统计学本科专业课程通常包括以下几类：
基础课程
高等数学：包括微积分、线性代数等，为后续统计模型的建立和推导打下基础。
线性代数：掌握矩阵运算、特征值分解等概念和方法。
概率论与数理统计：学习概率论的基本概念、常见分布以及数理统计的基本原理和方法。
核心课程
统计推断：包括参数估计、假设检验、置信区间等统计推断方法。
回归分析：学习简单线性回归和多元线性回归分析，了解自变量与因变量之间的关系，并能进行回归模型的建立和解释。
方差分析：学习单因素方差分析和多因素方差分析，判断因素对总体均值是否有显著影响。
时间序列分析：学习时间序列的基本概念和方法，包括平稳性检验、自相关和偏自相关分析等，能够对时间序列数据进行预测和分析。
多元统计分析：学习主成分分析、聚类分析、判别分析等多元统计分析方法，能够对高维数据进行降维和分类。
拓展课程
实证研究方法：学习实证研究的基本原理和方法，包括问卷设计、实证分析和结果解释等，培养实践能力。
金融统计：学习金融数据的收集、分析和解释，包括金融市场、投资组合、风险管理等内容。
数据工程：学习大数据处理、数据挖掘和数据可视化等技术。
大数据分析与应用：学习如何应用大数据技术进行数据分析和解决实际问题。
市场调查与数据分析：学习市场调查方法、数据收集和处理，以及数据分析结果的应用。
专业方向课程 （部分高校）：保险精算：
学习保险精算的基本原理和方法，包括生命表、保险定价、风险评估等。
金融统计：学习金融数据的收集、分析和解释，包括金融市场、投资组合、风险管理等内容。
数据工程：学习大数据处理、数据挖掘和数据可视化等技术。
大数据分析与应用：学习如何应用大数据技术进行数据分析和解决实际问题。
市场调查与数据分析：学习市场调查方法、数据收集和处理，以及数据分析结果的应用。
这些课程共同构成了统计学本科专业的课程体系，旨在培养学生掌握统计学的基本原理和方法，具备统计实践能力，成为统计学领域的专业人才。