統計學隨著近期大數據(Big Data)、資料科學家(Data Scientist)、人工智慧(Artificial Intelligence) 的崛起與熱潮一再被討論，其實統計並不是一門新興領域，歷史上為了人口統計，很早就有了數量調查的紀錄。
統計是以少量的資料(稱為樣本) 所提供的資訊來推斷研究物件(稱為母體) 的特徵，從而做出適切決策的一門科學。統計目前已廣泛地應用在各門學科，從自然科學、社會科學到人文學科，甚至被用於工商業及政府的情報決策。
以學術觀點來看，統計學可概略分為三大領域，包括數理統計、應用統計，以及生物統計，其中數理統計研究統計理論，屬於"純"統計學領域，而生物統計則是很多植物、生物等學科學生的跨專業首選。
數理統計專業因為屬於純統計，又被看做是數學的一個分支。數理統計以機率論為基礎，研究大量隨機現象在統計方面的規律性，並通過構建數學模型來做出相應的判斷。雖然比較艱澀，但往往是將統計學知識應用到各領域時最強大的後盾。
應用統計方向主要將統計學的理論和方法運用在社會、自然、經濟、金融、工程等各個領域的應用，是統計學和其他學科之間交叉的學科。畢業生可從事數學研究、統計學研究、運籌學研究、電腦程式設計、資料分析、會計、證券分析等多種職業。
最後，生物統計學運用統計學分析和解釋生物界的種種現象和數據資料，是一門應用數學，常見應用於公共衛生，包括流行病學、 營養學和環境衛生、基因組學和族群遺傳學、醫學，及生態學。
由於統計學研究須運用大量的數學知識，所以也屬於應用數學範疇，譬如統計學和機率論非常密切，幾乎任何統計問題都會涉及到機率的運用。此外，在進行資料分析時，往往會面對繁雜的資料整理及運算，一些利用電腦計算能力的新興統計方法乃因應而生，這些方法能處理更為複雜的統計估計及推論，使統計理論更能落實，大幅度提升了統計學的實際用途。
因此，統計專業希望同學具備良好的數學背景是普遍的要求，學校也傾向於招理工科背景的學生，尤其主修是統計或者數學的學生。多數學校也會明確要求學生修過數學類的基礎課程。
對於生物統計來說，只要本科學的是統計、數學、應用數學、電腦都可以申請生物統計。這個專業對於生物相關基礎要求相對少，研究生只需要補修幾門生物入門課程，因為這個學科重視數學的能力，純粹生物或者醫學類出身的未必有優勢。
早期統計和生物統計畢業後，金融和生物製藥是最大的出路。然而，近幾年來因為大資料與資料科學的興起，使得形勢有所改變。越來越多的統計和生物統計專業畢業生，選擇投入對資料分析有需求的資訊技術、金融、醫療、電商等行業。
事實上，大數據的出現對統計學家來說是統計學上的一個新的契機。大資料不但使得新的統計研究領域出現，統計思維成為許多科學領域探究或應用的核心，讓統計專業又再度成為新的一門顯學。
