首先，当前多个专业都具备大数据方向研究生的培养能力，除了大数据专业之外，计算机专业、统计学专业、经济学专业、金融学专业、数学专业、社会学专业等也都能培养大数据方向的研究生，只是在培养方案和侧重点上会有所不同，因此只要是这些专业，研究生期间都可以主攻大数据方向。
1、未来想从事数据分析师（数据挖掘）本科应该选择什么专业？
谢谢邀请！数据分析是专业性相对较高的工作岗位，未来要想从事数据分析工作不仅需要扎实的数学基础，还需要了解数据分析的方式方法。与数据分析关联密切的专业有统计学、计算机、大数据（数据科学）、数学以及经济学等专业，这些专业对于数据的理解各有侧重，下面做一个简单的分析：数学是基础学科，未来发展的弹性比较大，但是需要补学的相关专业知识也比较多，
数学专业未来可以从事计算机、统计、大数据、人工智能等方向，可以说数学是现代信息技术的基础，掌握扎实的数据知识会有一个非常广阔的发展空间。计算机学科是信息化时代的代表学科，数据分析（数据挖掘）是计算机专业的常见方向，目前大量从事数据分析（数据挖掘）的专业人才都是计算机专业毕业的，计算机专业不仅有扎实的数学基础，同时计算机专业对于工具的使用也有系统的培养过程，
统计学一个重要的工作就是数据分析，通过对数据分析得出各种结果，发现数据背后的规律从而指导决策，可以说数据分析是统计学的核心内容之一。统计学与计算机的结合一直就比较紧密，因为现代统计学要通过计算机技术来进行呈现，而统计学、计算机和数学的结合就成为了大数据的基础，所以大数据专业在做数据分析（数据挖掘）方面具有天然的知识结构上的优势，
对于大数据时代背景下的数据分析师来说，掌握一定的编码知识对于数据分析任务来说几乎是不可避免的，因为大数据的时代特征造就了数据的诸多特点，包括数据量大、结构多样性、价值密度低、速度快、真假难辨等等，这些特征如果采用传统的数据分析方法显然不能充分挖掘出数据的价值，通过机器学习等方式来进行数据分析是当前的流行做法。
数据分析专业并不需要做功能全面的编程工作，并不需要去考虑程序的系统级问题，比如并发、分布式、资源调度等等内容，只需要能通过算法设计和实现发现数据背后的规律就可以了，从这个角度来说，数据分析师的任务跟程序员还是有本质区别的，目前使用Python做数据分析是比较常见的做法，Python有丰富的库可以方便各种数据分析，同时也能把结果比较直观的呈现出来。
2、未来想成为大数据分析师，大学本科时学统计学，研究生时学大数据，可以吗？
作为一名教育工作者，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题，首先，当前多个专业都具备大数据方向研究生的培养能力，除了大数据专业之外，计算机专业、统计学专业、经济学专业、金融学专业、数学专业、社会学专业等也都能培养大数据方向的研究生，只是在培养方案和侧重点上会有所不同，因此只要是这些专业，研究生期间都可以主攻大数据方向。
大数据本身就是一个典型的交叉学科，随着大数据技术开始广泛落地应用，未来会有更多的学科开始与大数据产生联系，从目前大数据的知识体系结构来看，数学、统计学和计算机这三个大类专业与大数据的关系更加紧密一些，所以如果读研期间想主攻大数据方向，选择这三个专业会更适合。目前很多大学都开设了大数据专业，虽然该专业比较新，很多学校还没有研究生培养能力，但是相信随着学科建设逐渐成熟，大数据专业自身的研究生培养能力会不断提升，
从学习的系统性来说，本科选择大数据专业会为读研期间主攻大数据方向奠定一个扎实的基础，学习和科研体验也会更好一些。从就业的角度出发，当前大数据领域的岗位主要集中在开发、算法和运维三大类岗位上，虽然读研后可以从事算法岗，但是相对于开发岗来说，算法岗的岗位需求量还是相对比较少的，而且岗位竞争也颇为激烈，所以要想在毕业后有更强的岗位竞争力和更大的岗位选择空间，在读研期间要重视编程能力的提升。
