考研统计学专业主要学习以下内容：

数学基础 ：包括数学分析、几何代数、数学实验、常微分方程、复变函数、实变与泛函等。

概率论与数理统计 ：学习随机变量、概率分布、抽样理论、参数估计、假设检验等。

数据分析与建模 ：涉及数据收集、整理、处理和分析，包括数据可视化、统计模型建立和拟合、回归分析、时间序列分析、多元统计分析等。

统计计算与编程 ：学习使用计算机和编程语言进行数据处理和分析，如数据清洗、数据挖掘、机器学习算法等。

统计推断与决策 ：包括参数估计、假设检验、置信区间、决策树、风险分析等。

统计实证研究方法 ：学习如何设计和实施统计实证研究，解决实际问题，包括调查设计、实验设计、数据采样和问卷设计等。

统计软件应用 ：掌握专业的统计软件进行数据分析和建模，如R语言、Python、SPSS、SAS等。

统计学领域应用知识 ：了解统计学在不同领域的应用，如经济学、金融学、医学、社会科学等。

统计伦理与科学方法 ：学习统计学研究的伦理规范和科学方法，包括数据保密性、研究伦理审查、统计学实践的原则等。

专业方向课程 ：根据报考院校的不同，可能包括宏观经济学、微观经济学、社会主义经济理论、经济计量学等课程。

此外，考研统计学专业的考试科目通常包括：

思想政治理论（代码：101）。

外国语（通常为英语，代码：201）。

数学（大多数情况下为数学三，代码：303）。

专业课（具体内容依报考院校和专业方向而定，可能包括概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学等）。

建议：

数学基础 ：统计学考研对数学基础要求较高，建议重点复习数学分析、几何代数、常微分方程等科目。

编程与软件 ：掌握至少一种统计软件（如R语言、Python、SPSS、SAS）是必须的。

实践应用 ：多参与数据分析、建模等实践活动，增强实际应用能力。

专业方向 ：根据个人兴趣和职业规划选择专业方向课程，如宏观经济学、微观经济学等。