數(shù)據(jù)分析可以選擇兩個大的專業(yè)方向，一個是統(tǒng)計學專業(yè)，另一個是大數(shù)據(jù)專業(yè)，另外不少計算機相關專業(yè)、金融領域相關專業(yè)和數(shù)學領域的相關專業(yè)也都有數(shù)據(jù)分析的細分方向。與數(shù)據(jù)分析關聯(lián)密切的專業(yè)有統(tǒng)計學、計算機、大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)科學）、數(shù)學以及經(jīng)濟學等專業(yè)，這些專業(yè)對于數(shù)據(jù)的理解各有側重，下面做一個簡單的分析。

1、未來想從事數(shù)據(jù)分析師（數(shù)據(jù)挖掘）本科應該選擇什么專業(yè)？

謝謝邀請！數(shù)據(jù)分析是專業(yè)性相對較高的工作崗位，未來要想從事數(shù)據(jù)分析工作不僅需要扎實的數(shù)學基礎，還需要了解數(shù)據(jù)分析的方式方法。與數(shù)據(jù)分析關聯(lián)密切的專業(yè)有統(tǒng)計學、計算機、大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)科學）、數(shù)學以及經(jīng)濟學等專業(yè)，這些專業(yè)對于數(shù)據(jù)的理解各有側重，下面做一個簡單的分析：數(shù)學是基礎學科，未來發(fā)展的彈性比較大，但是需要補學的相關專業(yè)知識也比較多，

數(shù)學專業(yè)未來可以從事計算機、統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)、人工智能等方向，可以說數(shù)學是現(xiàn)代信息技術的基礎，掌握扎實的數(shù)據(jù)知識會有一個非常廣闊的發(fā)展空間。計算機學科是信息化時代的代表學科，數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）是計算機專業(yè)的常見方向，目前大量從事數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）的專業(yè)人才都是計算機專業(yè)畢業(yè)的，計算機專業(yè)不僅有扎實的數(shù)學基礎，同時計算機專業(yè)對于工具的使用也有系統(tǒng)的培養(yǎng)過程，

統(tǒng)計學一個重要的工作就是數(shù)據(jù)分析，通過對數(shù)據(jù)分析得出各種結果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律從而指導決策，可以說數(shù)據(jù)分析是統(tǒng)計學的核心內容之一。統(tǒng)計學與計算機的結合一直就比較緊密，因為現(xiàn)代統(tǒng)計學要通過計算機技術來進行呈現(xiàn)，而統(tǒng)計學、計算機和數(shù)學的結合就成為了大數(shù)據(jù)的基礎，所以大數(shù)據(jù)專業(yè)在做數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）方面具有天然的知識結構上的優(yōu)勢，

對于大數(shù)據(jù)時代背景下的數(shù)據(jù)分析師來說，掌握一定的編碼知識對于數(shù)據(jù)分析任務來說幾乎是不可避免的，因為大數(shù)據(jù)的時代特征造就了數(shù)據(jù)的諸多特點，包括數(shù)據(jù)量大、結構多樣性、價值密度低、速度快、真假難辨等等，這些特征如果采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法顯然不能充分挖掘出數(shù)據(jù)的價值，通過機器學習等方式來進行數(shù)據(jù)分析是當前的流行做法。

數(shù)據(jù)分析專業(yè)并不需要做功能全面的編程工作，并不需要去考慮程序的系統(tǒng)級問題，比如并發(fā)、分布式、資源調度等等內容，只需要能通過算法設計和實現(xiàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律就可以了，從這個角度來說，數(shù)據(jù)分析師的任務跟程序員還是有本質區(qū)別的，目前使用Python做數(shù)據(jù)分析是比較常見的做法，Python有豐富的庫可以方便各種數(shù)據(jù)分析，同時也能把結果比較直觀的呈現(xiàn)出來。

2、以后想從事數(shù)據(jù)分析的工作，那我研究生需要念什么專業(yè)最好呢？

作為一名計算機專業(yè)的研究生導師，我來回答一下這個問題，當前正處在大數(shù)據(jù)時代，而數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)技術體系中的重要組成部分，也是數(shù)據(jù)價值化的主要方式之一，所以未來從事數(shù)據(jù)分析工作是不錯的選擇。數(shù)據(jù)分析可以選擇兩個大的專業(yè)方向，一個是統(tǒng)計學專業(yè)，另一個是大數(shù)據(jù)專業(yè)，另外不少計算機相關專業(yè)、金融領域相關專業(yè)和數(shù)學領域的相關專業(yè)也都有數(shù)據(jù)分析的細分方向，

隨著數(shù)據(jù)分析的重要性日益體現(xiàn)，現(xiàn)在不少專業(yè)也都增加了數(shù)據(jù)分析的細分方向，比如經(jīng)濟學、社會學、醫(yī)學等專業(yè)都陸續(xù)開設了與本專業(yè)相關的數(shù)據(jù)分析方向。具體選擇哪個專業(yè)需要根據(jù)自身的知識結構來決定，最好能夠結合本科專業(yè)進行選擇，這樣在備考的時候會輕松一些，如果本科是計算機相關專業(yè)，那么可以選擇的余地是比較大的，計算機應用、計算機科學與技術、軟件工程等專業(yè)都有數(shù)據(jù)分析的細分方向，當然統(tǒng)計學和數(shù)學專業(yè)也是如此。

在大數(shù)據(jù)領域，數(shù)據(jù)分析通常有兩種方式，一種是統(tǒng)計學方式，另一種是機器學習方式，兩種數(shù)據(jù)分析方式同樣重要，學習數(shù)據(jù)分析通常需要具備一定的數(shù)學基礎、統(tǒng)計學基礎和計算機基礎，其中數(shù)學基礎是相對比較重要的，要想在數(shù)據(jù)分析領域走得更遠，一定要重視數(shù)學相關課程，包括高數(shù)、線性代數(shù)、概率論等內容。以機器學習的數(shù)據(jù)分析方式為例，需要具備算法基礎和編程語言基礎，機器學習的步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、算法設計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證和算法應用，目的就是從一堆雜亂無章的數(shù)據(jù)中找到其背后的規(guī)律。