统计专业的学生可以通过学习以下技术来转行：
统计编程：
结合统计学和计算机科学的知识，通过编程处理和分析大量数据。掌握统计编程可以成为数据分析师、机器学习工程师和数据科学家等职业的核心竞争力。
编程语言：
学习如Python、R等编程语言，这些是数据分析和机器学习领域的主要工具。
数据处理和分析：
掌握数据清洗、转换、加载等技能，以及使用统计方法和机器学习算法进行数据分析和建模。
机器学习：
了解并实现机器学习算法，进行模型选择和评估，这是数据科学家和机器学习工程师的重要技能。
数据工程：
设计和实现数据处理流程，构建数据仓库和数据模型，这些是数据工程师的核心职责。
数据库管理：
学习数据库技术，如SQL，以便有效地存储和查询数据。
大数据技术：
了解大数据处理框架和工具，如Hadoop、Spark等，以应对大数据时代的挑战。
业务知识和领域知识：
除了技术技能外，了解所关注行业的业务需求和数据应用也是非常重要的，这有助于更好地应用统计编程技能解决实际问题。
通过掌握上述技术和知识，统计专业的学生可以顺利转行到数据分析、机器学习工程、数据科学、数据工程等相关领域。建议在选择转行的具体方向时，考虑自己的兴趣和长期职业规划，同时不断学习和实践以提高自己的技能水平。