以下是一些建议的数据专业及其特点，这些专业相对容易学习且具有较好的就业前景：

计算机科学与技术

特点 ：涵盖计算机科学的基础知识，包括算法、数据结构、操作系统、编程语言等。适合有计算机技术背景的人。

课程 ：编程与软件开发、Python程序设计、Linux操作系统、数据库系统概论、数据结构与算法、计算机网络等。

就业前景 ：软件工程师、网络安全专家、数据分析师、人工智能工程师等职位需求量大，薪资高。

数据科学与大数据技术

特点 ：结合数学、统计学、计算机科学以及特定领域的专业知识，学习数据挖掘、机器学习、统计分析和大数据处理技术。适合在金融、医疗、营销、零售等行业工作。

课程 ：数学分析、高等代数、概率与统计、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、Hadoop大数据技术应用、数据分析、数据挖掘、机器学习算法等。

就业前景 ：数据分析师、大数据工程师、数据科学家等职位需求量大，薪资高。

统计学

特点 ：专注于数据的收集、分析、解释和展示。学习使用统计方法解决实际问题，是机器学习和数据科学的核心部分。

课程 ：数学分析、高等代数、概率与统计、最优化理论、离散数学等。

就业前景 ：统计分析师、数据科学家、市场研究员等职位需求量大。

应用数学专业

特点 ：数学基础对于数据分析至关重要，应用数学专业提供了必要的数学工具和理论支持。

课程 ：数学分析、高等代数、概率与统计、最优化理论、离散数学等。

就业前景 ：数据分析师、金融分析师、工程师等职位需求量大。

信息与计算科学专业

特点 ：结合计算机科学和数学，培养数据处理和分析能力。

课程 ：数学分析、高等代数、概率与统计、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践等。

就业前景 ：数据分析师、大数据工程师、软件工程师等职位需求量大。

大数据管理与应用专业

特点 ：专注于大数据的收集、存储、处理和分析，适应大数据运营领域的需求。

课程 ：大数据概论、分布式数据库、Python语言程序设计、网络爬虫、数据采集与预处理、深度学习、数据质量管理、云计算、NoSQL数据库、数据资源管理、数据挖掘、文本分析与挖掘、机器学习、数据可视化、商业大数据安全管理等。

就业前景 ：数据分析师、大数据工程师、数据运营等职位需求量大。

商业分析专业

特点 ：使用大数据技术解决商业问题，提取数据洞察力。适合对商业和市场有浓厚兴趣的学生。

课程 ：微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、NoSQL数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。

就业前景 ：数据分析师、商业智能分析师、市场研究员等职位需求量大。

信息管理与信息系统专业

特点 ：结合信息技术和管理知识，适合从事数据运营相关工作。

课程 ：数据库原理与设计、数据库管理系统、数据挖掘与分析等。

就业前景 ：数据管理员、信息系统分析师、项目经理等职位需求量大。

这些专业都提供了丰富的理论和实践课程，帮助学生掌握数据处理和分析的技能。选择哪个专业取决于个人的兴趣、学习背景和职业规划。建议在选择专业时，多了解各个专业的课程设置和就业前景，以便做出更合适的选择。