概率论与数理统计
掌握随机变量、概率分布、抽样理论、参数估计、假设检验等基础方法，是统计学的基石。
建议结合教材（如茆诗松《概率论与数理统计》）和网课（如MIT 6.041x）学习。
线性代数
矩阵运算、特征值分解等知识是回归分析、主成分分析等高级统计方法的基础。
高等数学
微积分（极限、导数、积分）和线性代数为统计模型推导提供工具。
描述统计与推断统计
学习数据可视化（箱线图、直方图）、集中趋势与离散程度指标，以及参数估计、假设检验等推断方法。
回归分析
掌握线性回归、逻辑回归、多元回归及模型诊断技术，用于分析变量间关系。
时间序列分析
研究数据随时间变化的规律，包括平稳性检验、ARIMA模型等预测方法。
多元统计分析
主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析等，用于高维数据降维与分类。
金融统计与证券分析
金融时间序列分析、风险模型（如VaR）、证券市场统计方法，适合金融行业从业。
数据科学与大数据分析
数据清洗、可视化、机器学习算法（如决策树、聚类），适用于互联网、金融等领域。
生物统计学与精算统计学
生物医学数据建模、保险精算、养老金管理等专业方向。
统计软件应用
掌握R、Python、SPSS、SAS等工具，提升数据处理与建模能力。
数据库与编程基础
学习SQL、C/C++等，为大数据处理奠定基础。
金融方向 ：辅修金融工程、经济学。
互联网/数据科学 ：选修机器学习、数据挖掘、Hadoop等课程。
生物医学 ：关注生物统计学、流行病学相关课程。
系统性学习 ：从概率论到数据科学，构建知识体系。
结合实践 ：通过项目、竞赛（如Kaggle）巩固理论。
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