统计学学习重点：

1. 理论基础：包括参数估计、假设检验、回归分析、时间序列分析和非参数统计等核心概念。

2. 应用方向：根据兴趣或职业规划，可以选择生物统计、金融统计、应用统计等专业方向。

3. 统计软件：熟练掌握R语言或Python，用于数据分析和统计建模。

4. 数据分析技能：学会使用统计方法进行数据解释和推断，如通过SQL进行高效数据查询。

数据科学学习重点：

1. 交叉学科知识：融合统计学、数学、计算机科学、机器学习、人工智能等多个领域的知识。

2. 机器学习与AI：深入理解支持向量机、决策树等现代机器学习模型，以及深度学习技术。

3. 编程与工具：掌握Python、R、SQL等编程语言，以及大数据处理工具如Hadoop、Spark。

4. 数据处理与可视化：学习数据清洗、预处理、以及使用可视化技术展示分析结果。

5. 工程能力：了解大数据平台的构建，如数据库管理、数据仓库设计、分布式计算框架。

6. 实践与项目经验：通过参与数据分析比赛（如Kaggle）和实习，积累实际操作经验。

课程设置与技能发展：

数理基础：微积分、线性代数、概率论与数理统计是基础。

计算机技能：包括数据结构、算法、编程语言（如Python、C++）、数据库管理。

领域专精：根据个人兴趣选择特定领域的知识，如金融、生物信息学等。

与人文：了解数据科学在社会中的应用，以及数据隐私和安全问题。

实践与规划：

统计与数据科学专业的学习重点是什么

多方面尝试：在大学期间广泛探索，结合理论与实践，如参加数据分析比赛、实习。

工程与分析并重：平衡理论学习与实际操作，提升解决复杂数据问题的能力。

统计与数据科学的学习是一个综合性的过程，既需要深厚的理论基础，也需要广泛的实践技能，以及对新兴技术的持续学习和适应。