数据挖掘的核心在于计算机科学，尤其是软件工程、算法设计与分析、数据库管理系统等领域。以下是相关内容的详细阐述：
计算机科学与技术专业的学生将学习编程语言、数据结构、算法设计等基础知识，这些都是进行数据挖掘的基石。同时，数据库管理系统课程将帮助学生理解数据的存储、检索和管理，这对于数据挖掘至关重要。
数据挖掘需要运用统计学和数学知识来分析数据，以下是相关内容的详细阐述：
统计学专业提供了数据分析、概率论、回归分析等工具，这些工具对于理解数据模式、发现数据之间的关系至关重要。数学专业的学生将学习线性代数、微积分等，这些数学知识有助于构建和优化数据挖掘算法。
数据挖掘涉及大量数据的管理和处理，以下是相关内容的详细阐述：
信息管理与信息系统专业的学生将学习信息组织、数据管理、系统设计等课程，这些知识有助于在实际应用中高效处理和利用数据。
数据挖掘与人工智能、机器学习密切相关，以下是相关内容的详细阐述：
人工智能与机器学习专业的学生将学习模式识别、神经网络、决策树等算法，这些算法是数据挖掘的核心技术。
大数据时代对数据挖掘提出了新的要求，以下是相关内容的详细阐述：
大数据技术与应用专业的学生将学习分布式计算、数据仓库、云计算等知识，这些技术为处理海量数据提供了支持。
数据挖掘在不同行业有不同的应用，以下是相关内容的详细阐述：
除了上述技术性专业，业务领域的专业知识同样重要。，金融、医疗、市场营销等领域的数据挖掘需要深入了解相应行业的业务逻辑和需求。
数据挖掘是一个综合性很强的领域，需要计算机科学、统计学、信息管理、人工智能等多个专业的知识和技能。掌握这些专业知识，结合实际应用场景，才能在数据挖掘领域取得成功。