统计学专业的学生应该学习以下编程语言：

Python：

Python是一种通用编程语言，广泛应用于统计学领域。它具有简洁易懂的语法和丰富的数据处理、统计分析和机器学习库，如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib和Seaborn等。Python适合初学者入门，并且社区支持强大，有大量的在线教程和资源。

R语言：

R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。它拥有丰富的统计分析库和图形绘制功能，适合进行数据处理、统计建模和数据可视化等工作。R语言还有强大的社区支持和广泛的应用领域，是统计学学生学习的首选。

SQL语言：

SQL是用于管理和操作关系型数据库的语言，对于处理大规模数据非常有用。统计学学生经常需要从数据库中提取和整理数据，因此掌握SQL语言可以帮助他们更好地进行数据管理和查询操作。

Julia：

Julia是一种相对较新的编程语言，专门设计用于高性能科学计算。它具有类似于Python和R的语法，但在计算速度上更加高效。对于需要处理大规模数据或进行复杂计算的统计学任务，Julia是一个很好的选择。

SAS：

SAS是一种商业统计分析软件，也是一种编程语言。SAS在统计学领域应用广泛，特别是在医学和社会科学研究中。学习SAS可以帮助统计学学生进行数据管理、统计分析和报告生成等工作。

SPSS：

SPSS是一种常用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学研究和市场调研等领域。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。

建议

初学者：建议从Python开始学习，因为它的语法简洁易懂，且有丰富的库和社区支持。

中级学习者：在掌握Python的基础上，可以学习R语言，以深入进行统计分析和数据可视化。

高级学习者：可以学习SQL和Julia，以处理大规模数据和进行高性能计算。

专业方向：如果希望从事数据科学和数据库管理工作，SQL是必须掌握的技能。

通过学习这些编程语言，统计学专业的学生可以提高数据处理和分析能力，为将来的职业发展打下坚实的基础。