数据清洗技术可以在多个专业中学习，以下是一些主要的专业和相关课程：

金融学专业

量化编程是金融领域的一个重要分支，数据清洗作为量化编程的一部分，也会在金融学专业中涉及。

数据科学与大数据技术专业

这个专业主要针对学生培养数据分析和处理的能力，包括大数据处理、数据挖掘、数据分析等技术。学习内容涵盖数据处理与分析的基本理论和方法，如数据清洗、数据集成、数据转化、数据聚合等，并掌握常见的数据分析工具和编程语言，如Python、R等。

计算机科学与技术专业

计算机科学与技术专业是数据编程的基础，涉及计算机硬件、软件及其应用方面的知识。学习该专业可以掌握计算机系统的原理和构造，熟悉各种编程语言和算法，具备数据结构、数据库、网络编程等相关知识。

软件工程专业

软件工程专业注重培养学生的软件开发和项目管理能力，对于数据编程而言，掌握软件设计、开发和测试的技能是非常重要的。

大数据技术专业

该专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能，培养具备大数据处理、分析和应用能力的复合型人才。核心课程和学习内容包括数据采集与预处理技术（包括数据清洗、转换和呈现）。

数学与计算科学学院

数据清洗技术是数学与计算科学学院数据科学与大数据技术专业的专业教育选修课程，是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。

健康大数据管理与服务专业

该专业培养掌握健康大数据的基础理论，掌握健康大数据技术的应用技能，具备健康大数据采集、数据清洗、数据分析的专业能力，从事健康大数据的管理与技术应用等服务工作的高素质技术技能人才。

信息技术专业

学习信息技术可以掌握计算机网络、数据库、信息安全等技术。这对于构建和管理大数据系统非常重要，可以确保数据的安全和可靠性。

综上所述，数据清洗技术可以在金融学专业、数据科学与大数据技术专业、计算机科学与技术专业、软件工程专业、大数据技术专业、数学与计算科学学院、健康大数据管理与服务专业以及信息技术专业等多个专业中学习。选择哪个专业取决于个人的兴趣和职业规划，以及希望从事的行业领域。