研究生统计学学什么？
我目前是在读统计硕士，所以这个问题我也许可以答一下。 我所在的学校开设的统计课程大致可以分为两类，一类是统计原理、理论方法什么的，这一类一般是大课（200人左右），学习这些内容有助于你理解什么是统计，统计做了什么以及怎么做；另一类就是数据挖掘，大数据之类的，这类课程一般是小班（30人左右），会学习如何运用现有的软件和工具进行数据分析。 必修的课程有统计计算（R语言，SQL，Python之类的基本功）、统计建模（随机过程，分类与回归，矩阵论，统计推断什么的）、数据挖掘（数据清洗，可视化，分类，聚类等）。选修的有风险决策，金融数据分析，机器学习，神经网络，优化等等。课程内容还是比较丰富的。
个人感觉学习统计最大的感觉是有了一个清晰的逻辑框架，之前自己学的知识能更系统的整合起来，另外对模型的假设条件等会更为敏感，以前自己写论文做分析可能不会去深想为什么要假设这个条件，现在会对假设的条件是什么，怎么建立模型，怎样得出结论有一个系统而完整的认识。
至于应用方面，其实除了开数理统计的一些基本知识之外，其他的大部分内容都是跟应用有关的，所以应用方面的学习要看你自己未来的打算了，如果将来你想从事统计相关的工作，那么你就需要在学习课本理论知识的同时多参与实验室或者校外导师的项目（看你们学校能不能提供这方面的机会），这样既能增进你对统计的理解又能提高你的专业技能，更是能为未来就业铺路。如果你不想从事统计相关工作，那么只要把课本学好就可以了，应用方面可以选择自己喜欢的学科进行学习，比如我对机器学习感兴趣就可以选择学习相关的课程或是自己查阅资料进行深度学习。