大学统计专业的课程设置可能因学校和地区而有所不同，但通常包括以下主题：
统计学基础：
包括几率论、随机变量和随机进程、期望值与方差、假定检验、回归分析等。
数据分析：
涵盖描写性统计、推断性统计、非参数统计、多元统计分析、时间序列分析等。
数据可视化：
包括图表制作、数据透视表、统计软件利用等。
机器学习：
涉及线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。
大数据处理：
包括大数据技术、散布式计算、数据仓库和数据湖等。
优化方法：
涵盖线性计划、整数计划、动态计划、遗传算法等。
统计建模：
包括模型选择、模型评估、模型解释、模型预测等。
生物统计：
涉及生物信息学、基因组学、蛋白质组学、药物研发等。
金融统计：
包括金融时间序列分析、风险管理与量化投资、信誉评分等。
社会经济统计：
涵盖调查设计、抽样技术、面板数据分析、空间统计等。
建议在选择统计专业时，了解各学校的具体课程设置和师资力量，以便选择最适合自己的学习环境。