博士学习软件的建议如下：
编程语言
Python：适用于科学计算、数据分析和人工智能领域，有丰富的库和工具，适合编程入门。
R：专注于统计分析和数据可视化，广泛应用于统计学、生物信息学和社会科学等领域。
MATLAB：用于科学计算和工程应用，具有强大的数值计算和可视化功能。
Java：面向对象的编程语言，适用于企业级应用开发。
C++：通用编程语言，广泛应用于游戏开发、嵌入式系统和高性能计算等领域。
写作和排版
LaTeX：用于排版科技文档，创建高质量的论文、报告和演示文稿。
Markdown：轻量级标记语言，支持导出多种格式的文档，便于编写和分享。
Typora：轻量级Markdown编辑器，支持即时预览和源代码编辑。
VS Code：跨平台的代码编辑器，支持多种编程语言和插件。
文献管理
EndNote：文献管理工具，帮助整理、检索和引用学术文献。
Zotero：免费的开源文献管理工具，支持多种文献格式。
编程辅助
Git：版本控制系统，用于管理和追踪代码的变化。
Stata：用于统计分析和数据处理的编程软件。
Notepad++：轻量级文本编辑器，支持多种编程语言的语法高亮和代码折叠。
其他工具
Marginnote：强大的学习软件，支持导入PDF书籍、制作知识卡片和思维导图。
Quillbot：句子改写工具，适合学术写作。
DeepL：翻译工具，适合学术写作中的个别句子翻译。
Ginger：论文检测工具，检测语法错误和提出改写建议。
Word Hippo：同义词/反义词查询工具。
Ethos：英国大学论文数据库，提供大量学术文献参考。
Academia.edu和 ResearchGate：学术社交平台，了解最新研究动态和阅读免费期刊资源。
建议
选择合适的编程语言：根据研究方向和兴趣选择一门编程语言进行深入学习。
掌握基础知识：学习编程的基本概念和技能，如变量、数据类型、控制流、函数、模块、数据结构和算法。
利用工具提高效率：熟练使用版本控制系统（如Git）、代码编辑器（如VS Code）和学术写作工具（如LaTeX、Markdown）。
参与实际项目：通过参与实际项目，积累编程经验，提高解决实际问题的能力。
持续学习：随着研究的深入，不断学习新的技术和工具，保持知识的更新。