统计专业的选课可以根据个人的职业规划和对特定领域的兴趣来决定。以下是一些建议：

数学基础课程

高等数学：为统计学提供必要的数学背景，包括微积分、线性代数等。

线性代数：理解向量空间和矩阵运算。

概率论与数理统计：统计学的基础，涉及随机现象和数据分析。

专业核心课程

描述统计：学习如何收集、整理和描述数据。

抽样调查：了解如何从总体中抽取样本并进行分析。

回归分析：学习如何使用统计模型分析变量间的关系。

时间序列分析：研究随时间变化的数据的统计特性。

多元统计分析：分析多个变量之间的关系。

计算机技能课程

编程语言：如Python、R语言，用于数据处理和分析。

数据分析及统计软件：如SPSS、SAS，用于数据分析和建模。

应用领域课程

金融数学：将统计方法应用于金融领域，包括期权定价、风险管理等。

风险理论分析：学习风险评估和管理。

保险精算学：精算科学的统计应用，涉及保险定价和风险管理。

大数据分析与应用：针对大数据集的数据处理和分析。

实践环节

生产实习：将理论知识应用于实际工作场景。

毕业设计（论文）：进行深入的统计研究项目。

辅修或双学位

如果希望从事金融、银行类的工作，辅修金融或经济学会比较好，因为这些行业对统计专业同学非常欢迎，且薪水和发展前景较好。

如果希望从事互联网相关的数据分析、挖掘、算法工程、人工智能或大数据平台开发，建议辅修计算机科学、大数据技术、机器学习或数据科学等相关专业。

其他选修课程

数值分析：高级数学工具，用于解决复杂的统计问题。

离散数学：逻辑、集合论等概念，对数据处理和分析有帮助。

运筹学：优化方法，用于决策和资源配置。

微分方程数值解：数值方法求解微分方程。

数据结构与算法：编程和数据处理的基础。

根据以上建议，统计专业的选课应注重数学基础、专业核心课程、计算机技能、应用领域课程以及实践环节的结合，同时可以根据个人职业规划选择辅修或双学位，以增强就业竞争力。