作為一名計算機專業的研究生導師，我來回答一下這個問題。
當前正處在大數據時代，而數據分析是大數據技術體系中的重要組成部分，也是數據價值化的主要方式之一，所以未來從事數據分析工作是不錯的選擇。
數據分析可以選擇兩個大的專業方向，一個是統計學專業，另一個是大數據專業，另外不少計算機相關專業、金融領域相關專業和數學領域的相關專業也都有數據分析的細分方向。隨著數據分析的重要性日益體現，現在不少專業也都增加了數據分析的細分方向，比如經濟學、社會學、醫學等專業都陸續開設了與本專業相關的數據分析方向。
具體選擇哪個專業需要根據自身的知識結構來決定，最好能夠結合本科專業進行選擇，這樣在備考的時候會輕松一些。如果本科是計算機相關專業，那么可以選擇的余地是比較大的，計算機應用、計算機科學與技術、軟件工程等專業都有數據分析的細分方向，當然統計學和數學專業也是如此。
在大數據領域，數據分析通常有兩種方式，一種是統計學方式，另一種是機器學習方式，兩種數據分析方式同樣重要。學習數據分析通常需要具備一定的數學基礎、統計學基礎和計算機基礎，其中數學基礎是相對比較重要的，要想在數據分析領域走得更遠，一定要重視數學相關課程，包括高數、線性代數、概率論等內容。
以機器學習的數據分析方式為例，需要具備算法基礎和編程語言基礎，機器學習的步驟包括數據收集、數據整理、算法設計、算法實現、算法訓練、算法驗證和算法應用，目的就是從一堆雜亂無章的數據中找到其背后的規律。當前機器學習的數據分析方式是比較流行的，相關領域的研究也在逐步推進。