统计学硕士课程主要围绕统计分析与相干领域进行深入研究，内容从理论到实践全方位覆盖。具体课程包含：

首先，概率论与数理统计是统计学基石，研究随机变量与概率分布，以及如何通过这些概念进行统计推断。

接着，假定检验与置信区间是评估数据集的统计方法，用于验证观察结果是否来自特定理论模型。

回归分析与预测建模则用于探索变量间关系，包括线性回归、逻辑回归等方法。

非参数统计在处理非正态或非均匀分布数据时提供有效手段，不依赖特定概率分布。

时间序列分析则关注于分析与预测时间序列数据，如自回归移动平均模型、自回归积分移动平均模型。

贝叶斯统计利用概率论进行统计推断，允许在数据收集过程中引入先验信息。

优化与计算统计学涉及数学与计算机技术解决实际问题，包括模拟、估计与优化。

生物统计学与数据挖掘领域结合其他学科知识，解决生物学、医学与社会科学问题。

生存分析与健康研究关注处理延迟死亡或失访事件数据，常用于医学与公共卫生。

实验设计与样本设计则围绕研究目的与资源选择适当方法与样本量。

深入了解课程，还包括政治思想理论、英语、数学、宏微观经济学等基础学科与专业课，以及报考条件如本科学历、专科学历经验或硕士博士学位等。