选择统计学专业时，可以从以下几个方面进行考虑：

兴趣和职业目标

统计学：适合对理论和数学更感兴趣的学生，以及希望从事理论研究、数据分析、生物统计、金融统计等职业的人。

数据科学：适合倾向于实际应用和解决实际问题的学生，以及希望从事数据分析师、机器学习工程师、人工智能研究员等职业的人。

学术背景

如果你的学术背景偏向于数学和理论，统计学可能更适合你。

如果你的学术背景偏向于计算机科学和技术，数据科学可能更适合你。

课程设置

统计学：通常包括概率论、数理统计、统计推断、回归分析、时间序列分析等理论课程，以及应用统计学、生物统计学、金融统计学等方向课程。

数据科学：除了统计学的理论课程外，还包括数据清洗、数据分析、机器学习、人工智能、数据可视化等实用技能课程。

学校和专业排名

选择统计学专业时，可以关注学校和专业排名，选择在该领域有较高声誉和排名的学校。例如，斯坦福大学、加州大学伯克利分校、帝国理工学院等。

地理位置和就业前景

考虑学校的地理位置，选择东西岸的大城市，这些地区通常有更好的就业前景和更多的实习机会。

了解不同学校的就业率和毕业生职业发展情况，选择那些在统计学领域有较强就业竞争力的学校。

个人技能和兴趣

自学一些数据科学的基础知识和技能，如Python编程、数据可视化和数据分析，这将有助于你更好地适应和掌握数据科学的学习内容。

参加实习和项目，积累实际应用经验，提高自己的实践能力。

跨专业申请

如果你之前的专业背景是统计，但希望转到计算机科学（CS），可以考虑申请统计相关的项目，这样更容易获得录取，并且可以利用自己的统计背景。

研究生项目

对于有志于继续深造的同学，选择有thesis项目的学校，这将有助于你在毕业后获得更好的职业发展机会。

综上所述，选择统计学专业时，应综合考虑自己的兴趣、职业目标、学术背景、课程设置、学校排名、地理位置、就业前景以及个人技能和兴趣等因素，做出明智的决策。