大数据分析师可以学习的专业包括：

数据科学：

数据科学专业提供了全面的统计分析、数据挖掘、机器学习等技能，帮助学生深入理解和处理大规模数据集。课程通常包括统计学、编程、数据挖掘、机器学习和数据可视化等内容。

计算机科学：

计算机科学专业涵盖了编程、算法、数据库系统、数据结构和软件工程等内容，这些知识对于处理和分析大规模数据集非常重要。学生通常具有较强的编程能力，能够编写复杂的算法来处理数据。

统计学：

统计学专业为大数据分析师提供了坚实的数学和统计基础，课程通常包括概率论、统计推断、回归分析、时间序列分析和多变量分析等内容。

数学：

数学专业为大数据分析提供了必要的数学基础，包括概率论、数理统计、线性代数、微积分等，这些知识有助于理解和应用各种数据分析方法。

商业分析：

商业分析专业结合了商业知识和数据分析技能，帮助学生理解业务需求，并运用数据分析方法来解决商业问题。

信息技术：

信息技术专业涵盖了计算机硬件和软件的基本理论和方法，以及计算机网络和数据通信等内容，这些知识对于大数据分析师在数据管理和系统开发方面非常重要。

软件工程：

软件工程专业涉及软件系统的设计、开发和测试，这些技能对于大数据分析师在开发和维护大数据分析平台方面非常有用。

应用数学：

应用数学专业结合了数学理论和实际应用，包括数值分析、优化理论、运筹学等内容，这些知识对于解决复杂的数据分析问题非常有帮助。

工程学：

工程学专业的学生通常具备较强的系统设计和实现能力，这对于大数据分析师在构建和管理数据模型方面非常有益。

经济学：

经济学专业提供了宏观和微观经济学的知识，帮助大数据分析师理解经济数据，并运用这些知识进行经济预测和分析。

建议选择与大数据分析最相关的专业，如数据科学、计算机科学或统计学，同时也可以考虑辅修其他相关课程，如商业分析或信息技术，以获得更全面的技能。