会计实务、商业银行业务、金融市场银行会计模拟等。

参考资料: 会计专业-百度百科

大专计算机专业哪个学校最好

1、北京信息职业技术学院

该校成立于1954年,是国家示范性高等职业院校、国家“双高计划”建设单位、北京市示范性高职院校。学院多个计算机类专业被认定为国家高职骨干专业,除了计算机网络技术专业外,还有软件技术、大数据技术与应用、计算机应用技术、移动应用开发、云计算技术与应用。学校位于帝都北京,拥有很多互联网企业,学计算机就业机会也会更多。

2、重庆电子工程职业学院

学校的软件技术口碑不错,很多学生都挺认可。计算机网络技术是学校的省级示范专业。电子校是重庆比较有特色且实力最好的专科院校,面积大,环境不错,周围的好大学很多,学习氛围挺好。

3、广东交通职业技术学院

该校成立于1959年,位于广州市,是国家骨干高职院校、国家优质专科高等职业院校、广东省一流高职院校。拥有中央财政支持职业教育基地1个、省级公共实训中心2个,省级高等职业教育实训基地17个。该校注重校企合作,所以毕业生就业前景广阔、就业率连续多年保持在99%以上。软件技术专业也是值得报考的计算机类专业,也被认定为了国家骨干高职专业。

4、无锡职业技术学院

学校在国内排名同样也不低,而且硬件软件设施都很好,教学严谨。学校的计算机系在新校区,环境很不错。很多无锡本地的企业都还是比较认可这所学校的毕业生的,计算机专业就业率挺高。

5、宁波职业技术学院

学校的计算机类专业还是不错的,比如软件技术、计算机应用技术等口碑都好,尤其是计算机应用技术是学校的国家示范专业,算是比较有特色的专业,毕业生就业率挺高的,主要是口碑也好。

以上内容参考: 百度百科-北京信息职业技术学院 、 百度百科-重庆电子工程职业学院 、 百度百科-广东交通职业技术学院 、 百度百科-无锡职业技术学院 、 百度百科-宁波职业技术学院

现在有哪些专科学校开设了大数据技术应用专业? - 百...

1、目前只有中国科学院大学等几个学校开设了“大数据技术与应用”专业,该专业将面向于科研发展及产业实践,培养信息技术与行业需求结合的复合型的大数据人才。不 2、不过同于普通本科生和研究生培养,该方向首先瞄准的是具有一定行业背景的带着相关行业数据应用问题的在职人员,不招收普通高中毕业生。

数据科学与大数据技术专业有哪些学校

大数据的时代,很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。在教育部公布的高校新增专业名单中,有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。 从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出,该专业学制都为四年,授予工学学位或理学学位。 第一批成功申请该专业的高校共有3所,为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学,于2016年2月获得教育部批准。 “大数据”专业学什么? 方向一�J 数据挖掘、数据分析&机器学习方向 方向二�J大数据运维&云计算方向 方向三�JHadoop大数据开发方向 精通任何方向之一者,均会 “ 前(钱)”途无量。 三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上,工作1年月薪可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万―50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径! “大数据”专业毕业以后干什么? 事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。 目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科,大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识,“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才:一是理论性的,主要是对数据科学中模型的理解和运用;二是实践性的,主要是处理实际数据的能力;三是应用性的,主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
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