统计系的学生通常需要使用多种编程语言来完成他们的研究和数据分析任务。以下是一些常用的编程语言：
1. R语言：R语言是统计分析和图形展示的专用语言，特别适合于统计建模、时间序列分析、生物信息学等领域。
2. Python：Python是一种通用编程语言，但在数据分析、机器学习和数据科学领域非常流行。Python有丰富的库和框架，如Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib和Scikit-learn等，这些工具大大简化了数据分析流程。
3. MATLAB：MATLAB是另一款广泛应用于工程和科学计算的编程环境，它在数值计算、统计分析和图形可视化方面有着强大的功能。
4. Java：Java在大型项目中非常流行，尤其是在需要处理大数据集和进行复杂统计分析的企业环境中。
5. SAS：SAS是统计分析系统的缩写，它是一种专门用于统计分析和数据管理的软件系统。
6. SQL：SQL（结构化查询语言）用于管理关系数据库，是数据管理和数据挖掘的基础。
7. Julia：Julia是一种较新的编程语言，专为数值计算和科学计算设计，它在处理大规模数据集和执行复杂数学运算时表现优异。
统计系的学生通常会根据具体的研究领域和项目需求选择合适的编程语言。例如，从事生物信息学的学生可能更倾向于使用R语言和Python，而从事工业界数据分析的学生可能更倾向于使用SAS或MATLAB。
