大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題,，就是關(guān)于金融數(shù)據(jù)與機(jī)械工程的問題,，于是小編就整理了4個相關(guān)介紹金融數(shù)據(jù)與機(jī)械工程的解答,，讓我們一起看看吧,。

金融工程和機(jī)械制造及其自動化哪個好？

　就實(shí)用性而言,，金融工程要好,，后者的話，大多是理論,，從事工作的話,，一般的流程也是從銷售到人事管理，要是覺得自己交流能力強(qiáng),，可以考慮,。　　機(jī)械的話,，好找工作,，但是發(fā)展的空間小，也可以走設(shè)計(jì)這方面,?！　∪收咭娙手钦咭娭牵瑱?quán)衡下你自己的自身?xiàng)l件以及未來的規(guī)劃再選擇吧,。

關(guān)于選機(jī)械專業(yè)還是金融專業(yè)的問題？

　　就實(shí)用性而言,，我推薦后者,，前者的話，大多是理論,，從事工作的話,，一般的流程也是從銷售到人事管理，要是覺得自己交流能力強(qiáng),，可以考慮,。　　機(jī)械的話,，好找工作,，但是發(fā)展的空間小，也可以走設(shè)計(jì)這方面,?！　∪收咭娙手钦咭娭牵瑱?quán)衡下你自己的自身?xiàng)l件以及未來的規(guī)劃再選擇吧,。

大數(shù)據(jù)是未來金融專業(yè)人士必備的技能嗎,？

大數(shù)據(jù)對于專業(yè)人士來說是一個工具，依托于大數(shù)據(jù)分析能夠得到較全面的結(jié)論,，因此對于數(shù)據(jù)的挖掘,，篩選是必不可少的。因?yàn)楹芏嗄茉诿嫔蠑[出來數(shù)據(jù)都是經(jīng)過修飾,，整合等手續(xù),，未必是你想要的，點(diǎn)到為止,。

為什么數(shù)據(jù)前面加個大,？

不加大你不點(diǎn)，不加大不時髦,，不加大不夠大!

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)是商業(yè)分析,，而不是技術(shù)和工具問題，大數(shù)據(jù)時代,，數(shù)據(jù)價(jià)值和驅(qū)動才是我們每個分析師應(yīng)該關(guān)注的問題,。

大數(shù)據(jù)時代的有些未來是可以預(yù)見的。

第一是數(shù)據(jù)庫能力的提升,。谷歌的 Spanner和亞馬遜的 Redshift都體現(xiàn)了這種變化：數(shù)據(jù)庫的能力越來越強(qiáng),，它可以解決很多大數(shù)據(jù)的問題。

第二點(diǎn)是大數(shù)據(jù)平臺的發(fā)展非常強(qiáng)調(diào)實(shí)時性,。流計(jì)算現(xiàn)在變得非常重要,，我個人很看好流計(jì)算的發(fā)展。

第三點(diǎn)是 AI給大數(shù)據(jù)準(zhǔn)備了什么,。谷歌的一篇論文中說到,，我們可以通過 AI技術(shù)給大數(shù)據(jù)建立更好的索引。我認(rèn)為,，AI促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展和大數(shù)據(jù)融合將來是個很重要的方向

不請自來,，如有冒犯，敬請?jiān)?，謝謝,！

個人認(rèn)為是的，下面我們分析一下原因,。

金融的本質(zhì)是資金的融通,，即有閑置資金的所有者將資金的使用權(quán)讓渡給資金的使用者，資金使用者通過使用這些資金實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大再生產(chǎn)獲得收益,，并返還本金和使用權(quán)費(fèi)用的過程,。而這個過程，如何對這個使用權(quán)費(fèi)進(jìn)行定價(jià),，就非常重要了,，畢竟資金的所有者讓渡了使用權(quán)和占有權(quán)，是需要一段時間才能獲得使用權(quán)的收益,，在這個一段時間里面,，存在著巨大的不確定性,，這個不確定性，就是風(fēng)險(xiǎn),，金融活動能否運(yùn)轉(zhuǎn)下去,，就在于如何對這種不確定性進(jìn)行定價(jià)，歸結(jié)來就是風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的問題,。如何對風(fēng)險(xiǎn)定價(jià),，關(guān)鍵是有充足的信息，以盡可能地降低不確定性,，為風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)提供足夠的支撐,。 這里，信息的準(zhǔn)確性,、充分性和及時性,，決定了風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的有效性和準(zhǔn)確性，而大數(shù)據(jù)技術(shù),，恰錢能夠顛覆性提高信息的準(zhǔn)確性,、充分性和及時性。

首先,，從數(shù)據(jù)獲取上,，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來源將更加豐富，這些數(shù)據(jù),，不再僅僅是我們常規(guī)的文字性信息,，它還包括圖片、音頻,、視屏等各種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),，提供的數(shù)據(jù)將更加充分，更加多元化,。

其次,，從數(shù)據(jù)緯度上，大數(shù)據(jù)將利用客戶畫像,，從客戶的消費(fèi)行為,、社交行為、金融行為,、生活等行為,，以及這些行為間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，甚至包括這些行為諸如經(jīng)濟(jì),、文化,、環(huán)境等各類之間的交互，從而全面展示客戶的屬性,，在各類風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型中,，更能夠擬合現(xiàn)實(shí),，風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)也更加有效和準(zhǔn)確。

再次,，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的結(jié)合,，計(jì)算能力大為提高，能極快地獲得模型結(jié)果,，提高風(fēng)險(xiǎn)決策的效率,，從而提高客戶滿意度,。

再次,，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合，通過機(jī)器學(xué)習(xí),，一些標(biāo)準(zhǔn)化的流程,，甚至一些復(fù)雜的流程，均可以通過人工智能來執(zhí)行,，執(zhí)行效率更高,，結(jié)果更穩(wěn)定，整個金融活動將更加有效率,，對企業(yè)而言,，更可以節(jié)約成本。

因此,，不僅僅是大數(shù)據(jù),，未來包括人工智能、云計(jì)算會逐漸滲透金融活動的方方面面,，更多的從業(yè)人員會被技術(shù)替代,，而掌握大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能的知識和技能,，有助于金融從業(yè)人員增強(qiáng)在金融領(lǐng)域的競爭力,，畢竟再多的技術(shù)還是需要人來執(zhí)行，在具備金融專業(yè)知識背景下,，又能掌握大數(shù)據(jù)等技術(shù),，未來才會在機(jī)器替代人的過程中生存下來。

以上,，為本人的一點(diǎn)淺顯理解,，希望能幫到您 。

謝謝,！

為何在我國機(jī)械領(lǐng)域發(fā)展遠(yuǎn)落后于通訊IT金融等領(lǐng)域,？

什么容易做和來錢快就都做什么，大量的人去做一種認(rèn)為有前途的事情,，那自然而然就會很容易突破一些技術(shù)難題,，越是耗費(fèi)精力而且回報(bào)率不高的越是沒有人去做,，通訊和互聯(lián)網(wǎng)方面其實(shí)相對來說輕松和熱度高一些，因?yàn)楸灰恍┤苏J(rèn)為屬于高端科技,，而機(jī)械行業(yè)被認(rèn)為是基礎(chǔ)落后的行業(yè),。

因?yàn)樵诤芏嗳苏J(rèn)為軟件和通訊行業(yè)都比較高端，很多人覺得機(jī)械行業(yè)屬于低端基礎(chǔ)的,，所以很多人都選擇去學(xué)習(xí)和從事計(jì)算機(jī)軟件和通訊服務(wù),，對于被認(rèn)為是低端行業(yè)的機(jī)械方面沒有太多的興趣，從事機(jī)械行業(yè)的人在減少,，特別是一些精英人士都不愿意選擇機(jī)械行業(yè),，人才大量集中在互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)和軟件以及通訊服務(wù)上面。

潛意識的認(rèn)為機(jī)械行業(yè)沒有太大的前途,，認(rèn)為機(jī)械行業(yè)只是屬于技工不屬于高端人才,，所以現(xiàn)在的年輕人學(xué)生都選擇去學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)軟件服務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)和通訊類專業(yè),，愿意學(xué)習(xí)機(jī)械類專業(yè)的人很少,，這也導(dǎo)致了發(fā)展緩慢，而且機(jī)械專業(yè)效益慢,，回報(bào)率沒有互聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的專業(yè)回報(bào)率高,，什么容易找工作和高回報(bào)，以及認(rèn)為屬于高大上的的職業(yè)越多人選擇,。

機(jī)械專業(yè)其實(shí)就是在工作待遇上比不了服務(wù)行業(yè),，而很多人學(xué)習(xí)一種專業(yè)其實(shí)第一想法就是能出去找一個好的工作養(yǎng)家糊口，第二才會想到自己的專業(yè)能給社會帶來多少貢獻(xiàn),，所以當(dāng)然想著什么來錢輕松有面子的行業(yè)了,，大多數(shù)人的潛意識就是覺得機(jī)械專業(yè)比不上IT和通訊方面的高大上。

大多數(shù)人認(rèn)為機(jī)械行業(yè)你做到極致了最多就是一個技工而已,，技工就是工人的意思,，很多人不愿意接受這樣的身份，被認(rèn)為是從事機(jī)械行業(yè)沒有前途,，沒有了人才的進(jìn)入,，機(jī)械行業(yè)很難快速發(fā)展，沒有人才的注入就是這樣,，現(xiàn)在的人愛面子還有為了更好的待遇,，當(dāng)然會選擇好的容易獲利的行業(yè)，這個完全可以理解,，只是機(jī)械行業(yè)沒有人愿意做其實(shí)還有一個原因就是因?yàn)榄h(huán)境的原因,，社會風(fēng)氣決定了結(jié)果。

機(jī)械領(lǐng)域難點(diǎn)不是設(shè)計(jì)，而是材料,、算法,、工藝等基礎(chǔ)科學(xué)。材料需要大量試驗(yàn),，還不一定能成功,，耗時費(fèi)力，吃力不討好,，多數(shù)國內(nèi)廠家,，要么沒錢投，要么舍不得投錢試驗(yàn),。

算法,，一方面是經(jīng)驗(yàn)積累，另一方面是理論研究要足夠深入,。也就是說需要專門研究算法的數(shù)學(xué)人才長期研究,。需要人才和資金,，而且無法很快回收投資,。

而工藝，一方面需要長期試驗(yàn),，另一方面大都需要精密加工或者先進(jìn)的工藝設(shè)備,。同樣需要大量投資，而且先進(jìn)的工藝設(shè)備不好買,，甚至買不到,，而研發(fā)工藝設(shè)備一樣需要大量投資。

總之,，這三樣都需要長期積累,，無法速成，而且需要長期投資,，無法快速回收投資,。

到此，以上就是小編對于金融數(shù)據(jù)與機(jī)械工程的問題就介紹到這了,，希望介紹關(guān)于金融數(shù)據(jù)與機(jī)械工程的4點(diǎn)解答對大家有用,。