会计学与大数据与会计的区别主要体现在核心定位、课程内容、就业方向及技术应用等方面，具体如下：

一、核心定位差异

• 会计学 ：以传统财务核算为核心，聚焦于财务信息处理、财务报表编制及审计等基础职能，属于管理类学科。

• 大数据与会计 ：强调财务与大数据技术的融合，侧重数据驱动的决策支持，属于复合型交叉学科。

二、课程内容差异

• 会计学 ：基础课程包括基础会计、财务会计、管理会计等，侧重理论知识和核算技能。

• 大数据与会计 ：在传统会计基础上，增加SQL、Tableau、RPA等数据分析与自动化工具，以及经济应用数学等IT相关课程。

三、就业方向差异

• 会计学 ：就业方向集中于财务分析师、审计师、税务顾问等传统岗位，需具备扎实的会计理论基础。

• 大数据与会计 ：可从事财务数据分析师、RPA工程师、流程优化专家等，需同时掌握IT与财务知识，就业面更广但竞争也更大。

四、技术应用差异

• 会计学 ：传统工具以手工或基础软件为主，数据分析依赖财务比率等静态指标。

• 大数据与会计 ：运用大数据技术（如数据挖掘、机器学习）和AI（如RPA）处理非结构化数据，实现实时监控、风险预警及智能决策支持。

五、数学要求差异

• 会计学 ：对数学要求较低，仅需掌握基础运算和简单应用。

• 大数据与会计 ：虽需学习经济应用数学，但难度低于中学数学，且多数院校对数学成绩无硬性限制。

总结 ：大数据与会计是会计学的延伸，通过技术升级实现了从传统核算向数据驱动的转型，适合有志于财务数字化转型的从业者。