數據分析是一個跨學科的領域，適合各種專業背景的學生學習。不過，以下幾個專業的在校生可能會發現數據分析特別有用：

1. 統計學：統計學是數據分析的基礎，學習統計學可以幫助你理解數據分布、概率論和推斷統計。

2. 計算機科學：計算機科學專業的學生通常具備編程技能，這對于處理和分析大量數據至關重要。

3. 數學：數學專業的學生通常對算法和邏輯推理有深入理解，這對于數據建模和優化分析方法很有幫助。

4. 經濟學：經濟學專業的學生通常需要處理經濟數據，學習數據分析可以幫助他們更好地理解經濟模型和市場趨勢。

5. 商業管理：商業管理專業的學生可以利用數據分析來優化業務流程、市場分析和客戶洞察。

6. 工程學：工程學學生經常需要處理實驗數據，數據分析技能可以幫助他們進行實驗設計和結果分析。

7. 心理學：心理學專業的學生可以使用數據分析來研究人類行為和心理實驗的結果。

8. 社會科學：社會科學專業的學生經常需要分析調查數據和社會現象，數據分析技能可以幫助他們進行更深入的研究。

9. 生物信息學：生物信息學是生物學和計算機科學的交叉領域，數據分析在基因組學、蛋白質組學等領域中非常重要。

10. 數據科學：數據科學專業是專門為數據分析設計的，涵蓋了數據收集、處理、分析和解釋的全過程。

無論專業如何，對數據感興趣、愿意學習編程和統計學原理的學生都可以學習數據分析。此外，許多在線課程和資源也可以幫助非相關專業的學生掌握數據分析技能。

對于非計算機專業背景的學生來說，學習數據分析的在線課程有很多不錯的選擇，找專業的網絡課程去學習，以下是一些推薦的課程：

1. Coursera 上的課程，如 "Data Analysis and Presentation Skills: the PwC Approach"，由普華永道提供，適合職場人士學習數據分析和數據呈現技能。這個課程包括數據決策思維訓練、Excel進階技能、Excel可視化和PPT商業數據報告制作等內容。

2. 網易云課堂 上的 "小蚊子數據分析" 課程，適合初學者入門，課程內容全面，涵蓋數據分析的基礎知識和實用技能。

3. Udacity 提供的 "數據分析師課程"，這是一個專業的數據分析課程，適合想要深入學習并從事數據分析工作的學生。

4. 中國大學MOOC 上的 "Python大數據分析" 課程，由南京財經大學提供，適合非計算機專業學生，課程內容不過度強調編程能力，而是側重于方法的應用和問題的解決。

5. 中國大學MOOC 上的 "非結構化大數據分析" 課程，適合非計算機專業的軟件開發愛好者，課程內容豐富，包括Python基礎、數據獲取與表示、數據統計與挖掘等。

6. freeCodeCamp 提供的 "How to Get Started in Data Analytics – A Roadmap for Beginners"，這是一個免費的資源，適合初學者了解數據分析師的工作內容和要求，以及如何開始學習數據分析。

7. Udemy 上的 "Python數據分析：從入門到精通" 課程，適合有基本數學技能和想要學習第一門編程語言的學生，課程內容包括Python編程、數據分析工具的使用等。

8. 知乎 上的 "七周七學習成為數據分析師"，這是一個免費的自學課程，適合有一定編程基礎的半專業人士，課程設計包括Excel學習、數據可視化、分析思維訓練等。

哪些在線課程適合非計算機專業背景的學生學習數據分析？