对于2024年统计学专业学生，以下软件是值得学习的：

R语言

特点：R是一种开源的统计分析和图形化编程语言，拥有丰富的统计分析函数库和图形绘制能力。R语言适合进行数据清洗、统计分析和结果展示，并且有一个庞大的开源社区支持，提供了大量的在线教程和资源。

适用场景：R语言广泛应用于数据分析、数据可视化和机器学习等领域，是统计学专业学生的首选编程语言之一。

Python

特点：Python是一种通用的编程语言，具有简洁易读的语法和强大的数据处理能力。Python的数据分析库如Pandas、NumPy和SciPy等，使得Python成为进行数据处理、统计建模和机器学习的强大工具。

适用场景：Python广泛应用于统计学和数据分析领域，适合初学者入门，并且因其易学性和可读性，成为很多统计学家的首选编程软件。

SAS

特点：SAS是一种商业化的统计分析软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。SAS支持大规模数据的处理和分析，并且与Office软件的接口齐全，适合进行复杂运算。

适用场景：SAS广泛应用于数据挖掘、商业智能和预测分析等领域，尤其在银行金融和医学统计中表现出色。

SPSS

特点：SPSS是一种常用的统计分析软件，具有直观的用户界面和丰富的分析工具。SPSS适合进行数据处理、描述统计、推断统计、回归分析、因子分析等统计分析工作。

适用场景：SPSS广泛应用于社会科学和市场研究领域，适合初学者或非专业统计人员使用。

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。Stata支持多种数据类型和数据格式，能够进行复杂的统计分析、数据可视化和模型建立。

适用场景：Stata常用于各类科研领域，特别是在经济学和社会科学中表现出色。

建议

初学者：可以从SPSS开始学习，其用户友好的界面和丰富的分析工具适合初学者快速上手。

中级学习者：可以学习R语言和Python，这两种语言在统计学和数据分析方面都有广泛的应用，并且具有强大的社区支持。

高级学习者：可以深入学习SAS和Stata，掌握更专业的统计分析和数据处理技能。

根据个人兴趣和职业规划，可以选择适合自己的软件进行深入学习。