‘壹’ 大数据与审计主要学什么
大数据与审计主要学习的内容包括以下几个方面：
数学与统计基础：
高等数学：为后续的数据分析和算法学习打下坚实的数学基础。
概率论与数理统计：掌握概率分布、假设检验、方差分析等统计方法，为数据分析提供理论支持。
计算机与编程技能：
大学英语：提升英语能力，有助于阅读国际前沿的审计和数据科学文献。
数据科学基础：了解数据科学的基本概念和方法。
Python数据处理编程：学习使用Python进行数据处理和分析。
统计学与R语言：掌握R语言在统计分析中的应用。
审计与数据分析专业知识：
应用回归分析：学习回归分析的方法和应用，用于审计中的数据分析。
审计大数据采集与处理：掌握大数据的采集、清洗、转换和存储技术。
机器学习与模式识别：了解机器学习算法和模式识别技术，用于审计中的异常检测和风险评估。
数据挖掘：学习数据挖掘的方法和工具，发现数据中的隐藏模式和知识。
算法与应用：深入研究各种算法的原理和应用场景。
审计实务与软件应用：
财务会计、审计基础、会计电算化、企业财务审计、内部审计实务等课程，帮助学生掌握审计的基本理论和实务操作。
审计软件应用：学习使用审计软件进行审计工作的自动化和高效化。
扩展课程体系：
如会计报表分析、审计案例分析等，进一步增强学生的审计实践能力和案例分析能力。
综上所述，大数据与审计专业旨在培养学生具备扎实的数学与统计基础、熟练的计算机与编程技能、深厚的审计与数据分析专业知识，以及丰富的审计实务与软件应用能力。
‘贰’ 这几种大数据与会计有什么区别
从职业教育出发，会计专业今年更名为大数据与会计专业，后面带括号指的是专业方向，主体内容还是会计专业的内容。会计专业中又分为几个领域：会计理论、会计电算化、财务管理、审计、注册会计师专门化，这个主要是术业专攻的问题，看你自己的兴趣，注册会计师专门化的方向更专业一点。