大数据与会计学是两个不同的领域，它们在数学知识的需求上有所不同。
首先，大数据主要关注数据的收集、存储、处理和分析。在大数据领域，数学知识是非常重要的，因为数据分析需要使用统计学、概率论、线性代数等数学知识。例如，在进行数据挖掘时，我们需要使用统计学方法来识别数据中的模式和趋势；在进行预测分析时，我们需要使用概率论来估计未来事件的发生概率；在进行机器学习时，我们需要使用线性代数来构建和优化模型。因此，大数据专业的学生在学习过程中需要掌握一定的数学知识。
然而，会计学主要关注财务信息的记录、报告和解释。在会计学领域，数学知识的需求相对较少。虽然会计学也需要使用一些数学工具，如比率分析、成本计算等，但这些工具的使用并不依赖于深厚的数学知识。此外，会计学的学习更多地侧重于理解会计准则、财务报表的编制和审计等实务操作，而不是深入的数学理论和方法。因此，会计学专业的学生在学习过程中不需要特别注重数学知识的学习。
总的来说，大数据与会计学在数学知识的需求上有所不同。大数据专业需要掌握一定的数学知识，而会计学专业则不需要。当然，这并不意味着会计学专业的学生可以忽视数学知识的学习。实际上，良好的数学基础对于任何领域的学习和工作都是有益的。
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