数据分析师通常需要学习的专业包括数学、统计学、计算机科学、信息管理、商业分析等。这些专业能够提供数据分析师所需的核心知识和技能，包括但不限于数据处理、统计分析、机器学习、数据库管理以及商业洞察能力。
数学：高等数学、线性代数和微积分等课程有助于理解数据结构和关系，解决复杂数学问题，并应用数学模型进行预测和优化业务决策。
统计学：统计学是数据分析的基础，涉及数据的收集、整理、分析和解释，包括描述性统计、推断性统计、概率论、分布理论、回归分析等。
计算机科学：提供编程语言（如Python、R、SQL）和数据处理工具（如Excel、Tableau、Hadoop）的使用技能，帮助编写代码自动化数据处理流程，提取数据中的模式和趋势，以及处理大规模数据集。
信息管理：涉及数据存储、检索、安全性和隐私等方面的知识，有助于管理和整合来自不同来源的数据，确保数据质量和完整性。
商业分析：侧重于如何将数据分析应用于商业决策过程，理解市场经济的运行机制，运用数量分析方法进行社会经济调查、经济分析。
此外，经济学、社会学、营销学、财务管理等专业也为数据分析师提供了相关的知识和技能。