1.高等數學:這是統計學專業的基礎課程，包括微積分、線性代數、概率論等。，為後續課程打下堅實的數學基礎。
2.數理統計:本課程主要研究如何從數據中提取信息，包括參數估計、假設檢驗和回歸分析。
3.描述統計學:本課程主要研究如何整理、總結和描述數據，包括數據的頻率分布和圖形表示。
4.多元分析:本課程主要研究多個變量之間的關系，包括主成分分析、因子分析和聚類分析。
5.時間序列分析:本課程主要研究隨時間變化的數據，包括平穩性檢驗、自相關和偏相關分析。
6.非參數統計:本課程主要研究不需要對數據分布做出特定假設的統計方法，包括秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等。
7.貝葉斯統計:本課程主要研究基於概率論的統計推斷方法，包括貝葉斯定理和馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法。
8.實驗設計:本課程主要研究如何設計實驗以獲得有效數據，包括完全隨機設計和隨機區組設計。
9.方差分析:本課程主要研究如何比較兩個或兩個以上樣本均值的差異，包括單向方差分析和雙向方差分析。
10.抽樣技術:本課程主要研究如何從總體中抽取樣本，包括簡單隨機抽樣、分層抽樣和整群抽樣。
此外，統計學專業還可能涉及壹些與實際應用領域相關的課程，如生物統計學、金融統計學、社會統計學等。這些課程通常要求學生具備壹定的專業知識和實踐經驗。