统计学硕士主要学习以下内容：

统计学的基本原理和方法 ：包括描述性统计、推断性统计、概率论与数理统计、回归分析、时间序列分析等。

核心课程

数理统计

随机过程

应用时间序列分析

回归分析

统计计算

应用统计

统计理论和方法

抽样调查理论

多元统计

实验设计和方差分析

非参数统计

统计推断

高等数据分析

现代统计数据分析

概率论

微积分

线性代数

矩阵代数

线性回归模型

微分方程

解析几何

数学分析

机器学习

编程方法和抽象

科学计算

Python编程及其在统计中的应用

大数据管理与分析

数据库管理和SAS应用

机器学习和数据挖掘

R语言统计编程入门

生物统计

环境统计

社会统计学

计算机统计

金融统计模型等。

专业选修课程

统计预测和决策

金融风险监管与控制

金融风险和经济心理

语言统计方法等。

学位公共课和学位基础课

马克思主义经典选读

基础英语

科学社会主义

学科展望

宏观经济学

微观经济学

社会主义经济理论

经济计量学

金融学

财政经济学

国际经济学

数理经济学

高等数理统计学等。

实践课程和项目

实际数据分析项目

SAS认证

Python编程及其在统计中的应用

大数据管理与分析等。

统计学硕士课程旨在培养学生掌握统计学的基本理论和方法，具备数据处理、分析和解释的能力，并能够应用统计知识解决实际问题。此外，课程还注重培养学生的计算机技能和编程能力，以适应大数据时代数据分析的需求。