根据搜索结果，以下是学习数据清洗相关的专业推荐及相关信息：

一、核心相关专业

数据科学与大数据技术专业

覆盖统计学、计算机科学、数学等基础课程，系统学习数据清洗、特征提取、数据可视化及机器学习算法，是数据清洗领域最全面的专业。

计算机科学与技术专业

包含数据结构、算法、数据库管理等课程，为数据清洗提供编程和系统设计基础，适合对计算机领域感兴趣的学生。

统计学与数学专业

基础课程如概率论、线性代数等为数据清洗提供理论支持，帮助理解数据分布和模式识别。

二、交叉学科方向

人工智能与机器学习专业

结合数据清洗与深度学习、神经网络技术，适合有算法开发兴趣的学生，未来可从事智能数据分析。

金融工程与大数据管理专业

侧重金融数据清洗与分析，涵盖《统计学》《数据分析与决策》等课程，适合金融行业从业者。

健康大数据管理专业

专注健康数据的采集、清洗与分析，培养医疗健康领域的专项技能。

三、其他相关专业

软件工程与信息系统专业 ：强调软件开发全周期管理，包含数据清洗模块设计。

数据工程与数据库管理专业 ：侧重数据库系统操作与数据治理，涉及数据清洗与集成技术。

四、学习建议

课程选择 ：优先选择包含Python、SQL、R等工具课程的专业，结合实践项目提升技能。

实践方向 ：通过数据分析竞赛、实习项目（如电商数据挖掘）积累经验。

院校推荐 ：关注设有数据科学、人工智能、计算机科学与技术等新兴专业的院校。

数据清洗作为数据科学的核心环节，建议结合自身兴趣和职业规划选择专业，同时注重跨学科知识融合与实践能力培养。