研究生统计学学什么？
统计学专业，分应用统计与数理统计两个方向，其中应用统计又细分为金融统计，数据挖掘与大数据，商务统计与数据分析三个专业，数理统计不细分了。 个人感觉，学习的内容都差不多，只是应用统计更偏重于利用现代统计方法解决现实问题，而数理统计则更注重于理论研究。
由于本科是应用统计专业，所以以这个专业为例，简单的介绍一下学习内容：
研究生课程除了数理统计必修的实变函数、随机过程等之外，应用统计和数理统计的学习内容差别不大，主要都是统计基本概念，统计模型，参数估计，假设检验和方差分析等方面的知识。
以上主要是课程的基本情况，接下来谈一下本人对每个科目的一些理解。
①统计基础（统计原理） 如果没有统计学的系统知识，学起其他的统计知识就很难行。本门课主要介绍了经典统计中常见的概率分布以及它们的性质，期望值，方差，相关系数等等描述性统计量，还学习了参数估计和假设检验的一些基本概念。虽然内容很基础，但是学好他们为后续的课程打好了基础。
②统计建模（应用回归） 本门课主要介绍回归分析，经典回归中的最小二乘法，简单线性回归，多元回归，共线性等问题，如何识别异方差性和自相关性，还有如何进行模型预测。在学完本门课后应该能熟练运用回归软件进行建模分析的问题。
③计量经济学（EM， R程序） 这门课涉及了一点点编程，学习如何使用R语言编程，以及EViews， Stata等软件进行数据处理与分析；另外会学习一些计量经济模型，比如CDP， CGE， DSGE等。
④数据挖掘（SQL， Python，机器学习） 这是一门混合了计算和数据挖掘课程的综合性课程。首先需要熟练掌握Python的基本使用，然后运用SQL提取数据，清洗数据，最后用机器学习的方法进行学习，完成测试。
⑤大数据（Hadoop） 本门课主要学习Hadoop基础知识，其下包含的Spark知识也会有一定程度涉猎。
⑥其他 除上述几门课外，还需要修读硕士英语和学术写作两门课程。