大数据分析师是什么专业学的

大数据分析师主要需要掌握计算机科学、数学和统计学等专业知识。在大数据分析领域，需要具备数据处理、数据挖掘、机器学习、人工智能等方面的技能。同时，对于不同行业的大数据分析师来说，还需要具备相关行业知识，以便更好地理解和分析数据。大数据分析师的工作涉及到数据的收集、清洗、处理、分析和可视化，需要通过数据分析来给出合理的解释和建议。在实际工作中，大数据分析师还需要具备良好的沟通能力和团队协作能力，以便更好地与其他部门合作完成数据分析任务。

大数据分析师通常会学习与大数据相关的专业知识和技能，这些包括但不限于数据科学、统计学、计算机科学和信息技术。以下是大数据分析师可能学习的一些具体专业：

1. 数据科学：数据科学是研究获取、分析、处理和可视化大规模数据的跨学科领域。学习数据科学有助于大数据分析师了解数据挖掘、机器学习、统计建模等相关技术。

2. 统计学：统计学是研究数据收集、分析和推断的学科。大数据分析师需要掌握统计学知识来识别趋势、进行数据建模和进行推断分析。

3. 计算机科学：计算机科学是研究计算机系统和计算问题的学科。大数据分析师需要学习计算机科学知识来处理大规模数据、编写数据分析程序和进行数据可视化。

4. 数据工程：数据工程是设计和管理大型数据系统以及开发大数据应用程序的学科。学习数据工程有助于大数据分析师掌握数据处理和存储技术，提高数据处理效率。

5. 信息技术：信息技术涉及计算机系统和网络技术的研究和应用。大数据分析师可以通过学习信息技术来提高对大数据计算和存储系统的理解，从而更好地处理和管理大数据。

综上所述，大数据分析师通常需要学习跨学科的知识和技能，包括数据科学、统计学、计算机科学、数据工程和信息技术等方面的内容，以便更好地处理和分析大规模数据。

成为一名大数据分析师需要掌握一系列的技能和知识，而这些技能和知识在不同的专业领域中都可以学到。虽然大数据分析师并没有一个专门的专业，但通常来说，以下几个专业或相关领域是大数据分析师常见的专业背景：

1. 数据科学/数据分析： 数据科学、数据分析、商业分析等专业是非常直接相关的专业。学生在这些专业通常会学习数据挖掘、数据处理、统计学、机器学习等与大数据分析相关的知识和技能。这些专业通常会涉及使用工具和编程语言如Python、R、SQL等进行数据分析和处理，提升数据分析的能力。

2. 计算机科学： 计算机科学是大数据分析师另一个常见的背景专业。学生会在课程中学习计算机科学基础知识，包括数据库原理、算法设计与分析、数据结构等。此外，学习编程语言如Python、Java、Scala等也是非常重要的，特别是对于处理大规模数据的技术和工具的学习。

3. 统计学： 统计学专业是另一个培养大数据分析师的重要专业之一。统计学专业的学生学习概率论、推断统计学、回归分析等知识，这些知识对于分析数据、进行数据预测和建模都是非常重要的。掌握统计学知识可以让大数据分析师更好地理解数据背后的规律和趋势。

4. 信息技术管理/商业信息系统： 学习信息技术管理或商业信息系统可以让学生了解数据在商业和组织中的重要性。这些专业通常会涉及到数据管理、信息系统分析与设计等方面的知识，对于从事大数据分析工作有一定的帮助。

总的来说，虽然没有一个固定的专业可以直接称为“大数据分析师专业”，但以上提到的专业领域都是从事大数据分析工作常见的专业背景。同时，除了学习专业知识外，还需要不断学习和提升自己的技能，包括数据处理技术、数据可视化、机器学习等，以适应不断发展变化的大数据领域。