大数据与会计的人才培养目标紧密相连，旨在培养既具备传统会计知识又掌握现代数据分析技能的复合型人才。以下是对这一目标的详细分析：
一、理解并掌握会计基础知识
1. 会计原理：学生需要深入理解会计准则和原则，包括资产、负债、所有者权益、收入、费用等会计要素的定义和计量方法。
2. 财务报表分析：掌握如何阅读和分析财务报表，包括资产负债表、利润表和现金流量表，以评估企业的财务状况和经营成果。
3. 审计理论与实践：了解审计的基本概念、程序和方法，能够独立完成企业财务报表的审计工作。
4. 税务知识：熟悉税收法规和政策，能够为企业提供合理的税务筹划建议。
5. 成本管理：掌握成本核算和控制的方法，能够为企业的成本分析和控制提供支持。
6. 预算编制：学习如何制定企业的预算计划，包括销售预算、生产预算等，以确保企业资源的合理配置。
7. 内部控制：了解企业内部控制的重要性和基本要求，能够设计有效的内部控制系统。
8. 法律法规：熟悉与企业会计相关的法律法规，如《中华人民共和国会计法》、《企业会计准则》等，确保会计工作的合法性和规范性。
9. 职业道德：树立良好的职业道德观念，遵守会计行业的职业道德规范，维护会计信息的真实性和可靠性。
二、掌握大数据技术与应用
1. 数据采集与处理：学习如何使用各种工具和技术进行数据采集，并对数据进行清洗、转换和存储。
2. 数据分析方法：掌握描述性统计、推断性统计、回归分析等数据分析方法，能够对企业财务数据进行分析和解读。
3. 数据可视化：学习使用Excel、Tableau等工具将数据分析结果以图表的形式展示，使非专业观众也能理解和接受。
4. 机器学习与人工智能：了解机器学习和人工智能在数据分析中的应用，能够利用这些技术进行更高级的数据挖掘和预测。
5. 数据安全与隐私保护：学习如何在收集和使用数据的过程中保护个人隐私和企业信息安全。
6. 云计算与大数据平台：了解云计算和大数据平台的工作原理和应用，能够利用这些技术进行高效的数据处理和存储。
7. 大数据项目管理：学习如何规划和管理大数据项目，包括需求分析、资源分配、进度控制等。
8. 大数据商业智能：了解如何将大数据技术应用于商业智能领域，帮助企业更好地理解市场趋势和客户需求。
9. 大数据伦理与社会责任：关注大数据技术可能带来的伦理问题和社会影响，如数据歧视、隐私侵犯等，并思考如何应对这些问题。
三、培养创新思维与解决问题的能力
1. 批判性思维：鼓励学生对现有会计理论和方法提出质疑，培养独立思考和判断的能力。
2. 跨学科知识融合：鼓励学生将会计学与其他学科如经济学、统计学、计算机科学等相结合，形成跨学科的知识体系。
3. 案例研究：通过分析真实或虚拟的案例，培养学生运用所学知识解决实际问题的能力。
4. 团队合作与沟通能力：强调团队协作的重要性，培养学生在团队中发挥自己优势的能力。同时，提高学生的沟通技巧，使他们能够清晰地表达自己的思想和观点。
5. 项目管理经验：通过参与实际的会计项目，让学生学会如何规划、执行和监控项目，提高他们的项目管理能力。
6. 创业精神：鼓励学生将所学知识应用于实际工作中，培养他们的创业精神和创新能力。
7. 持续学习与适应能力：培养学生具备终身学习的意识，鼓励他们不断更新知识和技能，适应不断变化的社会和技术环境。
8. 国际视野：通过学习国际会计准则和比较分析不同国家的会计实践，培养学生的国际视野和跨文化沟通能力。
9. 社会责任与道德责任：引导学生认识到作为会计专业人员应承担的社会责任和道德责任，如诚信、公正、透明等。
综上所述，大数据与会计的人才培养目标是培养既具备传统会计知识又掌握现代数据分析技能的复合型人才。这需要我们在教育过程中注重理论与实践的结合，培养学生的创新思维和解决问题的能力，以及他们的职业道德和责任感。只有这样，我们才能培养出符合时代需求的高素质会计人才，为社会的发展做出更大的贡献。
