大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)認(rèn)知暑假實(shí)習(xí)日志

開頭

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，相對(duì)于會(huì)計(jì)行業(yè)而言，也給予了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。另外一名會(huì)計(jì)專業(yè)的學(xué)生，我深覺自己是需要能夠掌握更多的技能和知識(shí)，才能在未來的職場中立于不敗之地。因此，我中,選擇了可以參加大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)認(rèn)知工作實(shí)習(xí)，我希望實(shí)際實(shí)踐來提升自己的能力。

第一天

第一天的實(shí)習(xí)通常是能介紹大數(shù)據(jù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用。我們所了解到，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以不解決會(huì)計(jì)師更合適地管理和分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，提高工作效率和準(zhǔn)確性。同時(shí)，大數(shù)據(jù)還可以幫助會(huì)計(jì)師發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)，提供更好的決策支持。

第二天

第二天的實(shí)習(xí)主要是學(xué)數(shù)據(jù)分析工具。我們不使用了Excel和Python來處理和分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。實(shí)踐，我深刻地感受到了數(shù)據(jù)分析工具的強(qiáng)大和便捷快速，可以不有所想提高數(shù)據(jù)處理和分析的效率。

第三天

第三天的實(shí)習(xí)比較多是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化工具。我們建議使用了Tableau和Power BI來制做圖表和報(bào)表，將數(shù)據(jù)完全呈現(xiàn)得更加直觀和通俗易懂。通過實(shí)踐，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化工具可以不好處會(huì)計(jì)師要好地理解和分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，才發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。

第四天

第四天的實(shí)習(xí)主要注意是學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們怎么學(xué)習(xí)了一些基本上的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性模型、決策樹和聚類分析等。是從實(shí)踐，我發(fā)現(xiàn)到機(jī)器學(xué)習(xí)算法也可以指導(dǎo)會(huì)計(jì)師更好地預(yù)測未來的趨勢和風(fēng)險(xiǎn)，可以提供好的決策支持。

第五天

第五天的實(shí)習(xí)主要注意是運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。我們建議使用Python和Scikit-learn來構(gòu)建體系一個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。實(shí)際實(shí)踐，我深沉地感覺到了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的強(qiáng)大和應(yīng)用價(jià)值，也可以幫助會(huì)計(jì)師好地管理和分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

第六天

第六天的實(shí)習(xí)比較多是學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)。我們所了解了一些基本是的人工智能技術(shù)，如自然語言理解、圖像識(shí)別和智能推薦等。實(shí)踐，我發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)可以不幫會(huì)計(jì)師好些地如何處理和分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，能提供好些的決策支持。

第七天

第七天的實(shí)習(xí)主要注意是應(yīng)用形式人工智能技術(shù)。我們不使用Python和TensorFlow來構(gòu)建體系一個(gè)智能財(cái)務(wù)報(bào)表生成系統(tǒng)。實(shí)踐，我哲理性地感覺到了人工智能技術(shù)的強(qiáng)大和應(yīng)用價(jià)值，可以幫會(huì)計(jì)師更合適地管理和分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

按照一周的實(shí)習(xí)，我哲理性地熟悉到了大數(shù)據(jù)技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值，也增加了自己的技能和知識(shí)。我也許，在未來的職場中，我是可以好些地應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)和機(jī)遇，為企業(yè)可以提供要好的財(cái)務(wù)管理和決策支持。