大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于金融数据与机械工程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍金融数据与机械工程的解答，让我们一起看看吧。
金融工程和机械制造及其自动化哪个好？
就实用性而言，金融工程要好，后者的话，大多是理论，从事工作的话，一般的流程也是从销售到人事管理，要是觉得自己交流能力强，可以考虑。 机械的话，好找工作，但是发展的空间小，也可以走设计这方面。 仁者见仁智者见智，权衡下你自己的自身条件以及未来的规划再选择吧。
关于选机械专业还是金融专业的问题？
就实用性而言，我推荐后者，前者的话，大多是理论，从事工作的话，一般的流程也是从销售到人事管理，要是觉得自己交流能力强，可以考虑。 机械的话，好找工作，但是发展的空间小，也可以走设计这方面。 仁者见仁智者见智，权衡下你自己的自身条件以及未来的规划再选择吧。
大数据是未来金融专业人士必备的技能吗？
大数据对于专业人士来说是一个工具，依托于大数据分析能够得到较全面的结论，因此对于数据的挖掘，筛选是必不可少的。因为很多能在面上摆出来数据都是经过修饰，整合等手续，未必是你想要的，点到为止。
为什么数据前面加个大？
不加大你不点，不加大不时髦，不加大不够大!
数据分析的本质是商业分析，而不是技术和工具问题，大数据时代，数据价值和驱动才是我们每个分析师应该关注的问题。
大数据时代的有些未来是可以预见的。
第一是数据库能力的提升。谷歌的 Spanner和亚马逊的 Redshift都体现了这种变化：数据库的能力越来越强，它可以解决很多大数据的问题。
第二点是大数据平台的发展非常强调实时性。流计算现在变得非常重要，我个人很看好流计算的发展。
第三点是 AI给大数据准备了什么。谷歌的一篇论文中说到，我们可以通过 AI技术给大数据建立更好的索引。我认为，AI促进大数据发展和大数据融合将来是个很重要的方向
不请自来，如有冒犯，敬请原谅，谢谢！
个人认为是的，下面我们分析一下原因。
金融的本质是资金的融通，即有闲置资金的所有者将资金的使用权让渡给资金的使用者，资金使用者通过使用这些资金实现扩大再生产获得收益，并返还本金和使用权费用的过程。而这个过程，如何对这个使用权费进行定价，就非常重要了，毕竟资金的所有者让渡了使用权和占有权，是需要一段时间才能获得使用权的收益，在这个一段时间里面，存在着巨大的不确定性，这个不确定性，就是风险，金融活动能否运转下去，就在于如何对这种不确定性进行定价，归结来就是风险定价的问题。如何对风险定价，关键是有充足的信息，以尽可能地降低不确定性，为风险定价提供足够的支撑。 这里，信息的准确性、充分性和及时性，决定了风险定价的有效性和准确性，而大数据技术，恰钱能够颠覆性提高信息的准确性、充分性和及时性。
首先，从数据获取上，大数据的数据来源将更加丰富，这些数据，不再仅仅是我们常规的文字性信息，它还包括图片、音频、视屏等各种非结构化的数据，提供的数据将更加充分，更加多元化。
其次，从数据纬度上，大数据将利用客户画像，从客户的消费行为、社交行为、金融行为、生活等行为，以及这些行为间的关联关系，甚至包括这些行为诸如经济、文化、环境等各类之间的交互，从而全面展示客户的属性，在各类风险定价模型中，更能够拟合现实，风险定价也更加有效和准确。
再次，大数据与云计算的结合，计算能力大为提高，能极快地获得模型结果，提高风险决策的效率，从而提高客户满意度。
再次，大数据与人工智能的结合，通过机器学习，一些标准化的流程，甚至一些复杂的流程，均可以通过人工智能来执行，执行效率更高，结果更稳定，整个金融活动将更加有效率，对企业而言，更可以节约成本。
因此，不仅仅是大数据，未来包括人工智能、云计算会逐渐渗透金融活动的方方面面，更多的从业人员会被技术替代，而掌握大数据、云计算和人工智能的知识和技能，有助于金融从业人员增强在金融领域的竞争力，毕竟再多的技术还是需要人来执行，在具备金融专业知识背景下，又能掌握大数据等技术，未来才会在机器替代人的过程中生存下来。
以上，为本人的一点浅显理解，希望能帮到您 。
谢谢！
为何在我国机械领域发展远落后于通讯IT金融等领域？
什么容易做和来钱快就都做什么，大量的人去做一种认为有前途的事情，那自然而然就会很容易突破一些技术难题，越是耗费精力而且回报率不高的越是没有人去做，通讯和互联网方面其实相对来说轻松和热度高一些，因为被一些人认为属于高端科技，而机械行业被认为是基础落后的行业。
因为在很多人认为软件和通讯行业都比较高端，很多人觉得机械行业属于低端基础的，所以很多人都选择去学习和从事计算机软件和通讯服务，对于被认为是低端行业的机械方面没有太多的兴趣，从事机械行业的人在减少，特别是一些精英人士都不愿意选择机械行业，人才大量集中在互联网计算机和软件以及通讯服务上面。
潜意识的认为机械行业没有太大的前途，认为机械行业只是属于技工不属于高端人才，所以现在的年轻人学生都选择去学习计算机软件服务，互联网和通讯类专业，愿意学习机械类专业的人很少，这也导致了发展缓慢，而且机械专业效益慢，回报率没有互联网有关的专业回报率高，什么容易找工作和高回报，以及认为属于高大上的的职业越多人选择。
机械专业其实就是在工作待遇上比不了服务行业，而很多人学习一种专业其实第一想法就是能出去找一个好的工作养家糊口，第二才会想到自己的专业能给社会带来多少贡献，所以当然想着什么来钱轻松有面子的行业了，大多数人的潜意识就是觉得机械专业比不上IT和通讯方面的高大上。
大多数人认为机械行业你做到极致了最多就是一个技工而已，技工就是工人的意思，很多人不愿意接受这样的身份，被认为是从事机械行业没有前途，没有了人才的进入，机械行业很难快速发展，没有人才的注入就是这样，现在的人爱面子还有为了更好的待遇，当然会选择好的容易获利的行业，这个完全可以理解，只是机械行业没有人愿意做其实还有一个原因就是因为环境的原因，社会风气决定了结果。
机械领域难点不是设计，而是材料、算法、工艺等基础科学。材料需要大量试验，还不一定能成功，耗时费力，吃力不讨好，多数国内厂家，要么没钱投，要么舍不得投钱试验。
算法，一方面是经验积累，另一方面是理论研究要足够深入。也就是说需要专门研究算法的数学人才长期研究。需要人才和资金，而且无法很快回收投资。
而工艺，一方面需要长期试验，另一方面大都需要精密加工或者先进的工艺设备。同样需要大量投资，而且先进的工艺设备不好买，甚至买不到，而研发工艺设备一样需要大量投资。
总之，这三样都需要长期积累，无法速成，而且需要长期投资，无法快速回收投资。
到此，以上就是小编对于金融数据与机械工程的问题就介绍到这了，希望介绍关于金融数据与机械工程的4点解答对大家有用。