统计专业的学生通常会学习以下几种软件：

R语言

特点：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。

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：通用的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习等领域。拥有丰富的数据分析库如Pandas、NumPy和SciPy等。

适用人群：适合初学者和有编程经验的用户，特别是在数据科学领域有广泛应用。

SAS

特点：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。具有强大的数据处理和统计分析能力。

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：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。提供了丰富的统计分析方法和数据可视化功能，用户界面友好。

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：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。

适用人群：适合各类科研领域，特别是市场调查方面的数据。

MATLAB

特点：数值计算环境和编程语言，广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域。

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开始学习，因为其界面友好，操作简单，适合初学者和非编程背景的用户。

进阶者：可以学习R语言和Python，这两者功能强大且灵活，适合需要高度定制化统计分析和数据探索的研究人员。

专业领域：根据具体专业方向（如金融、医学等），可以选择学习SAS或MATLAB，以满足特定领域的需求。

这些软件各有优势，选择哪种软件取决于具体的学习目标和应用场景。