一、大数据技术和大数据审计的哪个好？

大数据会计好。

大数据会计主要研究会计理论知识，包括基本的会计概念、假设、原则，使学生能够根据企业的实际经济业务填制凭证、登记帐簿和编制会计报表，运用所学的知识为企业降低生产经营成本。例如：搜集与整理原始凭证、根据原始凭证编制记账凭证、汇总编制资产负债表和现金流量表、为公司做好成本分析等。

二、大数据审计和大数据财务管理区别？

1.

工作媒介不同:会计根据记账软件或手工记账进行企业经济事项的核算和企业的会计管理工作;大数据会计利用云技术在互联网上构建虚拟会计信息系统,从而完成企业会计核算和会计管理等内容,利用电脑等终端设备实现会计核算、财务分析的网络化。

2.

职业方向不同:会计工作者,可从事出纳、会计、税务等传统会计岗位工作;大数据会计工作者,除传统会计岗位外,还可从事会计信息系统管理、维护、数据分析

三、大数据与审计专业主要学什么？

大数据与审计专业主要学习：统计学、数学、计算机三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学应用六大拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

四、大数据审计和审计大数据的区别？

没有区别。

大数据审计和审计大数据都是指利用专业的技术手段和方法，对大规模数据进行收集、整合、分析、反馈等一系列复杂的操作，以验证行业或企业的合法性、规范性与可信度的过程。

五、大数据与审计和审计学的区别？

大数据和审计学之间存在很大的区别，尽管它们之间有一定的交叉性。下面是它们之间的主要区别：

1. 数据量和规模：大数据是指在一定时间内无法通过传统数据库工具进行捕捉、存储、管理和处理的大量数据集合。而审计学通常关注于较小规模的数据集，如财务报表、合同和凭证等。

2. 数据分析方法：大数据通常需要运用大规模数据分析技术，如机器学习、预测分析和数据挖掘等，来发现数据中的潜在关联、模式和异常。而审计学主要依赖于传统的审计方法，如抽样、检查、分析、询问等来评估财务报表的准确性和完整性。

3. 目的：大数据主要用于决策支持、市场分析、风险评估等，旨在帮助企业或组织更好地理解和应对各种问题。而审计学的主要目的是评估财务报表的真实性、合法性和合规性，确保财务报告的可靠性和公正性。

4. 应用领域：大数据可以应用于各个领域，如金融、医疗、零售、制造业等，以提高效率、降低成本和优化决策。而审计学主要关注于财务报告和内部控制，以评估企业的财务状况和风险。

5. 数据安全和隐私：大数据在处理和分析过程中，需要保护数据安全和个人隐私，遵循相关法律法规和数据保护政策。而审计学在评估财务报告时，可能涉及到个人隐私和敏感信息，需要采取相应的措施来确保审计过程的合法性和合规性。

总之，大数据和审计学在数据规模、数据分析方法、目的、应用领域和数据安全和隐私方面都有很大的区别。尽管如此，它们之间也存在一定的交叉性，如大数据可以为审计学提供更多的分析手段和工具，帮助审计师更好地评估财务报告的质量。