当前，大数据分析是一个跨学科的领域，涉及多个专业。以下是几个主要的专业，它们提供了大数据分析所需的核心技能和知识：

数据科学

涵盖数据挖掘、机器学习、数据可视化、大数据处理等方面。

强调数学基础、编程语言（如Python、R）以及实际项目经验。

计算机科学

提供算法设计、数据结构、编程语言、数据库管理等方面的知识。

包括计算机网络、操作系统、人工智能、机器学习等高级课程。

统计学

包含描述统计、推断统计、时间序列分析、多元统计分析、非参数统计等。

为大数据分析提供理解和解释数据的基础。

信息管理与信息系统

涉及数据的收集、处理、存储和分析。

包括数据库管理、数据挖掘和数据分析等实践技能。

应用数学

提供数学建模、优化等方面的知识。

数学基础对于理解和应用大数据分析算法至关重要。

软件工程

强调软件开发实践，包括程序设计、算法分析与设计等。

商务智能

结合商业知识和数据分析技术，用于支持决策过程。

电子信息工程

涉及数据处理和通信技术，对大数据分析有辅助作用。

选择哪个专业取决于个人的兴趣和职业目标。数据科学专业因其全面性和实践性，通常被认为是大数据分析领域的热门选择。然而，具备计算机科学或统计学背景的学生也能在大数据分析领域找到合适的位置。