统计学专业的课程选择取决于您的未来职业规划和对特定领域的兴趣。以下是一些建议，您可以根据自己的情况选择相应的课程：

数学基础课程

高等数学：为统计学提供必要的数学背景。

线性代数：理解向量空间和矩阵运算。

概率论与数理统计：统计学的基础，涉及随机现象和数据分析。

专业核心课程

描述统计：学习如何收集、整理和描述数据。

抽样调查：了解如何从总体中抽取样本并进行分析。

回归分析：学习如何使用统计模型分析变量间的关系。

时间序列分析：研究随时间变化的数据的统计特性。

多元统计分析：分析多个变量之间的关系。

计算机技能课程

C/C++程序设计：编程基础，对数据处理和分析至关重要。

数据分析及统计软件：如R、Python，用于数据分析和建模。

应用领域课程

金融数学：将统计方法应用于金融领域。

风险理论分析：学习风险评估和管理。

保险精算学：精算科学的统计应用。

大数据分析与应用：针对大数据集的数据处理和分析。

实践环节

生产实习：将理论知识应用于实际工作场景。

毕业设计（论文）：进行深入的统计研究项目。

根据职业规划选择课程

金融、银行领域：辅修金融或经济学，学习金融统计和金融建模。

互联网数据分析：学习计算科学、大数据技术、机器学习。

推荐院校课程

斯坦福大学：统计学导论、线性回归模型、分类模型、时间序列分析、贝叶斯统计等。

哈佛大学：数学统计学、应用统计学、统计机器学习、时间序列分析等。

请根据您的兴趣和职业目标，结合以上课程建议，选择适合您的课程。您还可以参考您所在学校的具体课程设置，因为不同学校可能会有不同的专业方向和课程安排