大數(shù)據(jù)分析師需要具備以下專業(yè)背景：

1. 計算機科學：學習計算機科學基礎知識，包括數(shù)據(jù)結構、算法、操作系統(tǒng)、網絡等。這些知識是理解大數(shù)據(jù)技術的基礎。

2. 數(shù)學：學習高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論等數(shù)學知識，因為這些知識對于理解和分析大數(shù)據(jù)非常重要。

3. 統(tǒng)計學：學習統(tǒng)計學原理和方法，包括描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、假設檢驗等，這些知識可以幫助我們更好地分析和解釋數(shù)據(jù)。

4. 編程：學習一門編程語言，如Python、Java或C++，因為數(shù)據(jù)分析通常需要使用編程來實現(xiàn)。此外，還需要學習數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)可視化等技能。

5. 機器學習：學習機器學習的基本概念和算法，如監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等，這些知識可以幫助我們更好地處理和分析大數(shù)據(jù)。

6. 大數(shù)據(jù)技術：學習Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架的基本原理和應用，了解如何存儲、處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

7. 業(yè)務知識：了解所在行業(yè)的業(yè)務知識和特點，以便更好地將數(shù)據(jù)分析結果應用于實際業(yè)務場景。

8. 項目管理：學習項目管理的基本方法和工具，如敏捷開發(fā)、需求管理等，以便更好地組織和管理數(shù)據(jù)分析項目。

9. 溝通與協(xié)作：提高溝通能力和團隊協(xié)作能力，以便更好地與其他團隊成員合作完成數(shù)據(jù)分析任務。

10. 英語：提高英語水平，以便閱讀和理解國際上關于大數(shù)據(jù)領域的文獻和技術資料。