统计专业考研涉及课程广泛，一般包括以下核心内容：

1. 线性代数，涵盖向量空间、线性变换、特征值特征向量等概念。

2. 概率论与数理统计，深入探讨概率基本概念、随机变量、常用分布、统计推断等。

3. 数理统计与应用统计，专注于抽样理论、假设检验、参数估计、方差分析、回归分析、时间序列分析。

4. 统计计算与数据分析，教授R、Python等统计软件的使用，数据处理与分析方法。

5. 数学建模与实验设计，涉及建模方法、实验设计与数据分析。

6. 随机过程与应用，涵盖马尔可夫过程、排队论、随机模拟等。

7. 数据库原理与应用，深入学习数据库概念、关系型数据库、SQL语言等。

上述课程提供全面的统计学知识，为考研者打下坚实基础。具体考试内容和科目需视报考高校和专业而定，建议考生详细了解目标院校的要求并据此做好充分准备。