生物统计学是一门将统计学方法应用于生物医学领域的学科，它主要学习以下内容：

概率论与数理统计：

学习随机现象的概率分布和统计推断。

高级程序设计与数据结构：

掌握编程技能，处理和分析大量数据。

线性代数：

理解向量空间、矩阵和线性变换等概念。

时间序列分析：

研究时间序列数据的统计特性。

非参数统计：

在数据不满足参数模型假设时使用非参数方法。

统计计算：

进行统计推断的计算方法。

随机过程：

研究随机现象随时间变化的规律。

抽样调查与流行病学数据分析：

学习如何从样本数据推断总体特征。

生物统计学与Stata统计软件：

使用Stata软件进行统计分析。

临床试验统计方法：

涉及临床试验的数据分析。

流行病学：

研究疾病在人群中的分布、影响因素和预防措施。

线性模型和统计设计：

学习线性回归和其他统计模型。

多元统计分析：

分析多个变量之间的关系。

SAS基础编程与高级编程：

使用SAS软件进行高级统计分析。

广义线性模型及其应用：

学习广义线性模型的理论和应用。

微分方程与疾病动力学模型：

研究疾病发生和发展的数学模型。

生物信息学：

结合生物学和计算机科学，分析生物数据。

生物统计学专业的学生通常在毕业后授予理学学士学位，并且这个专业与数学、统计生物信息学、计算机科学等领域有着密切的联系。它为生物学、医学和公共卫生领域的研究者提供了必要的统计工具和方法，以精确和准确地获取、分析和解释数据。