数据挖掘是一个跨学科的领域，涉及数学、统计学、计算机科学、人工智能等多个方面。因此，学习数据挖掘可以选择以下专业：

计算机科学与技术：

这是学习数据挖掘的基础专业，学生将学习编程语言、算法设计、软件工程等课程，为后续的数据处理和分析打下坚实的基础。

统计学：

统计学提供了数据分析和概率论的知识，这对于理解数据挖掘中的统计方法和模型评估至关重要。

数学与应用数学：

这个专业强调数学理论和实际应用的结合，对于深入理解数据挖掘中的数学原理非常有帮助。

数据科学：

这是一个新兴领域，综合了上述多个学科的知识，专门培养能够处理大数据问题的专业人才，通常会涵盖数据挖掘的相关课程。

大数据科学与技术：

这个专业专注于大数据的处理和分析，涉及数据挖掘、机器学习、数据仓库等多个方面。

人工智能：

人工智能专业涵盖了数据挖掘的各个方面，包括机器学习、模式识别、自然语言处理等。

信息管理与信息系统：

该专业侧重于信息系统的规划、设计、实施和管理，同时也涉及到数据仓库和大数据技术的学习。

信息与计算科学：

这是一门数学与计算机科学相结合的学科，旨在培养掌握信息科学和计算科学的基本理论和方法，并能运用所学知识和熟练的计算机技能解决实际问题的高级专门人才。

商业智能：

关注如何利用数据分析来支持商业决策，其中包括数据挖掘技术的应用。

金融科技：

如金融数学、计量经济学、金融工程等，这些专业结合了金融理论和数据分析方法，适合对金融数据挖掘感兴趣的学生。

建议

选择专业时，可以根据个人兴趣和职业规划来决定。如果对计算机编程和算法设计有浓厚兴趣，可以选择计算机科学与技术或数据科学与大数据技术。如果对统计分析和概率论有较好的基础，统计学或数学与应用数学也是不错的选择。此外，如果希望将数据挖掘技术应用到商业决策中，商业智能专业也是一个值得考虑的方向。