统计学专业学什么课程？
作为两所知名高校统计学硕士，简单分享几门专业课。 因学校不同，开设的科目和名称略有差异，但大致内容都是相通的。 一般会学习：理论统计、应用统计、计算机编程（R或SAS）、实变统计、随机过程、贝叶斯方法、计量经济学（微观、宏观）、统计学习等。 大纲如下： 具体的科目和内容：
1. 理论统计 主要包括描述性统计、推断性统计、抽样技术、模型识别与选择、线性回归、非线性回归等内容。
2. 应用统计 主要包括时间序列分析、动态规划、博弈论、统计决策、CART树、逻辑回归、机器学习、神经网络、文本分析、聚类分析、判别分析、主观概率、证据理论、模糊集理论以及预测评估等。
3. 计算机编程（R/SAS） 无论是理论还是应用统计，都离不开计算机编程。需要掌握一种编程语言，目前使用较多的是R语言和SAS语言。这两个程序设计上有很多相通之处，先学R再学SAS会很轻松。
4. 实变统计 主要学习内容是实变函数和数理统计。前者主要内容包括泛函分析、随机过程、布尔函数、测度理论；后者包括经典估计方法、最小二乘估计、参数估计、假设检验。这门学科与数学专业中的应数相当，比较枯燥。但是学好之后对今后统计的其他学科打基础很有帮助。
5. 随机过程 主要内容是随机过程、随机向量及其相关性、马尔科夫链、离散时间马尔科夫链、平稳过程、独立随机过程及泊松过程等。如果是对此感兴趣的同学可以继续深入去学习，这门学问很博大精深。
6. 贝叶斯方法 主要涉及概率、随机变量、条件概率、独立性、贝叶斯公式及其推广、均匀分布、先验分布、后验分布等问题。同时会学习到贝叶斯模型评估、高斯混合模型、隐马尔科夫模型、分类问题、回归问题以及随机森林等一系列内容。如果你热爱机器学习，那么这门课绝对是你的最爱！
7. 计量经济学（微观、宏观） 这是研究生阶段的专业必修课，分为微观计量和经济计量两个方向，分别学习不同的内容，需要认真学习、完成课后习题。尤其是微观计量这门课难度较大，需要花时间理解。如果以后想做科研在计量方面有所成就，这两门课一定要学好！
8. 统计学习 主要涉及特征提取、聚类分析、判别分析、神经网络、支持向量机、随机森林等相关内容。是一门非常实用的课程，会在后面具体介绍使用方法。