根据你的兴趣和职业方向，以下是学习数据处理的推荐专业及选择建议：
一、核心专业推荐
数据科学与大数据技术 - 覆盖数据挖掘、机器学习、数据可视化等核心技能，适合对技术实现和算法设计感兴趣的人群。
- 课程包括数据结构、算法分析、数据库原理及统计学应用，就业方向涵盖互联网、金融、医疗等领域。
统计学与数据科学
- 侧重数据收集、分析和解释，适合对统计方法有基础且希望从事数据分析、经济预测等工作的人。
- 需掌握R、Python等工具，常见于金融、市场研究、科研机构等场景。
计算机科学与技术
- 提供编程、系统开发基础，包含数据库管理、算法设计等课程，适合转向软件开发或系统架构设计。
- 毕业后可从事数据研发、人工智能、网络安全等工作。
二、交叉学科方向
管理科学与工程（大数据管理与应用）
- 结合经济学、统计学与计算机技术，适合对商业数据分析、系统管理感兴趣的学生。
- 就业方向包括数据挖掘工程师、大数据平台运维师等。
信息与计算科学
- 融合数学建模、算法设计与计算机技术，适合对数据分析和系统开发有需求的人群。
三、其他相关专业
信息安全：
适合关注数据隐私与安全，希望从事数据防护、合规管理的工作。
软件工程：通过课程学习数据库应用开发，为数据科学或信息系统设计奠定基础。
四、选择建议
兴趣导向：若喜欢编程和算法，优先考虑数据科学与大数据技术；若擅长分析数据，统计学更合适。
职业规划：技术类岗位（如数据分析师、开发工程师）需掌握Python、SQL等技能；管理类岗位（如数据经理）需结合业务知识。
基础要求：数学基础（高等代数、概率论）和编程能力（Python、Java）是必备条件。
建议结合自身情况，参考院校课程设置和行业需求，可优先选择数据科学与大数据技术或统计学专业。