统计专业的学生通常需要学习以下几种软件：

R语言

特点：R语言是一种开源的统计分析和数据可视化编程语言，广泛应用于数据分析、数据可视化和机器学习等领域。它提供了丰富的统计分析和数据可视化功能，并有一个庞大的开源社区支持。

适用人群：适合需要高度定制化统计分析和数据探索的研究人员，尤其是数据科学家和统计学家。

Python

特点：Python是一种通用的编程语言，也广泛应用于数据分析和机器学习等领域。它具有简洁易读的语法，同时拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和SciPy等，使得统计学家能够灵活且高效地进行数据探索和分析。

适用人群：适合初学者和有编程经验的用户，并且在数据科学领域有广泛的应用。

SAS

特点：SAS是一种商业化的统计分析软件，广泛应用于数据挖掘、商业智能和预测分析等领域。它具有强大的数据处理和统计分析能力，并提供了一套完整的统计分析工具，包括描述统计、回归分析、生存分析等。

适用人群：适合需要进行复杂统计分析和数据挖掘的专业人员，尤其是医学研究、金融分析等领域。

SPSS

特点：SPSS是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学和市场调研等领域。它提供了丰富的统计分析方法和数据可视化功能，并且具有用户友好的图形化界面，易于学习和使用。

适用人群：适合没有太多编程基础的读者，特别是社会科学和市场研究领域的学生。

Stata

特点：Stata是一种专业的统计分析软件，拥有强大的数据处理和分析能力，支持多种数据类型和数据格式。它常用于各类科研领域，特别是在处理大量数据时表现出色。

适用人群：适合各类科研人员和需要高效数据处理和快速计算结果展示的用户。

MATLAB

特点：MATLAB是一种数值计算环境和编程语言，主要用于技术计算。在统计学专业中，MATLAB可以用于方便地编写算法和进行数学计算，特别是在数学建模、信号处理和控制系统等领域。

适用人群：适合需要高效算法实现和图形化展示的用户。

建议

初学者：可以从SPSS开始，因为其界面友好，操作简单，适合初学者和非专业统计人员使用。

进阶者：可以学习R语言和Python，这两者功能强大且灵活，适合需要进行复杂数据分析和探索的研究人员。

专业研究人员：可以根据具体研究领域选择SAS或Stata，这两者在数据处理和统计分析方面非常强大，适合处理大规模数据和复杂统计分析任务。

算法和数学建模：MATLAB是一个很好的选择，特别是在需要高效算法实现和图形化展示的情况下。