美国统计学本科好读吗？
UW-Madison统计学专业（MSI）在读，回答这个问题应该算是有资格的吧~ 先说结论，统计专业本科好读吗？ 答：简单说，统计学专业本科好不好读取决于两个因素： 第一是你选择的学校的难度，第二是你选择的专业方向（统计/数据科学的各个分支）的难度。
1.关于学校难度： 我目前在威斯康星麦迪逊大学（Wisconsin-Madison）的统计系（MSI）读研究生，我本科学的是数学，在UW就读时修了相应的微积分和线代，所以没有再重修这些基础课程，直接进入了专业课的学习；如果在其他学校或者不是统计背景的同学来读我们的项目（MSI），基本都需要先修微积分，线性代数，概率论等基础知识（具体请参见我们项目的网站）。从难易程度上来说，我们先修过的学生比后面要修的学生要简单一些。 但是！要注意一点是，虽然你有了一定的先修课的基础，但是进入专业课之后，由于教授所讲授的内容会涉及很多计算机方面的知识（比如R语言，数据分析，统计建模等方面的内容），如果没有一定的编程能力，学习起来还是很困难的。这也是为什么我说如果打算将来从事统计相关行业的工作的话，本科最好还是选择CS（计算机科学与技术）而不是数学、统计相关专业的原因。不过如果本科是学统计或者数学的话，学习起计算机相关的技能也更容易上手。
2. 关于专业方向 说到专业方向，每个学校或者项目的统计系可能设置都会有所区别，我在UW念书的时候，统计系下分三个小系，分别做Data Science Data Mining DATA BI，每一个小系下面又各有两个子方向，共计六个方向可以选择。当然还有很多别的统计系的设置情况，这里不做详细讨论。
以我在的MSI项目的经历来看，想要毕业确实不容易。首先是因为这个项目是大满贯的项目之一（意思就是做完research才能毕业，跟别的项目是同一个标准），其次，项目里所有的同学都有很强的数理基础，以及极强的编程能力和算法能力（因为都是做data science 的嘛～需要懂代码懂计算呀）。
在这里，如果你不是一个很强的人，那很容易就被身边强大的同学给淹没了。 因为所有的课都以量化为主（就是有很多quantitative的东西要学啊！），如果题主不是有很强的quant背景的话，可能会有一点压力。
总之，任何东西只要努力都会学好，不过如果本身基础薄弱并且想走的方向很难的话，那就可能需要花更多的时间去学习。