数据库技术与数据处理应用学的课程主要有《数学分析》、《高等代数》、《解析几何》、《概率论》、《数理统计》、《常微分方程》、《数据科学导论》、《高级语言程序设计》、《数据库原理》、《数据结构》、《统计预测与决策》、《数据建模》。
《数值最优化方法》、《数据算法与分析》、《应用时间序列分析》、《数据挖掘基础》、《统计推断》、《统计计算》、《机器学习》、《R语言与数据分析》、《Hadoop大数据分析》、《数据可视化分析》、《多元统计分析》等。
数据处理系统
在数据处理中，计算机硬件设备是一个必要条件，它是快速处理数据的保障。为了能够满足大型的数据处理，应该采用局域网或多级局域网形式进行全国性的数据处理和统计。
一般的数据处理可采用集中式数据存储方式进行，它适合于原始资料比较集中、数据量适中的数据处理，其结构管理比较方便，容易控制。大部分数据的处理都可以采用这种网络结构。对于数据量很大、原始资料分散、工作点多的情况（如人口普查），就采用多级局域网结构方式。
数据处理系统的软件平台，主要是操作系统和数据库。操作系统和数据库的选择主要根据具体的数据处理项目的大小、安全性要求等，还要考虑用户对所选软件的熟悉程度和现有硬件设备条件限制以及软件的价格等方面的因素，用户可以根据自己的需要选择合适的操作系统和数据库系统。
统计专业的课程可分为4大类:统计类课程：
数理统计；随机过程；应用时间序列分析；回归分析；统计计算；应用统计；统计理论和方法；抽样调查理论；多元统计；实验设计和方差分析；非参数统计统计推断；高等数据分析；贝叶斯和现代统计数据分析
数学类课程：
概率论；微积分；线性代数/矩阵代数；线性回归模型；微分方程，解析几何；数学分析
编程类课程：
机器学习；编程方法和抽象；科学计算；Python编程及其在统计中的应用；大数据管理与分析；数据库管理和SAS应用；机器学习和数据挖掘；R语言统计编程入门
统计在具体领域的应用的课程：比如生物统计，环境统计，社会统计学，计算机统计，金融统计模型
