根据搜索结果，大数据领域涉及多个相关专业，选择需结合个人兴趣、职业规划及基础条件。以下是综合分析及推荐：
一、核心推荐专业
数据科学与大数据技术专业 - 核心课程：
Python/R语言、Hadoop、云容器技术、数据可视化等，培养数据处理、分析与挖掘能力，适合数学、统计学基础较好者。
- 就业方向：数据分析师、大数据工程师、数据挖掘工程师等，行业需求大且发展前景广阔。
计算机科学与技术专业 - 核心课程：
编程语言（Python、Java）、数据库管理、算法设计、数据结构等，为大数据系统开发奠定基础，适合逻辑思维强、编程基础扎实者。
- 就业方向：数据工程师、系统开发工程师、人工智能工程师等，可转向大数据领域的后端开发工作。
二、相关补充专业
统计学专业 - 核心课程：
概率论、数理统计、数据挖掘等，提供数据分析的理论基础，适合对数据敏感、希望从事统计分析工作的人。
- 就业方向：商业分析师、市场调研师、经济分析师等，擅长数据解读和决策支持。
经济学专业 - 核心课程：
微观经济学、宏观经济学、计量经济学等，结合大数据技术可从事金融分析、经济预测等工作，适合有经济背景或兴趣者。
软件工程专业
- 核心课程： 软件开发生命周期、数据库管理、系统架构设计等，侧重大数据系统的实现与优化，适合编程能力强者。 三、其他相关方向 信息安全专业
人工智能与机器学习专业：结合大数据与算法，适合有深度学习、自然语言处理等方向兴趣者。
四、选择建议
数学/统计学基础：优先考虑数据科学与大数据技术或统计学专业。
编程与系统设计：计算机科学与技术或软件工程专业更合适。
复合背景：经济学、市场营销等专业可增强数据分析的决策支持能力。
实践机会：通过“2+1”订单班、企业实习等途径积累项目经验。
五、行业趋势
根据中国商业联合会数据统计，未来5年大数据领域将新增1400万基础性人才，主要集中在互联网、金融、医疗健康等领域。建议关注行业动态，结合自身优势选择专业方向。