数据分析师通常需要学习以下专业：
统计学：
统计学是数据分析的基础，涉及到数据的收集、整理、分析和解释。数据分析师需要掌握描述性统计、推断性统计、概率论、分布理论、回归分析等概念。
计算机科学：
计算机科学为数据分析师提供了编程语言（如Python、R、SQL）和数据处理工具（如Excel、Tableau、Hadoop）的使用技能。数据分析师需要掌握如何编写代码来自动化数据处理流程，利用算法提取数据中的模式和趋势，以及使用大数据技术处理和分析大规模数据集。
数学：
数学是数据分析的另一个重要支柱，尤其是高等数学、线性代数和微积分等课程。这些数学知识帮助数据分析师理解数据的结构和关系，解决复杂的数学问题，并应用数学模型来预测和优化业务决策。
信息管理：
信息管理专业涵盖了数据存储、检索、安全性和隐私等方面的知识。数据分析师需要了解信息管理系统（如ERP系统）的工作原理和数据库设计原则，以有效地管理和整合来自不同来源的数据。
商业分析：
商业分析专业侧重于如何将数据分析应用于商业决策过程。数据分析师需要了解业务流程和市场需求，以便更好地理解业务需求，为企业的决策提供精准的数据支持。
数据科学与大数据技术：
这是一个新兴的专业，涵盖了大数据的收集、存储、处理、分析和可视化等方面的知识。这个专业适合希望深入掌握大数据技术的数据分析师。
大数据管理与应用：
这个专业侧重于大数据的管理和应用，适合希望在大规模数据环境中工作的数据分析师。
经济学、金融学等相关专业：
这些专业为数据分析师提供了丰富的业务背景知识，帮助他们更好地理解市场和经济趋势，从而更好地分析和解释数据。
综上所述，数据分析师可以学习统计学、计算机科学、数学、信息管理、商业分析、数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、经济学、金融学等相关专业。这些专业能够提供数据分析师所需的核心知识和技能，包括数据处理、统计分析、机器学习、数据库管理以及商业洞察能力。