应用统计硕士（MSC APPLIED STATISTICS）主要学习 应用数学、统计学、概率论、方法学和计算方法等领域知识，对生物、医学等数据进行测量、控制、分析和解释变量间关系及关系可靠性 。具体课程内容可能因学校和方向而异，但通常会涵盖以下主题：

几率和数理统计 ：学习几率散布、期望、方差、协方差等基本概念，和如何计算和使用统计量。

假定检验与置信区间 ：学习如何构建假定、设计实验、进行样本抽取和估计整体参数，并使用统计方法来评估实验结果的有效性。

回归分析 ：学习如何使用线性回归、多元回归、逻辑回归等方法来建立变量之间的关系，并进行预测和控制。

时间序列分析 ：学习如何分析和预测时间序列数据，包括自回归模型、移动平均模型和自回归移动平均模型等。

非参数统计 ：学习如何使用非参数方法来处理数据，例如使用k-means聚类算法进行数据分析。

贝叶斯统计 ：学习如何使用贝叶斯方法来进行统计推断和数据建模，包括贝叶斯估计、贝叶斯预测和贝叶斯推理等。

统计软件与利用 ：学习如何使用统计软件进行数据分析和可视化，和如何将统计方法利用于实际问题。

统计伦理与监管 ：学习统计研究的伦理原则、数据隐私和保护、统计报告和解释等方面的内容。

此外，根据不同的研究方向，课程内容也有所不同。主要研究方向包括：

工程统计 ：含工商管理统计、质量管理统计方法、人力资源管理、市场调查与预测等。

金融统计 ：含金融经济学、投资学组合的统计分析与决策、金融计量经济学等。

生物与医学统计 ：含生物医学统计、临床数据分析、医院信息管理等。

不确定统计学习理论与不确定统计方法 ：含数据挖掘、统计建模、实验设计、不确定统计预测与决策等。

建议学生在选择应用统计硕士课程时，了解具体学校和课程的具体设置，以便选择最适合自己兴趣和职业发展方向的课程。