选择数据统计相关的专业时，可以考虑以下因素：

兴趣和职业目标

统计学：如果你对理论和数学有浓厚兴趣，并且希望从事数据分析、经济研究、金融分析等领域的工作，统计学是一个很好的选择。统计学专业的课程涵盖了数据测量、收集、整理、分析和解释的基本理论和方法。

数据科学与大数据技术：这个专业培养具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才，适合希望从事大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域的工作。

应用统计学：注重将统计学方法应用于各个领域的实际问题，适合希望将特定领域的专业知识和统计方法相结合进行研究与应用的学生。

金融统计学：专注于金融市场、风险管理和投资组合等领域，适合希望从事金融分析、量化投资等工作。

生物统计学：结合了统计学与生物医学，应用于医学研究、公共卫生和流行病学等领域，适合希望从事生物医学研究的学生。

信息管理与信息系统：结合了信息技术和管理学的知识，适合希望将统计学与信息技术结合起来的人才。

课程设置

数学基础：统计学专业的课程通常包括微积分、线性代数、概率论等基础数学课程。

编程技能：数据科学和数据科学与大数据技术专业通常要求掌握编程语言（如Python、R、SQL）和数据处理工具（如Excel、Tableau、Hadoop）。

领域知识：根据选择的专业方向，可能还需要学习特定领域的知识，如金融、医学、生物学等。

就业前景

金融、保险、医疗、教育、政府等领域：统计学专业的毕业生在这些领域有广泛的就业机会。

大数据分析、数据挖掘、机器学习：数据科学与大数据技术专业的毕业生在这些新兴领域有很大的发展空间。

精算、风险管理：金融统计学、生物统计学等专业的毕业生在这些领域有较高的需求。

自学和技能提升

数据科学基础：如果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。

实习和项目：在学习过程中尽可能地接触实际应用场景，例如参加实习和项目，以提高自己的实践能力。

综上所述，选择数据统计相关的专业时，应根据自己的兴趣和职业目标，结合课程设置和就业前景，做出明智的决策。同时，自学一些数据科学的基础知识和技能，以及参加实习和项目，将有助于提升自己的竞争力和适应能力。