统计学专业通常学习的软件包括以下几种：

R语言

R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。

Python

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。Python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。

SAS

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。它拥有强大的数据处理和分析能力，并提供了一套完整的统计分析工具。

SPSS

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。

Stata

Stata是一种专业的统计软件，适用于各种统计分析和数据管理任务。它拥有强大的数据处理和统计分析功能，可以进行数据整理、描述性统计、回归分析和面板数据分析等操作。

MATLAB

MATLAB是一种数值计算环境和编程语言，主要用于技术计算。它在统计学和数据分析方面也有很多应用，特别是在数学建模、信号处理和控制系统等领域。

EViews

EViews以时间序列分析为主，功能强大，适合经济学、金融学等领域的研究。

JMP

JMP具有图形化界面，操作直观，适用于质量控制和工业生产等领域。

MINITAB

MINITAB简单易用，适合初学者，在质量控制、工业工程等领域有广泛应用。

建议：

R语言和 Python是统计学专业的核心编程语言，建议重点学习和掌握。

SAS和 SPSS在商业和学术研究中有广泛应用，也是重要的学习内容。

Stata、 MATLAB、 EViews和 MINITAB等软件可以根据具体研究方向和就业方向选择学习。