广东大专自主招生大数据考数据结构与算法，数据库原理，会计考会计基础知识，财税法规。1、数据结构与算法：主要测试考生对数据结构和算法的理解和应用能力。2、数据库原理：主要测试考生对关系数据库、SQL语言、数据库设计和优化等方面的掌握程度。3、会计基础知识：主要测试考生对会计基础知识（如会计核算、财务报表分析等）的掌握程度。4、财税法规：主要测试考生对财税法规（如税法、会计法等）的理解和应用能力。
大数据专业专接本考试通常考查以下几个方面：1. 数据库：包括数据库设计原理、SQL语言、数据库管理和应用等方面的知识。2. 大数据技术：包括Hadoop、Spark等大数据处理和计算框架，以及NoSQL数据库、数据挖掘、机器学习、人工智能等相关技术。3. 编程语言：通常考察Java、Python等编程语言的基本语法、函数和类的使用等。4. 统计学：包括基本的概率论、数理统计等方面的知识，以及数据分析方法和技巧。5. 项目管理：包括项目规划、需求分析、项目开发过程管理、项目文档编写等方面的知识。除了上述的知识点，大数据专业专接本考试也会考查学生的综合素质，如英语能力、领导力、沟通能力、团队协作能力等。需要注意的是，不同院校、不同地区对于大数据专业专接本考试的具体内容、难度以及考试形式可能有所不同，具体以当地相关政策和规定为准。
2022年想做大数据工程技术人员报计算机类专业。数据科学与大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科。
大数据工程工程技术人员工作任务职责取决于工作在数据流的哪一个环节。从数据上游到数据下游，大致工作内容就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现数据采集-数据清洗-数据存储-数据分析统计-数据可视化等几个方面的功能。
1、数据采集：
数据采集是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。数据包括RFID数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
2、数据清洗：
一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填；一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息；.一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。
3、数据存储：
清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。
4、数据分析统计：
数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。
5、数据可视化：
用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"数据分析统计"的数据。
大数据的就业范围广，可以选择岗位很多。
如：大数据发展工程师，操作工程师、大数据架构师、工程师、BI工程师、数据挖掘工程师、ETL开发工程师、Spark开发工程师等等。
虽然大数据的就业前景很好，但掌握大数据开发技术也是前提。否则，不管这个行业发展得多好，有多少工作机会，都和你没有关系。
上海会计自学考试主要有课程内容，仅作参考，具体看报考学校官方通知为标准：
103708中国近现代史规划纲要
203709马列主义基本概念总论
300015英文（二）
00016日语（二）
404183摡率论与概率统计（经管类）
504184离散数学（经管类）
600051智能管理系统中计算机技术含上机操作考评（00052）
700150金融理论与操作实务
800158资产报告评估
900159高级财务会计
1000160会计学原理
1100161财务报告分析（一）
1200058市场营销
1300162会计制度设计
1400149国际贸易理论与操作实务
1506999论文
自考学校许多，专业也有许多，能够根据自己的需求和自身的爱好来选校和专业。自考考试具备高度的开放式和协调能力，能够顾及到不一样学历、不一样学习能力的考生学习进取的需求，很多省都容许考生与此同时报考好几个专业。但考生与此同时报考好几个专业时要量力而为科学安排。
考生应分别报考大专、本科自考各专业，也可以同时报考同一专业的专科和本科段，但毕业的时候必须要先获得专科学历证书之后才能领到本科毕业证书。一部分省份现在开始执行自考大专本科毕业证书与此同时申请办理规章制度，减少考生调查取证时长。
凡户籍或所在单位在本市的中华人民共和国的中国公民，坚持不懈四项基本原则，喜爱社会主义社会中华民族，遵规守纪，甘为中华民族四个现代化基本建设作出贡献者，不会受到胎儿性别、年纪、岗位、中华民族和已教育程度限制，都可报考。
大数据技术与应用专升本的话，可以报考计算机类的相关专业，比如说物联网技术，计算机科学与技术等
上海财经大学自考大数据与会计专业有哪些考试课程？上海财经大学自考大数据与会计专业专科考试课程：*（00157）管理会计（一）、*（12656）毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、*（00009）政治经济学（财经类）、*（00018）计算机应用基础、*（00146）中国税制、*（03706）思想道德修养与法律基础、 *（00041）基础会计学、*（00155）中级财务会计、*（00012）英语（一）、*（00020）高等数学（一）、*（00060）财政学、*（00144）企业管理概论、*（04729）大学语文等，带“*”说明这些课程都是全国统考课程。自考课程1、公共基础课：所有专业或者同类专业应考者都必须参加的课程。如《马克思主义基本原理概论》、《中国近代史纲要》、《英语（二）》、《政治经济学》等。公共课虽然不一定同所学专业有直接联系，但它是培养德、智、体全面发展人才，为进一步学习其他内容提供方法论不可少的课程。2、专业基础课：该专业考生要学习的基础理论、基本知识和基本技能的课程。基础课是为了应考者掌握专业的知识，学习专业的科学技术，发展我们有关能力打下基础。像工商企业管理（本）专业中的《管理学原理》和电子商务专业的《电子商务基础与应用》这类的，就属于基础课了。3、专业课：同专业知识、技能直接联系的基本课程（简称专业课）。4、选修课：有限制的选择自己需要的科目进行学习。选修科目的选择是有限制的，只能在专业考试计划规定的课程内选择。简单说就是给我们一些选修科目，自己挑着学。考生根据自己的能力和兴趣选择想考的科目。学习考试安排建议1、把近1年的考试计划拿到手，分上下半年，安排好自己的学习计划。计划毕竟是计划，不可能完全和现实一致，但是有了上述的安排，相信可以克服很多盲目性。2、课程的难度和学分成正比，由易到难，循序渐进安排自己的学习。3、公共课尽量放在后面考，一般公共课是上下半年都开考的，关键时刻可以起到调节作用，比如自己要考的专业课没有开考，就不必空等半年了。教务老师整理的上海财经大学自考大数据与会计专业有哪些考试课程的内容到此就结束了，针对自考的学员，可能介绍的信息还不够全面，想要了解更多的相关信息，可以点击下方推荐话题，或者关注我们的官方微信，也可以咨询24H人工在线客服！自考/成人高考有疑问、不知道如何选择主考院校及专业、不清楚自考/成考当地政策，点击底部咨询官网老师，免费领取复习资料：
大学英语、大学计算机、大学语文 、大学计算机、大学高等数学。
普通高校大专大三的学生参加专升本文科考：大学英语、大学计算机、大学语文 。理科考：大学英语、大学计算机、大学高等数学。
统招专升本考试的选拔工作各省份各有不同，现基本上由各省教育考试院主持举办，统一考试。个别省份如上海，从2013年起改由各本科院校出卷选拔。各省每年的统招专升本招生计划根据教育部统一下达的普通高等教育分学校分专业招生计划。
成考专升本，“专升本”招生是指具备大学本科办学资格的高校，根据国家下达的招生计划，以国民教育系列高等学校的大学专科毕业生及以上学历者为对象，通过成人高校“专升本”统一考试进行录取的本科招生类别。
所获文凭国家承认，文凭硬度相对还比较高，在工资、人事待遇、考研究生、考证、考公务员、考事业编、出国留学、职称评定以及其他方面与普通本科具有同等效力。
自考专升本，高等教育自学考试，简称自学考试或自考，是中国的一种对自学者进自考专升本毕业证书行以学历考试为主的，个人自学、社会助学和国家考试相结合的高等教育考试制度。该制度创立于20世纪80年代初，是新型的开放式的社会化教育形式。
参加考试者不受性别、年龄、职业、种族、民族和已受教育程度的限制。已为美国、英国、法国、德国、日本、澳大利亚、加拿大等众多国家的认可和承认。
扩展资料：
专升本分为两种类型：第一类是普通高等教育专升本（亦称统招专升本），考试对象仅限于各省、直辖市、全日制普通高校（统招入学）的专科应届毕业生。
个别省份的命名有所差别，如河北省称为普通高校专接本，广东省称为普通高校专插本，江苏省称为普通高校专转本，其余省份皆称为普通高校专升本。
第二类是成人高等教育专升本，其拥有四种途径：包括自考专升本、成人高考专升本（分业余和函授两种学习方式）、网络教育专升本（远程教育）、开放大学（原广播电视大学）专升本。
参考资料：百度百科-专升本考试
大数据专业，是新兴专业，可能自考专业还为没有来得及开办，所以应该大多数学校没有开办相应自考专业！具体你可以咨询当地的自考办！
具体看报考哪个学校在看是否有这个专业具体登录自考教育考试院网站进行查询希望回答能够帮助你你也可以追问
考试科目：大学英语、大学计算机、大学语文 、大学计算机、大学高等数学。
报考成考专升本的学生需具有国民教育系列大学专科及以上毕业证书。此类毕业证书包括：普通高等教育专科、高等教育自学考试、成人高考、网络教育等属于国民教育系列的大专及大专以上文凭。
成考专升本考生在规定年限内修满专业规定学分，并通过考试者，将获得由各成人高校颁发的经过教育部电子注册的大学本科文凭，符合学位申请条件者将获得学士学位证书。
1、报名条件
普通专升本（统招）：本省的应届全日制专科毕业生且能如期毕业的学生 成教（成人高考）专升本：现场确认前取得国民教育系列的专科毕业证 自学专升本：有专科毕业证书或学籍 网络教育专升本：有专科毕业证书或学籍
2、含金量
普通专升本（统招）：含金量高，属于全日制统招学历 成教（成人高考）专升本、自学专升本、网络教育专升本：自考、成交、网络教育均属于成人类文凭，一般用人单位只会区分全日制和非全日制文凭，
而这三种都属于国家承认的非全日制文凭，但是自考盖两个章（省自考委员会和学校），且无学籍可查，成教和网络教育只盖学校的章，学信网可以查到。
参考资料来源：百度百科-专升本考试
大数据工程师
可以考取财会类的资格证书，主要就是会计师证，大数据与财务管理也是财务管理的一个分支专业，跟财务管理专业其实是差不多的。
大数据与财务管理是大学里面的专科专业，主要研究如何通过计划、决策、控制、考核、监督等管理活动对资金运动进行管理。
高等学校是大学、学院、独立学院、高等职业技术大学、高等职业技术学院、高等专科学校的统称，简称高校。从学历和培养层次上讲，包括专科、本科、硕士研究生、博士研究生。其中大学一般指综合型普通高等院校。
学院包括了医学院、工学院、商学院、师范学院、青年政治学院、管理学院、农学院、政法学院、警察学院、旅游学院、戏曲学院、音乐学院、交通学院、美术学院，高职高专院校包括职业技术学院、职业学院、高等专科学校等。
大数据需要考专业人员分析认证；数据科学专业成就认证；工程方面分析和优化（CPEE）证书；挖掘大规模数据集研究生证书；优化大数据分析证书；EMC数据科学家助理（EMCDSA）；Cloudera认证专家。
大数据需要学习的证书：
1、专业人员分析认证-INFORMS
CAP认证是一个严格的通用分析认证。它证明了对分析过程的端到端理解，从构建业务和分析问题到获取数据，方法，模型构建，部署和模型生命周期管理。它需要完成CAP考试（这个考试可以在100多个国家的700多个计算机的测试中心进行）和遵守CAP的道德规范。
2、数据科学专业成就认证-Columbia University
这个数据科学认证是由TheFU基金会工程与应用科学学院和哥伦比亚大学艺术与科学研究生院联合提供的。该计划包括四个课程：数据科学算法（CS/IEOR），概率与统计（STATS），机器学习数据科学（CS）和探索性数据分析和可视化（STATS）。
3、工程方面分析和优化（CPEE）证书–INSOFE
这个密集的18周课程，其中包括10个课程（讲座和实验室）为学习者分析的各个方面，包括使用大数据使用Hadoop。它专注于R和Hadoop技能，以及统计建模，数据分析，机器学习，文本挖掘和优化技能。学习者将在一个真实世界的顶点项目中实施一系列的测试评估。
4、挖掘大规模数据集研究生证书-Stanford University
为软件工程师，统计学家，预测建模师，市场研究人员，分析专业人员，以及数据挖掘者设计，此认证需要四个课程，并演示掌握高效和强大的技术和算法，从大型数据集，如Web，社交，网络图和大型文档存储库等。这个证书通常需要一到两年的时间才能获得。
5、分析证书：优化大数据-University of Delaware
主要面向商业，营销和运营经理，数据分析师和专业人士，金融业专业人士和小企业主本科课程。该计划汇集了统计，分析，书面和口头沟通技巧。它向学习者介绍了分析大数据集所需的工具，涵盖了将数据导入分析软件包，探索性图形和数据分析，构建分析模型，找到最佳模型以解释变量之间的相关性等主题。
6、EMC数据科学家助理（EMCDSA）)-EMC
EMCDSA认证表明个人作为数据科学团队成员参与和贡献大数据项目的能力。它的内容：部署数据分析生命周期，将业务挑战重构为分析挑战，应用分析技术和工具来分析大数据并创建统计模型，选择适当的数据可视化等。
7、Cloudera认证专家：数据科学家（CCP：DS）-Cloudera
CCP：DS证书展示了精英层面使用大数据的技能。它需要通过一个评估基础数据科学主题知识的书面考试。他们还必须在数据科学挑战中，通过设计和开发同行评估的生产就绪的数据科学解决方案，并在真实条件下证明他们的能力。这个挑战必须在完成笔试后24个月内通过，并且每年中的每隔一个季度提供两次机会。
8、Cloudera Apache Hadoop认证开发人员（CCDH）-Cloudera
CCDH认证演示了开发人员写入，维护和优化Apache Hadoop开发项目的技术知识，技能和能力。获得这个认证需要通过90分钟时限的50到55个活动问题的笔试。每个测试包括至少五个未评分的实验问题。
9、Cloudera Apache Hadoop认证管理员（CCAH）-Cloudera
CCAH认证演示管理员的技术知识，技能和能力配置，部署，维护和保护Apache Hadoop集群和构成Cloudera企业数据中心的生态系统项目。获得认证需要通过90分钟时限的60个问题的书面考试。
10、Cloudera Apache HBase（CCSHB）认证专家-Cloudera
CCSHB认证演示了使用Apache HBase的技术知识，技能和能力，包括核心HBase概念，数据模型，架构，模式设计，API和管理。获得认证需要通过90分钟时间限制的45个问题的书面考试。
11、Revolution REnterprise Professional–Revolution Analytics
主要内容：此认证证明了对高级分析项目使用R统计语言的能力，包括分析大数据，数据分析生命周期，高级分析的理论和方法以及统计建模的战略和实践方面。该认证要求通过包含60个选择题和90分钟时间限制的tt笔考试。
12、Vertica大数据解决方案V1-HP
此认证验证可以让学习者部署和管理Vertica Analytics Platform，帮助组织优化和利用大数据分析获利。其验证学习者可以：识别和描述Vertica架构的关键功能，安装平台，识别字符和确定Vertica中使用的投影的特征，描述如何将数据加载到Vertica，阐述Vertica集群管理概念，描述备份/恢复和资源管理，并确定如何监视和故障排除。此认证需要在90分钟内通过包含50个选择题的考试。
13、Vertica大数据解决方案管理员V1-HP
此认证证实学习者可以管理Vertica Analytics Platform，并验证其是否可以执行高级管理任务，包括：手动投影设计，诊断，高级故障排除和数据库调优。该认证要求在100分钟内通过包含60个选择题的考试。
14、IBM认证的数据架构师-大数据
IBM认证数据架构师-大数据IBM专业认证计划。
15、IBM认证的数据工程师-大数据
IBM认证的数据工程师-大数据IBM专业认证计划。
16、大数据专业人员的SAS认证
SAS认证的大数据专业数据科学。
大讲台大数据培训为你解答：简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。关键作用是什么？挖掘出各个行业的关键路径，帮助决策，提升社会（或企业）运作效率。最初是在怎样的场景下提出？在基础学科经历信息快速发展之后，就诞生了“大数据”的说法。但其实是随着数据指数级的增长，尤其是互联网商业化和传感器移动化之后，从大数据中挖掘出某个事件现在和未来的趋势才真正意义上被大众所接触。大数据技术包含的内容概述？非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。大数据技术学习路线指南：大数据技术的具体内容？分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）分布式程序设计（包含：ApachePig或者Hive）分布式文件系统（比如：GoogleGFS）多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）集成开发环境（比如：R-Studio）程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）调度协调架构工具（比如：ApacheAurora）机器学习（常用的有ApacheMahout或H2O）托管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）安全管理（常用的有Gateway）大数据系统部署（可以看下ApacheAmbari）搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）多种数据库的演变（MySQL/Memcached）商业智能（大力推荐：Jaspersoft）数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）大数据处理算法（10大经典算法）大数据中常用的分析技术？A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、神经网络、神经分析、优化、模式识别、预测模型、回归、情绪分析、信号处理、空间分析、统计、模拟、时间序列分析
大数据采集、大数据技术、大数据安全、大数据应用。大数据分析师考试考，客观题(单选+多选)、主观题(简答题+论述题)。考试科目是大数据采集、大数据技术、大数据安全、大数据应用。
大数据专业专接本考试通常考查以下几个方面：1. 数据库：包括数据库设计原理、SQL语言、数据库管理和应用等方面的知识。2. 大数据技术：包括Hadoop、Spark等大数据处理和计算框架，以及NoSQL数据库、数据挖掘、机器学习、人工智能等相关技术。3. 编程语言：通常考察Java、Python等编程语言的基本语法、函数和类的使用等。4. 统计学：包括基本的概率论、数理统计等方面的知识，以及数据分析方法和技巧。5. 项目管理：包括项目规划、需求分析、项目开发过程管理、项目文档编写等方面的知识。除了上述的知识点，大数据专业专接本考试也会考查学生的综合素质，如英语能力、领导力、沟通能力、团队协作能力等。需要注意的是，不同院校、不同地区对于大数据专业专接本考试的具体内容、难度以及考试形式可能有所不同，具体以当地相关政策和规定为准。