数据分析专业的留学选择可以涵盖多个方向，具体包括：

商业分析（Business Analytics）

学习内容：包括市场营销、金融、统计等基础课程，以及数据库、SQL、R、Python、机器学习、统计编程等计算机方面的课程。通过实际项目或案例分析，培养学生应用所学知识解决实际问题的能力。

适合背景：适合具有商业、数学或计算机背景的学生，尤其是那些希望将数据分析技能应用于商业决策和问题解决的学生。

数据分析（Data Analyst）

学习内容：侧重于数据的检查、清理、转换和建模过程，学习内容包括商业、统计和计算机三方面的知识，如数据管理、数据可视化、回归模型、数据挖掘、预测分析等。

适合背景：适合具有数学、统计或计算机背景的学生，尤其是那些希望深入了解数据并进行实际操作的学生。

数据科学（Data Science）

学习内容：专注于计算机领域的数据分析，学习内容包括数学、统计、信息科学和计算机科学等技术和理论，如机器学习、人工智能、深度学习、自然语言处理等高级主题。

适合背景：适合具有数学、统计或计算机背景的学生，尤其是那些希望从事高级数据分析和研究的学生。

信息与计算科学（Data and Computational Science）

学习内容：包括科学计算、数学建模和数据分析内容，帮助学生解决复杂的科学问题，并使用从确定性数学建模到贝叶斯分析法的一系列理论工具来分析大型数据集。

适合背景：适合具有高度量化学科背景的学生，尤其是那些希望从事数据分析或计算科学相关领域工作的学生。

数据分析与管理（Analytics and Data Management）

学习内容：聚焦于理解如何在商业决策中运用数据，帮助学生掌握数据分析和叙事的技术。

适合背景：适合希望将数据分析技能应用于商业决策和管理的学生。

会计数据分析技术（Accounting Data Analytics Technologies）

学习内容：包括CPA准备课程，让学生在毕业前就通过CPA考试的部分或全部内容。

适合背景：适合希望将数据分析技能应用于财务和会计领域的学生。

建议

选择数据分析专业的留学方向时，建议考虑以下因素：

个人兴趣：你对商业分析、数据科学还是其他方向更感兴趣？

职业目标：你希望将来从事数据分析、商业决策还是其他相关领域的工作？

学术背景：你的数学、统计和计算机背景如何？是否有相关的项目或实习经验？

学校资源：目标学校是否提供高质量的数据分析课程和实习机会？

根据这些因素，选择最适合自己的专业方向，将有助于你在未来的学习和职业生涯中取得成功。