选择统计学和数据科学专业时，你可以从以下几个方面进行考虑：

兴趣和职业目标

统计学：如果你对理论和数学更感兴趣，统计学可能是一个不错的选择。统计学专业的课程包括概率论、数理统计、统计推断、回归分析、时间序列分析等。

数据科学：如果你更倾向于实际应用和解决实际问题，数据科学可能更适合你。数据科学专业的课程包括数据清洗、数据分析、机器学习和人工智能等。

数学基础

统计学是建立在数学理论之上的，因此对数学有一定的要求。如果你对数学不感兴趣或数学学习能力不强，可能需要重新考虑选择。

应用方向

统计学：包括生物统计、金融统计等多个方向，你可以根据自己的兴趣和职业目标选择相应的方向进行深入学习。

数据科学：结合了统计学、计算机科学和机器学习等技术，广泛应用于金融、医疗、零售等行业。

自学和技能提升

如果你担心本科统计学的知识无法满足数据科学的要求，可以在选择专业之前自学一些数据科学的基础知识和技能，例如Python编程、数据可视化和数据分析等。

院校和导师选择

选择合适的院校和导师是统计学考研的关键。了解哪些学校在统计学领域具有强大的研究实力，并选择与自己兴趣一致的导师。

英语水平

许多统计学相关的研究生项目对英语水平有较高要求，通常需要提交CET-6、TOEFL或IELTS的成绩。

就业前景

统计学专业的毕业生在金融、保险、医疗、教育、政府等多个领域都有广泛的就业机会。具体就业方向包括数学家、统计学家、运筹分析人员、计算机程序员、教师、财政分析员、公司会计、证券分析员等。

进一步深造

统计学专业的学生还可以考虑进一步深造，如考研时可以选择统计学、金融数学、信息与计算科学等相关专业。

综上所述，选择统计学和数据科学专业时，应综合考虑自己的兴趣、职业目标、数学基础、应用方向以及未来的就业前景。同时，也可以自学一些数据科学的基础知识和技能，并选择合适的院校和导师进行深造。