大數(shù)據(jù)與會(huì)計(jì)主要學(xué)習(xí)的課程有很多，主要包括基礎(chǔ)會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、成本會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)、智能財(cái)稅、會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)運(yùn)用、行業(yè)會(huì)計(jì)、出納實(shí)務(wù)、經(jīng)濟(jì)法、理財(cái)規(guī)劃、納稅籌劃、互聯(lián)網(wǎng)+會(huì)計(jì)綜合實(shí)訓(xùn)、Excel在會(huì)計(jì)中的應(yīng)用、ERP財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)一體化、大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析、智能審計(jì)、財(cái)務(wù)機(jī)器人等。會(huì)計(jì)主要研究會(huì)計(jì)理論知識(shí)，包括基本的會(huì)計(jì)概念、假設(shè)、原則，使學(xué)生能夠根據(jù)企業(yè)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)填制憑證、登記帳簿和編制會(huì)計(jì)報(bào)表，運(yùn)用所學(xué)的知識(shí)為企業(yè)降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本。例如：搜集與整理原始憑證、根據(jù)原始憑證編制記賬憑證、匯總編制資產(chǎn)負(fù)債表和現(xiàn)金流量表、為公司做好成本分析等。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)與會(huì)計(jì)的區(qū)別主要有以下三點(diǎn)：1、時(shí)間不同。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)和會(huì)計(jì)相比，大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)出現(xiàn)要晚一些，先有大數(shù)據(jù)后才有相關(guān)的會(huì)計(jì)需求。2、接觸不同。會(huì)計(jì)負(fù)責(zé)結(jié)賬核算已經(jīng)完成的資金活動(dòng)，并描述資金賬目，而財(cái)務(wù)則負(fù)責(zé)分析資金運(yùn)轉(zhuǎn)，并對(duì)未來資金做預(yù)算，而大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)對(duì)于數(shù)據(jù)接觸比較多。3、方式不同。大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，讓傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的工具得到了發(fā)展，從而變成大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)。大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)的相關(guān)解釋：1、會(huì)計(jì)學(xué)（大數(shù)據(jù)方向）前瞻性培養(yǎng)適應(yīng)當(dāng)今人工智能與大數(shù)據(jù)時(shí)代會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)和會(huì)計(jì)信息日益呈現(xiàn)海量數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)云計(jì)算化、會(huì)計(jì)智能決策等新型會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)特征。2、會(huì)計(jì)學(xué)（大數(shù)據(jù)方向）具備會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)專業(yè)理論知識(shí)、大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)人工智能與IT信息技術(shù) “文理工”專業(yè)知識(shí)和技術(shù)技能綜合為一身的新型高端復(fù)合型會(huì)計(jì)人才和會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者。3、畢業(yè)生適合在會(huì)計(jì)師事務(wù)所、證券公司、基金公司、商業(yè)銀行、上市公司、國(guó)有企業(yè)、事業(yè)單位、政府機(jī)關(guān)等企事業(yè)單位從事傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、金融投資領(lǐng)域工作，更能夠進(jìn)行復(fù)雜大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)邏輯處理和系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作。4、大量重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化的會(huì)計(jì)職能被替代，既能基于會(huì)計(jì)專業(yè)判斷又能融合大數(shù)據(jù)分析為企業(yè)做出有效決策的數(shù)據(jù)管理人員和分析師卻有著巨大缺口。