1. 概率论：探讨事件发生的可能性，并研究随机变量及其分布。
2. 数理统计学：研究如何通过收集和分析数据来做出推断和决策，包括参数估计、假设检验和置信区间等。
3. 统计推断：基于样本数据对总体特征进行推断，如点估计、区间估计和假设检验等。
4. 实证研究方法：介绍各种收集和分析数据的方法，包括观察研究、实验设计和调查方法。
5. 回归分析：研究自变量和因变量之间的关系，并利用回归模型进行预测和因果推断。
6. 方差分析：研究多个因素对因变量的影响，并通过方差分解来解释变异。
7. 数据挖掘：运用统计方法探索和发现数据中的模式和关联。
8. 时间序列分析：研究时间相关数据的统计模型和预测方法。
9. 非参数统计学：与参数统计学相对，不依赖于总体分布的假设，适用于非正态分布和小样本数据。
10. 多元统计分析：研究多个变量之间的关系，并应用多变量统计方法进行数据分析。
除了上述课程，统计学还可以与其他领域相结合，如金融统计学、生物统计学、社会统计学等，应用到不同的学科和行业中。
统计学专业学习的课程有C/C++程序设计、数理统计学、保险会计学、初等数论、应用多元统计分析、统计学概论、金融建模、风险理论分析、复变与积分变换、宏观经济统计分析、保险会计学、风险理论分析、回归分祈、西方经济学、代数学、数学分析、复变与积分变换、抽样理论与方法、多元统计分析及应用、时间序列分析。
数学实验与数学建模、风险统计、概率论与数理统计、CATI实验室调查、贝叶斯统计学、抽样调查与数据分析理论、定性数据分析、方差分析、非参数统计学、非寿险精算学、货币与金融统计、计算统计、结构方程模型、精算学导论、经济与社会统计、离散数据分析、描述性统计。
试验设计与方差分析、数据处理实践、数学模型概论、算法导论、统计调查与分析、统计计算方法、统计计算与软件、线性模型引论、指数理论、中间数据分析、企业经济统计学、社会调查与分析、实用回归分析、国民经济统计、宏观经济统计分析、统计导论、线性模型。
