学习以下专业可以为将来从事数据分析工作打下坚实的基础：
数据分析专业：
数据分析专业直接针对数据分析领域，涵盖了数据分析的理论、方法和技术。
学生将学习如何收集、处理、分析和解释数据，以提取有价值的信息和见解。
数据分析专业通常与计算机科学、统计学和数学等学科紧密结合，为学生提供全面的知识和技能。
统计学专业：
统计学是数据分析的核心学科之一，它提供了数据收集、处理和分析的统计学原理和方法。
学生将学习概率论、数理统计、实验设计、多元统计分析等课程，为数据分析提供坚实的理论基础。
计算机科学专业：
计算机科学专业为数据分析提供了强大的技术支持，学生将学习编程、数据库管理、数据挖掘和机器学习等技能。
这些技能在数据分析中至关重要，能够帮助学生处理大规模数据集、构建数据分析模型和实现自动化数据分析流程。
商业智能（BI）或大数据专业：
这些专业结合了商业管理和数据分析的知识，旨在培养具备商业洞察力和数据分析能力的复合型人才。
学生将学习如何将数据分析技术应用于商业决策中，帮助企业实现业务增长和竞争优势。
数学专业：
数学专业为数据分析提供了强大的数学基础，包括微积分、线性代数、概率论和统计学等。
这些数学知识在数据分析中广泛应用，能够帮助学生更好地理解数据背后的规律和模式。
就业前景方面，数据分析师在2024年具有广泛的就业前景。根据McKinsey研究，预计到2022年，大数据应用型人才缺口在140万到180万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师岗位缺口则将达150万。此外，数据分析师的薪资水平也相对较高，例如在北京，大数据应用型人才平均工资为31170元/月，薪资在30k-50k之间的人占总人数的66.7%。
综上所述，学习数据分析、统计学、计算机科学、商业智能（BI）或大数据以及数学等专业都可以为将来从事数据分析工作打下坚实的基础。在选择专业时，可以根据自己的兴趣和职业规划来做出合适的选择。
如果你对数学和物理有浓厚的兴趣，并且希望将来从事与这两个领域相关的工作，那么以下几个专业可能适合你：
1.工程学：包括电子工程、机械工程、土木工程等。这些专业需要扎实的数学和物理基础，以便进行设计和分析。
2.计算机科学：虽然这个领域更侧重于编程和应用，但数学和物理知识对于理解算法和数据结构非常重要。
3.物理学：如果你对理论物理特别感兴趣，可以选择物理学专业。这个专业将深入研究自然现象背后的原理，并培养解决复杂问题的能力。
4.数据科学：这个领域结合了数学、统计学和计算机科学，需要对数据进行建模和分析。数学和物理背景对于理解数据背后的规律非常有帮助。
5.金融工程/量化金融：这个领域需要对金融市场进行建模和预测，数学和物理知识在这里起到了关键作用。
6.材料科学与工程：这个领域研究材料的合成、性质和应用，数学和物理知识对于理解和优化材料性能至关重要。
最终选择哪个专业取决于你的兴趣和职业目标。在选择时，可以咨询在校学生、教授或行业专家的意见，了解各个专业的课程设置、就业前景和发展方向。