在金融学专业中，学习以下几种编程语言是非常有益的：

Python

简洁易学的语法，适合初学者。

丰富的库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，用于数据处理、数据分析和可视化。

广泛应用于金融数据分析、量化交易和金融模型开发。

R

专门用于数据分析和统计建模。

丰富的统计分析库和绘图工具，如ggplot2、dplyr等，适用于金融数据的可视化和建模。

广泛应用于金融挖掘和量化金融领域。

Java

通用编程语言，在金融领域用于开发交易系统和风险管理系统。

具有良好的跨平台性和稳定性，适合构建复杂的金融应用。

SQL

用于管理和操作关系型数据库。

在金融行业中用于数据查询和管理，是金融数据分析师的必备技能。

C++

面向对象的编程语言，应用于金融行业的高频交易和算法交易。

具有快速的执行速度和强大的底层控制能力，适合实时金融数据处理和算法交易策略的实现。

MATLAB

科学计算和数据可视化环境，用于金融工程、量化交易等。

具有强大的数学函数库和可视化工具箱，适用于进行金融模型的建立和仿真。

Scala

在金融领域也有一定的应用，结合Java虚拟机（JVM）的强大性能，适合处理大规模金融数据。

建议

Python和 R是金融学专业中最常用的编程语言，建议重点学习，并熟练掌握它们在金融数据分析、量化交易和金融模型开发中的应用。

Java和 SQL也是非常重要的编程语言，特别是对于想要从事交易系统开发或数据管理的学生。

C++适合对性能有极高要求的场合，如高频交易，但学习曲线较陡峭，需根据个人兴趣和职业规划选择。

MATLAB适合进行复杂的金融模型开发和仿真，但成本较高，可根据实际需求和预算决定是否学习。

此外，掌握一门外语，尤其是英语，对于金融学专业学生来说也是非常重要的。英语是金融领域的国际通用语言，能够帮助你更好地理解金融文献、报告和市场动态。