大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于金融數據與機械工程的問題，于是小編就整理了4個相關介紹金融數據與機械工程的解答，讓我們一起看看吧。
金融工程和機械制造及其自動化哪個好？
就實用性而言，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，可以考慮。 機械的話，好找工作，但是發展的空間小，也可以走設計這方面。 仁者見仁智者見智，權衡下你自己的自身條件以及未來的規劃再選擇吧。
關于選機械專業還是金融專業的問題？
就實用性而言，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，可以考慮。 機械的話，好找工作，但是發展的空間小，也可以走設計這方面。 仁者見仁智者見智，權衡下你自己的自身條件以及未來的規劃再選擇吧。
大數據是未來金融專業人士必備的技能嗎？
大數據對于專業人士來說是一個工具，依托于大數據分析能夠得到較全面的結論，因此對于數據的挖掘，篩選是必不可少的。因為很多能在面上擺出來數據都是經過修飾，整合等手續，未必是你想要的，點到為止。
為什么數據前面加個大？
不加大你不點，不加大不時髦，不加大不夠大!
數據分析的本質是商業分析，而不是技術和工具問題，大數據時代，數據價值和驅動才是我們每個分析師應該關注的問題。
大數據時代的有些未來是可以預見的。
第一是數據庫能力的提升。谷歌的 Spanner和亞馬遜的 Redshift都體現了這種變化：數據庫的能力越來越強，它可以解決很多大數據的問題。
第二點是大數據平臺的發展非常強調實時性。流計算現在變得非常重要，我個人很看好流計算的發展。
第三點是 AI給大數據準備了什么。谷歌的一篇論文中說到，我們可以通過 AI技術給大數據建立更好的索引。我認為，AI促進大數據發展和大數據融合將來是個很重要的方向
不請自來，如有冒犯，敬請原諒，謝謝！
個人認為是的，下面我們分析一下原因。
金融的本質是資金的融通，即有閑置資金的所有者將資金的使用權讓渡給資金的使用者，資金使用者通過使用這些資金實現擴大再生產獲得收益，并返還本金和使用權費用的過程。而這個過程，如何對這個使用權費進行定價，就非常重要了，畢竟資金的所有者讓渡了使用權和占有權，是需要一段時間才能獲得使用權的收益，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，就是風險，金融活動能否運轉下去，就在于如何對這種不確定性進行定價，歸結來就是風險定價的問題。如何對風險定價，關鍵是有充足的信息，以盡可能地降低不確定性，為風險定價提供足夠的支撐。 這里，信息的準確性、充分性和及時性，決定了風險定價的有效性和準確性，而大數據技術，恰錢能夠顛覆性提高信息的準確性、充分性和及時性。
首先，從數據獲取上，大數據的數據來源將更加豐富，這些數據，不再僅僅是我們常規的文字性信息，它還包括圖片、音頻、視屏等各種非結構化的數據，提供的數據將更加充分，更加多元化。
其次，從數據緯度上，大數據將利用客戶畫像，從客戶的消費行為、社交行為、金融行為、生活等行為，以及這些行為間的關聯關系，甚至包括這些行為諸如經濟、文化、環境等各類之間的交互，從而全面展示客戶的屬性，在各類風險定價模型中，更能夠擬合現實，風險定價也更加有效和準確。
再次，大數據與云計算的結合，計算能力大為提高，能極快地獲得模型結果，提高風險決策的效率，從而提高客戶滿意度。
再次，大數據與人工智能的結合，通過機器學習，一些標準化的流程，甚至一些復雜的流程，均可以通過人工智能來執行，執行效率更高，結果更穩定，整個金融活動將更加有效率，對企業而言，更可以節約成本。
因此，不僅僅是大數據，未來包括人工智能、云計算會逐漸滲透金融活動的方方面面，更多的從業人員會被技術替代，而掌握大數據、云計算和人工智能的知識和技能，有助于金融從業人員增強在金融領域的競爭力，畢竟再多的技術還是需要人來執行，在具備金融專業知識背景下，又能掌握大數據等技術，未來才會在機器替代人的過程中生存下來。
以上，為本人的一點淺顯理解，希望能幫到您 。
謝謝！
為何在我國機械領域發展遠落后于通訊IT金融等領域？
什么容易做和來錢快就都做什么，大量的人去做一種認為有前途的事情，那自然而然就會很容易突破一些技術難題，越是耗費精力而且回報率不高的越是沒有人去做，通訊和互聯網方面其實相對來說輕松和熱度高一些，因為被一些人認為屬于高端科技，而機械行業被認為是基礎落后的行業。
因為在很多人認為軟件和通訊行業都比較高端，很多人覺得機械行業屬于低端基礎的，所以很多人都選擇去學習和從事計算機軟件和通訊服務，對于被認為是低端行業的機械方面沒有太多的興趣，從事機械行業的人在減少，特別是一些精英人士都不愿意選擇機械行業，人才大量集中在互聯網計算機和軟件以及通訊服務上面。
潛意識的認為機械行業沒有太大的前途，認為機械行業只是屬于技工不屬于高端人才，所以現在的年輕人學生都選擇去學習計算機軟件服務，互聯網和通訊類專業，愿意學習機械類專業的人很少，這也導致了發展緩慢，而且機械專業效益慢，回報率沒有互聯網有關的專業回報率高，什么容易找工作和高回報，以及認為屬于高大上的的職業越多人選擇。
機械專業其實就是在工作待遇上比不了服務行業，而很多人學習一種專業其實第一想法就是能出去找一個好的工作養家糊口，第二才會想到自己的專業能給社會帶來多少貢獻，所以當然想著什么來錢輕松有面子的行業了，大多數人的潛意識就是覺得機械專業比不上IT和通訊方面的高大上。
大多數人認為機械行業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，被認為是從事機械行業沒有前途，沒有了人才的進入，機械行業很難快速發展，沒有人才的注入就是這樣，現在的人愛面子還有為了更好的待遇，當然會選擇好的容易獲利的行業，這個完全可以理解，只是機械行業沒有人愿意做其實還有一個原因就是因為環境的原因，社會風氣決定了結果。
機械領域難點不是設計，而是材料、算法、工藝等基礎科學。材料需要大量試驗，還不一定能成功，耗時費力，吃力不討好，多數國內廠家，要么沒錢投，要么舍不得投錢試驗。
算法，一方面是經驗積累，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學人才長期研究。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，另一方面大都需要精密加工或者先進的工藝設備。同樣需要大量投資，而且先進的工藝設備不好買，甚至買不到，而研發工藝設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據與機械工程的問題就介紹到這了，希望介紹關于金融數據與機械工程的4點解答對大家有用。