电脑统计专业的课程设置通常包括以下几类课程：

数理统计学：

这是统计学的基础课程，主要涵盖概率论、随机变量与随机过程、统计推断等内容。

统计计算：

包括数据处理、数据可视化、统计建模等内容，侧重于计算机在统计分析中的应用。

统计学习：

涉及监督学习、无监督学习、半监督学习等方法，是机器学习中的一个重要领域。

统计实验设计：

研究如何构造和优化实验设计，以推断输入因素对输出结果的影响。

时间序列分析：

研究时间序列数据的特征、模型构建和预测方法。

多元统计分析：

包括回归分析、方差分析、因子分析等内容，用于处理多个变量的数据。

应用随机过程：

研究随机过程的理论和应用，如随机游走、布朗运动等。

非参数统计：

在总体分布未知或难以假设的情况下，提供统计推断的方法。

统计软件应用：

学习如何使用各种统计软件进行数据分析，如R、Python、SPSS等。

数据库管理系统：

学习如何管理和操作数据库，以便于数据存储和查询。

计算机网络系统：

了解计算机网络的原理和应用，以便于数据的传输和处理。

系统分析与软件设计：

学习系统分析的方法和软件设计的原则，以便于开发统计应用软件。

经济学与金融学课程：

如宏观/微观经济学、货币银行学、国际金融学、金融数学等，这些课程有助于理解统计在经济学和金融学中的应用。

运筹学：

学习优化决策的方法，如线性规划、动态规划等。

市场调查方法与企业经济统计学：

学习市场调查的方法和技巧，以及企业经济统计学的相关知识。

这些课程共同构成了电脑统计专业的知识体系，旨在培养学生掌握统计学的基本理论和方法，并能够运用计算机技术进行数据分析、统计建模和预测决策等工作。具体的课程设置可能会因学校、地区和教学计划的差异而有所不同。建议在选择统计学专业时，详细了解目标学校的教学大纲和课程设置，以便更好地规划学习路径。