对于应统硕士从事数据分析，究竟是先学习SQL还是Python这一问题，事实上并不存在唯一的答案。不过我们可以从以下几方面来分析并提供一些帮助。

1. SQL和Python的区别

首先，需要了解的是SQL和Python二者有着本质的不同。SQL（Structured Query Language）是一种用于关系型数据库管理系统的标准化语言，它主要用于实现对数据库进行增删改查等操作。而Python则是一种通用编程语言，具有广泛的应用场景，包括数据分析、机器学习、Web开发等领域。

2. 数据分析的需求

其次，需要考虑到数据分析的具体需求。如果你将要处理的数据存储在关系型数据库中，那么学习SQL则会非常重要。因为SQL能够帮助你高效地查询和处理大规模的表格数据，并且简单易懂的语法让初学者也能迅速上手。但是，如果你需要进行更复杂的数据处理和分析，例如文本挖掘、图像识别等任务，那么Python则是更好的选择。Python生态系统中有许多强大的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等，它们能够帮助你完成复杂的数据分析和建模任务。

3. 先学习哪个更容易入手

此外，还需要考虑到学习的难度和门槛。如果你是初学者，那么学习SQL比Python简单得多，因为SQL不需要掌握复杂的编程语法和算法，只需要理解一些基本的概念和操作即可进行数据处理和查询。相较之下，Python则需要掌握较为丰富的知识体系，包括掌握一定的编程语法、了解各种库和框架的使用方法等，对初学者来说门槛较高。

4. 后续职业发展规划

最后，还要考虑自己的职业规划和兴趣爱好。如果你计划从事与数据库管理和数据查询相关的职业，那么学习SQL将会更为重要；而如果你更倾向于从事数据挖掘、机器学习或其他相关领域的职业，那么Python则是不可或缺的工具。

总结来说，无论是先学习SQL还是Python都有其优缺点。如果你要处理的数据存储在关系型数据库中，那么先学习SQL会有助于快速上手；如果你需要进行更复杂的数据分析和建模任务，那么Python则是更好的选择。同时，要考虑到自己的职业规划和兴趣爱好，选择适合自己的学习路径。

最后需要提醒的是，无论学习哪门语言都需要坚持不懈地练习，才能真正掌握并熟练运用。